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Wie eine intelligente Maschine lernte, menschliche Emotionen zu erkennen
Wenn es um Kommunikation geht, sind Menschen sehr sensibel für die emotionalen Zustände des anderen. Tatsächlich erwarten die meisten Menschen, dass ihr emotionaler Zustand von ihren Korrespondenten berücksichtigt wird. Und wenn dies geschieht, ist die Kommunikation tendenziell effektiver.
Wenn Computer also jemals effektiv mit Menschen interagieren sollen, müssen sie diesen Trick wiederholen und den emotionalen Zustand ihrer Gesprächspartner einschätzen können. Zu verstehen, ob eine Person einen positiven oder negativen Geisteszustand hat, könnte einen großen Unterschied in der Qualität der Antwort machen, die ein Computer geben könnte.
Aber wie geht das? Eine Möglichkeit, den Gemütszustand einer Person zu beurteilen, besteht darin, die vom Gehirn erzeugten elektrischen Signale mit einem EEG-Gerät zu analysieren. Dies kann verschiedene Aspekte des Gehirnzustands zuverlässig aufdecken, wie z. B. das Konzentrationsniveau oder den Fokus und so weiter.
Die emotionalen Zustände eines Gehirns sind jedoch komplex, und viele frühere Arbeiten haben festgestellt, dass sich die mit bestimmten Emotionen verbundenen Gehirnwellen im Laufe der Zeit zu ändern scheinen. Folglich hat niemand einen Weg gefunden, sie mithilfe von Gehirnströmen eindeutig und zuverlässig zu identifizieren.
Heute ändert sich das dank der Arbeit von Wei-Long Zheng und seinen Freunden an der Shanghai Jiao Tong University. Diese Jungs haben einen Weg gefunden, die emotionalen Gehirnzustände zu erkennen und zuverlässig zu wiederholen. Sie prüften die Technik auf Herz und Nieren, indem sie Woche für Woche emotionale Zustände bei denselben Probanden identifizierten, indem sie nur ihre Gehirnströme betrachteten.
Wei-Long und Co begannen mit der Erstellung einer Datenbank zum Studium. Dafür baten sie 15 Schüler, sich 15 Filmausschnitte anzusehen, die jeweils mit positiven, negativen oder neutralen Emotionen verbunden waren.
Während jeder Betrachtung zeichnete das Team das Gesicht des Probanden sowie die elektrischen Signale von 62 Elektroden auf, die am Kopf des Probanden angebracht waren. Sie wurden dann gefragt, ob der Film eine positive, negative oder neutrale Reaktion auslöste, und ihre emotionale Erregung auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten. Entscheidend war, dass das Team das Experiment über einen Zeitraum von Wochen mit denselben Probanden wiederholte.
Wei-Long und Co. verwendeten dann einen maschinellen Lernalgorithmus, um den Datensatz zu analysieren und nach gemeinsamen Merkmalen in den Gehirnwellen von Menschen in denselben emotionalen Zuständen zu suchen.
Tatsächlich fand der Algorithmus eine Reihe von Mustern, die eindeutig positive, negative und neutrale Emotionen unterschieden, die für verschiedene Subjekte und für dieselben Subjekte im Laufe der Zeit mit einer Genauigkeit von etwa 80 Prozent funktionierten. Die Leistung unseres Emotionserkennungssystems zeigt, dass die neuronalen Muster innerhalb und zwischen den Sitzungen relativ stabil sind, sagen sie.
Natürlich gibt es noch mehr zu tun. Die Probanden dieser Studie waren allesamt relativ junge Studenten einer chinesischen Universität. Wei-Long und Co. wollen untersuchen, wie sich emotionale Gehirnzustände mit Alter, Geschlecht und Rasse verändern. Das ist für die Zukunft.
Im Moment ist das eine interessante Arbeit, die das Studium von Emotionen verbessern und eines Tages intelligenten Maschinen helfen könnte, die emotionalen Zustände von Menschen, mit denen sie interagieren, besser zu verstehen.
Ref: arxiv.org/abs/1601.02197 : Identifizieren stabiler Muster im Laufe der Zeit für die Emotionserkennung aus dem EEG