7月31日消息，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人類已經(jīng)不滿足于它只是一個工具，而是希望人工智能能夠理解人類情感。日前，美國科羅拉多大學(xué)和杜克大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型EmoNet，該模型能夠準(zhǔn)確地將圖像與11種不同的情緒類別進行配對。

EmoNet是利用一個由2185個視頻組成的數(shù)據(jù)庫開發(fā)的，這些視頻類似于27種不同的情緒類別，包括焦慮、興趣、悲傷和驚訝等。

雖然該模型能夠在高置信區(qū)間區(qū)分與恐懼、渴望相關(guān)的圖像，但它在識別驚訝、困惑和敬畏等被認(rèn)為是更抽象的情感方面卻沒有那么強的能力。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用顏色、空間功率譜以及圖像中物體和人臉的存在對它們進行分類。

這項研究可能為以前依賴參與者自我報告情緒的研究人員提供價值。現(xiàn)在，科學(xué)家們不再僅僅依靠主觀反應(yīng)，而是可以使用人工智能來關(guān)注視覺皮層內(nèi)的模式，以更好地理解參與者的感受。不同的模式會解碼不同的情感體驗。

研究人員Tor Wagner表示：“在情緒測量方面，我們通常仍然只限于問人們的感覺如何。我們的研究成果可以幫助我們直接測量與情感相關(guān)的大腦處理。”

除了測量情緒的新方法，研究團隊還指出，人工智能可以幫助消除心理健康方面的標(biāo)簽。從焦慮和抑郁等主觀標(biāo)簽轉(zhuǎn)向大腦出爐，可能會為治療和干預(yù)帶來新的目標(biāo)。

當(dāng)然，解碼人類情感只是研究人員探索人工智能的最新例子之一。今年6月，聯(lián)合國研究人員訓(xùn)練了一個開源語言模型，該模型通過維基百科上的文本和七千多篇在聯(lián)合國大會上發(fā)表過的演講的文本進行訓(xùn)練，就能很容易地生成一篇虛假但令人信服的聯(lián)合國演講。