Post a Comment Print Share on Facebook

reads.

EmoNet, la inteligencia artificial que predice las emociones
UNA INTELIGENCIA artificial capaz de predecir el tipo de emociones que una imagen puede despertar. Se puede? Sí, de acuerdo a los resultados publicados en la Ciencia Avanza, que han EmoNet, un modelo computacional capaz de adivinar muy bien el tipo de emoción que puede producir una imagen en un potencial observador. Un resultado no es trivial, ya que se despierta un poco las cartas sobre la mesa acerca de lo mucho que sabía sobre las emociones. Lo que impulsa a las emociones, ¿Cómo decirle Philip A. Kragel de la Universidad de Colorado en Boulder y sus colegas en la apertura de este documento, es tradicionalmente se cree que las emociones son respuestas guiadas a algunas regiones del cerebro, tales como el sistema límbico o de los circuitos de los más específicos, relacionados, por ejemplo, para el procesamiento de miedo o de tristeza. Según estas teorías, el sistema sensorial no juega un papel importante (al menos no por el protagonista) en el procesamiento de las respuestas emocionales, pero algunos estudios – por ejemplo, aquellos que muestran cómo la actividad en la corteza visual se incrementa por las emociones parecen un poco han cuestionado estas teorías.

la idea es que el sistema sensorial puede ser reclutado en la presencia de estímulos emocionales o sensoriales, tales como visual, directamente involucrados en la representación de las emociones. Por otro lado, todos tenemos algún grado de experiencia como escenas de masacres evocar un sentimiento de horror, el asco, o la compasión y la ira, citando por ejemplo la de los investigadores. Mientras que la no determinación de la totalidad de las emociones, la información visual indicará cómo vamos a responder emocionalmente, y también en virtud de la experiencia personal, por supuesto.

El equipo Kragel, por lo que ha tratado de explorar la cuestión, tratando de entender si y cómo las emociones se han codificado en el sistema sensorial. De hecho, trató de responder a la pregunta: ¿es posible conectar directamente una imagen con las emociones que puede despertar en un ser humano, sin la adición de otras pistas, tales como el contexto y la experiencia previa? Cómo las emociones están codificados en el sistema visual? Una red de artificial que se infiere, el equipo de científicos ha desarrollado una red neuronal artificial, entrenados para reconocer las emociones extrapolados a partir de más de 130 mil imágenes tomadas de videos en su turno, clasificados como emocionalmente por más de 800 participantes. Luego, los investigadores probaron su red neuronal, EmoNet, en más de 24 mil imágenes de vídeo no están incluidos en la fase de entrenamiento, y han observado la precisión con la que el modelo podía adivinar las emociones que despiertan en la gente. Mediante la asignación de cada imagen a los diferentes estados emocionales sobre la base de la probabilidad, para dos tercios de la muestra de las primeras 5 opciones identificadas por la red neuronal incluidos en realidad la emoción descrita por los participantes. En alrededor de una quinta parte de los casos, la primera emoción asociada con la imagen por la red neuronal corresponde a la percepción de los humanamente. Algunas emociones están estrechamente relacionadas con el sistema visual, El rendimiento del modelo, continuar los investigadores, fue muy variable en función de las categorías emocionales. Por ejemplo, sentimientos tales como el "deseo sexual" o "deseo" (deseo fuerte de algo) y "horror" se adivinaba con más precisión que otros. Para otros, como "sorpresa", la inteligencia artificial se ha mostrado bastante pobre, y aún para otros, tales como los sentimientos de "alegría" o "diversión" bastante confuso. ¿Por qué es eso?
Avatar
Your Name
Post a Comment
Characters Left:
Your comment has been forwarded to the administrator for approval.×
Warning! Will constitute a criminal offense, illegal, threatening, offensive, insulting and swearing, derogatory, defamatory, vulgar, pornographic, indecent, personality rights, damaging or similar nature in the nature of all kinds of financial content, legal, criminal and administrative responsibility for the content of the sender member / members are belong.