Наукова фантастика? Ідентифікація зображень мозку Особливі емоції
Університет Карнегі-Меллона поєднав функціональну магнітно-резонансну томографію (fMRI) та машинне навчання для вимірювання мозкових сигналів для зчитування емоцій у людей. Отримані дані ілюструють, як мозок класифікує почуття, даючи дослідникам перший надійний процес аналізу емоцій.
Дотепер дослідження емоцій тривалий час стримували відсутністю надійних методів їх оцінки, здебільшого тому, що люди часто не бажають чесно повідомляти про свої почуття. Подальше ускладнення полягає в тому, що багато емоційних реакцій можуть не переживатися свідомо.
Виявлення емоцій, заснованих на нервовій діяльності, базується на попередніх дослідженнях, які використовували подібні методи для створення обчислювальної моделі, яка ідентифікує думки людей про конкретні об'єкти - часто їх називають "читанням розуму".
"Це дослідження представляє новий метод з потенціалом ідентифікації емоцій, не покладаючись на здатність людей до самостійного звітування", - сказав Карім Кассам, доктор філософії, провідний автор дослідження.
"Це може бути використано для оцінки емоційної реакції людини на майже будь-який стимул, наприклад, прапор, торгову марку чи політичного кандидата".
Одним із викликів для дослідницької групи було знайти спосіб неодноразово та надійно викликати різні емоційні стани учасників. Традиційні підходи, такі як показ суб'єктів, що викликають емоції, кінокліпів, мабуть, були б невдалими, оскільки вплив кінокліпів зменшується при повторному показі.
Дослідники вирішили проблему шляхом набору акторів із Школи драми КМУ.
"Нашим великим проривом стала ідея мого колеги Каріма Кассама перевірити акторів, які мають досвід їзди на велосипеді через емоційні стани", - сказав дослідник Джордж Льовенштейн, доктор філософії, професор економіки та психології. "Нам пощастило, що в цьому відношенні КМУ має чудову драматичну школу".
Для дослідження 10 акторів було відскановано в Центрі наукових досліджень зображень та мозку КМУ під час перегляду слів дев'яти емоцій: гніву, огиди, заздрості, страху, щастя, пожадливості, гордості, смутку та сорому.
Перебуваючи всередині сканера fMRI, акторам було наказано вводити кожен з цих емоційних станів кілька разів, у випадковому порядку.
Комп’ютерна модель змогла правильно визначити емоційний зміст переглядаються фотографій за допомогою мозкової діяльності глядачів.
Щоб ідентифікувати емоції в мозку, дослідники спочатку використовували схеми нервової активації учасників на ранніх скануваннях, щоб ідентифікувати емоції, які зазнавали ті самі учасники в подальших скануваннях.
Комп’ютерна модель досягла точності рейтингу 0,84. Точність рейтингу відноситься до процентильного рангу правильної емоції в упорядкованому списку здогадок комп'ютерної моделі; випадкове вгадування призведе до точності рангових значень 0,50.
Далі команда провела аналіз машинного навчання емоцій, викликаних собою, щоб здогадатися, які емоції відчували випробовувані, коли вони потрапляли на огидні фотографії.
Комп’ютерна модель досягла точності рейтингу 0,91. Маючи на вибір дев'ять емоцій, модель перерахувала огиду як найбільш вірогідну емоцію 60 відсотків часу і як одну з двох головних здогадок 80 відсотків часу.
Нарешті, вони застосували аналіз машинного навчання моделей нейронної активації від усіх учасників, крім одного, щоб передбачити емоції, які переживає учасник, який протримався.
Це відповідає на важливе питання: якщо ми взяли нову особу, поклали її в сканер і піддали емоційному стимулу, наскільки точно ми могли б визначити її емоційну реакцію? Тут модель досягла точності рейтингу 0,71, ще раз значно перевищуючи рівень вгадування, що дорівнює 0,50.
"Незважаючи на явні відмінності між психологією людей, різні люди, як правило, нейронно кодують емоції на надзвичайно схожі способи", - зазначила Аманда Маркі, аспірантка кафедри соціальних наук та рішень.
Дивовижним результатом дослідження стало те, що майже рівноцінних рівнів точності можна було досягти навіть тоді, коли комп'ютерна модель використовувала схеми активації лише в одному з ряду різних підрозділів людського мозку.
"Це свідчить про те, що підписи емоцій не обмежуються певними регіонами мозку, такими як мигдалина, а створюють характерні закономірності для цілого ряду областей мозку", - сказав Володимир Черкаський, доктор філософії, старший програміст відділу психології.
Дослідницька група також виявила, що, хоча в середньому модель оцінювала правильні емоції найвищим серед своїх здогадів, вона найкраще визначала щастя і найменш точно визначала заздрість.
Це рідко плутало позитивні та негативні емоції, припускаючи, що вони мають чіткі нейронні підписи. І найменш імовірно було помилково ідентифікувати похоть як будь-яку іншу емоцію, припускаючи, що похоть створює зразок нервової діяльності, який відрізняється від усіх інших емоційних переживань.
За словами дослідника Марселя Джаста, доктора філософії, “ми виявили, що на основі нейронних підписів емоцій лежали три основні організуючі фактори, а саме позитивна чи негативна валентність емоції, її інтенсивність - м’яка чи сильна, а соціальність - залученість чи не- залучення іншої особи.
"Так організуються емоції в мозку".
Джерело: Університет Карнегі Меллона
