Một hệ thống máy tính có thể phân biệt chỉ trong vài mili giây một bộ phim hài lãng mạn và một bộ phim kinh dị.

Công nghệ học máy đang trở nên thực sự phát triển hơn bao giờ hết trong việc nhận ra nội dung của hình ảnh - giải mã nó là loại đối tượng nào, và các nhà khoa học đặt ra câu hỏi liệu công nghệ này có thể làm điều tương tự với cảm xúc không? Câu trả lời là có.

Một phần cải tiến của công nghệ học máy trong nghiên cứu hình ảnh não người đã được công bố, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong ứng dụng "mạng lưới thần kinh" - hệ thống máy tính được mô phỏng theo não người - cho nghiên cứu về cảm xúc.

Nó cũng làm sáng tỏ một cách mới, khác biệt về cách thức và nơi hình ảnh được thể hiện trong não người, cho thấy rằng những gì chúng ta nhìn thấy - thậm chí ngắn gọn - có thể có tác động lớn hơn, nhanh hơn đến cảm xúc của chúng ta so với chúng ta tưởng.

Rất nhiều người cho rằng con người đánh giá môi trường của họ theo một cách nhất định và cảm xúc tuân theo các hệ thống não cụ thể, như hệ thống limbic. Nhưng các nhà khoa học thấy rằng vỏ não thị giác cũng đóng một vai trò quan trọng trong quá trình xử lý và nhận thức về cảm xúc.

Sự ra đời của EMONET

Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu bắt đầu với một mạng lưới thần kinh hiện có, được gọi là AlexNet, cho phép các máy tính nhận ra các đối tượng. Sử dụng nghiên cứu trước đó đã xác định các phản ứng cảm xúc khuôn mẫu đối với hình ảnh, các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh lại mạng để dự đoán cảm giác của một người khi họ nhìn thấy một hình ảnh nhất định.

Sau đó, một mạng mới được ra đời với cái tên là EmoNet, 25.000 hình ảnh từ ảnh khiêu dâm đến cảnh thiên nhiên và yêu cầu nó phân loại chúng thành 20 loại như tham ái, ham muốn tình dục, kinh dị, kinh ngạc và bất ngờ.

EmoNet có thể phân loại chính xác và nhất quán 11 loại cảm xúc. Nhưng nó phân loại tốt hơn khi nhận ra một số hơn những người khác. Chẳng hạn, nó đã xác định những bức ảnh gợi lên sự thèm muốn hoặc ham muốn tình dục với độ chính xác hơn 95%. Nhưng nó đã có gặp khó khăn hơn với những cảm xúc nhiều sắc thái như bối rối, sợ hãi và bất ngờ.

Ngay cả một màu đơn giản cũng gợi ra một dự đoán về một cảm xúc: Khi EmoNet nhìn thấy một màn hình đen, nó nhận định là cảm giác lo lắng. Màu đỏ gợi cảm giác thèm ăn. Chó con gợi lên niềm vui. Nếu có hai người trong số họ, nó đã chọn sự lãng mạn. EmoNet cũng có thể đánh giá cường độ của hình ảnh một cách đáng tin cậy, xác định không chỉ cảm xúc mà nó có thể bất hợp pháp mà còn có thể mạnh đến mức nào.

Khi các nhà nghiên cứu cho xem các đoạn phim ngắn của EmoNet và yêu cầu nó phân loại chúng thành những bộ phim hài lãng mạn, phim hành động hay phim kinh dị, nó đã phân loại đúng 3/4 thời gian.

Những gì bạn xem chính là cách bạn cảm nhận

Để tiếp tục kiểm tra và tinh chỉnh EmoNet, các nhà nghiên cứu sau đó đã đưa vào 18 đối tượng người.

Khi một máy chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) đo hoạt động của não, chúng được chiếu 4 giây với 112 hình ảnh. EmoNet đã nhìn thấy những bức ảnh tương tự, về cơ bản là chủ đề thứ 19.

Khi hoạt động trong mạng lưới thần kinh được so sánh với hoạt động trong bộ não của các đối tượng, các mô hình khớp với nhau.

Các nhà khoa học đã tìm thấy sự tương ứng giữa các mô hình hoạt động của não ở thùy chẩm và các đơn vị trong EmoNet, mã hóa cho những cảm xúc cụ thể. Điều này có nghĩa là EmoNet đã học cách thể hiện cảm xúc theo cách hợp lý về mặt sinh học, mặc dù các nhà khoa học không huấn luyện rõ ràng về nó.

Hình ảnh não bộ cũng mang lại một số phát hiện đáng ngạc nhiên. Ngay cả một hình ảnh cơ bản, ngắn gọn - một vật thể hoặc khuôn mặt - cũng có thể kích hoạt hoạt động liên quan đến cảm xúc trong vỏ thị giác của não. Và các loại cảm xúc khác nhau thắp sáng các vùng khác nhau.

Điều này cho thấy cảm xúc không chỉ là những tiện ích bổ sung xảy ra sau đó trong các khu vực khác nhau của não bộ. Bộ não của chúng ta đang nhận ra chúng, phân loại chúng và trả lời chúng từ rất sớm.

Cuối cùng, các nhà khoa học nói rằng, các mạng thần kinh như EmoNet có thể được sử dụng trong các công nghệ để giúp mọi người sàng lọc kỹ thuật số hình ảnh tiêu cực hoặc tìm ra những hình ảnh tích cực. Nó cũng có thể được áp dụng để cải thiện tương tác giữa người với máy tính và giúp thúc đẩy nghiên cứu cảm xúc.

Những gì bạn nhìn thấy và những gì xung quanh bạn có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong đời sống tình cảm của bạn.

P.T.T (NASATI), theo https://www.sciencedaily.com/releases/2019/07/190726104516.htm, 26/7/2019