Анализируй грусть: британскиий ИИ знает, что вы чувствуете

Ментальное здоровье, отношения с окружающими, рабочая продуктивность —от испытываемых эмоций зависит многое. Ну, а теперь представьте, что ваше эмоциональное состояние можно оценить за считанные секунды. И знают о нем «те, кому положено». Думаете, это фантазия? Так может выглядеть будущее, в котором за нами следят приборы и устройства ради нашего и всеобщего психического равновесия. Рассказываем подробности в материале Selectel.

Новый подход к исследованию и определению человеческих эмоций предложили ученые из Лондонского университета королевы Марии. Они разработали специальную систему, которая включает искусственный интеллект (ИИ) и беспроводные системы. Можно забыть об аппаратах ЭКГ, опутывающих голову проводах, сложных носимых датчиках. И самое интересное — технология интегрируется в систему умного дома. Поэтому, возможно, в скором времени нам придется пересмотреть взгляд на роутеры Wi-Fi. Но обо всем по порядку.

Одной из альтернативых технологии выступают носимые электронные датчики. Они умеют собирать данные о частоте сердечных сокращений, частоте дыхания, электроэнцефалография (ЭЭГ). Но и они не всегда подходят: оказываются громоздкими и навязчивыми при выполнении рутинных действий. К тому нужно уметь интерпретировать их данные, а здесь может вмешаться уже человеческий фактор. Да и сами знаете, статистику можно заставить говорить, о чем угодно.

Что же сделали «Британские ученые» в этот раз? Они создали систему, основанную на радиосигналах. Система замеряла физические проявления эмоций: изменение сердцебиения и частоты дыхания. В качестве стимулов выступали индивидуально подготовленные и подобранные под конкретного добровольца воспоминания, фотография, музыка и видео. Во время эксперимента стимулы-триггеры были отправными точками для запуска эмоций. Алгоритмы распознали четыре основные: гнев, грусть, радость и удовольствие.

Эксперимент запечатлен на схеме. Антенна Tx передает радиочастотные сигналы, она направлена в сторону участника эксперимента. Антенна Rx принимает сигналы, отраженные от тела. К участнику подключен прибор ЭКГ, сердечные сокращения записываются.

Преимущество модели в ее удаленности от субъекта, а также в идентификации чувств при помощи ИИ.

Основа подхода — модель deep learning — глубоких нейронных сетей. Тогда как предыдущие способы базировались на machine learning. Обучаемая система умеет, подобно мозгу, переосмысливать опыт и распознавать эмоции независимых субъектов. Ведь даже одни и те же чувства разные люди испытывают по-своему.

Ученые искали удаленный способ зафиксировать/определить эмоции. И в итоге решили, что достойной альтернативой ЭКГ и громоздким носимым устройствам, могут быть радиосигналы. В этом они, правда, не новы.

Для организации процесса авторы пригласили 15 добровольцев. Часть испытуемых — добровольцы, так что они в состоянии воспроизвести (и, видимо, усилить) нужные эмоции. В ходе процесса ученые измеряли сигналы сердцебиения и дыхания участников эксперимента. Они фиксировали сигналы радиочастотных отражений от тела. Для уменьшения энтропии использовали новые методы фильтрации шума.

Для анализа результатов применили новую архитектуру глубокой нейронной сети. В основе этого подхода — объединение «необработанных радиочастотных данных и обработанного радиочастотного сигнала для классификации и визуализации различных эмоциональных состояний». Точность определения эмоций составила 71,67%, что ученые назвали «довольно высоким процентом». А все потому, что эмоции сильно зависят от уровня стимуляции, генерируемой в головном мозге аудио и видео стимулами. Полученные новой моделью данные также сравнивали с результатами ЭКГ. В целом, ученые остались довольны.

Глубокое обучение превосходит традиционные алгоритмы. И на это есть причины:

Как и говорилось, новизна подхода Британских ученых несколько неоднозначна. Поскольку ученые из Массачусетского технологического университета (MIT) несколько лет назад придумали EQ-радио.

Эта технология определяет эмоции с помощью сигналов. Уже в 2017 году ученые создали алгоритм, позволяющий извлекать из радиочастотных отражений ударов сердца с точностью, сравнимой с результатами ЭКГ.

Система научилась распознавать эмоции 30 добровольцев, на которых обучалась с точностью до 87%. А для новых субъектов точность распознавания составила 72,3%. Но это только начало, так что…

Подписывайтесь на блог Selectel, у нас всегда актуальные новости.

#Selectel #будущее #ИИ #машинноеобучение