Научна фантастика? Мозъчни образни идентификатори на конкретни емоции
Университетът Карнеги Мелън комбинира функционално ядрено-магнитен резонанс (fMRI) и машинно обучение за измерване на мозъчни сигнали за четене на емоции при индивиди. Констатациите илюстрират как мозъкът категоризира чувствата, като дава на изследователите първия надежден процес за анализ на емоциите.
Досега изследванията върху емоциите отдавна са възпрепятствани от липсата на надеждни методи за тяхното оценяване, най-вече защото хората често не са склонни да докладват честно своите чувства. По-нататъшното усложнение е, че много емоционални реакции не могат да бъдат съзнателно преживяни.
Идентифицирането на емоции въз основа на невронна активност се основава на предишни изследвания, които използваха подобни техники, за да създадат изчислителен модел, който идентифицира мислите на индивидите за конкретни обекти - често наричан „четене на мисли“.
„Това изследване въвежда нов метод с потенциал за идентифициране на емоции, без да се разчита на способността на хората да се самоотчитат“, казва д-р Карим Касам, водещ автор на изследването.
„Може да се използва за оценка на емоционалната реакция на индивида на почти всякакъв вид стимул, например знаме, търговска марка или политически кандидат.“
Едно предизвикателство за изследователския екип беше да намери начин многократно и надеждно да предизвика различни емоционални състояния от участниците. Традиционните подходи, като показването на обекти, предизвикващи емоции, филмови клипове, вероятно биха били неуспешни, тъй като въздействието на филмовите клипове намалява при многократно показване.
Изследователите решиха проблема, като набраха актьори от Драматичното училище на CMU.
„Нашият голям пробив беше идеята на моя колега Карим Касам да тества актьори, които имат опит в колоезденето през емоционални състояния“, каза изследователят Джордж Льовенщайн, д-р, професор по икономика и психология. „Имахме късмета в това отношение, че CMU има превъзходно драматично училище.“
За проучването бяха сканирани 10 актьора в Центъра за научни изследвания на мозъка и мозъка на CMU, докато се разглеждаха думите на девет емоции: гняв, отвращение, завист, страх, щастие, похот, гордост, тъга и срам.
Докато са в fMRI скенера, актьорите са инструктирани да влизат във всяко от тези емоционални състояния няколко пъти, в произволен ред.
Компютърният модел успя да идентифицира правилно емоционалното съдържание на разглежданите снимки, използвайки мозъчната активност на зрителите.
За да идентифицират емоциите в мозъка, изследователите първо използваха моделите на нервна активация на участниците в ранните сканирания, за да идентифицират емоциите, изпитвани от същите участници в по-късни сканирания.
Компютърният модел постигна точност на ранга от 0,84. Точността на ранга се отнася до процентилния ранг на правилната емоция в подреден списък от предположения на компютърния модел; случайното отгатване би довело до точност на ранга от 0,50.
След това екипът направи анализ на машинното обучение на самоиндуцираните емоции, за да познае коя емоция изпитват субектите, когато са били изложени на отвратителните фотографии.
Компютърният модел постигна точност на ранга от 0,91. С девет емоции, от които да избирате, моделът изброява отвращението като най-вероятната емоция 60 процента от времето и като едно от първите две предположения 80 процента от времето.
И накрая, те приложиха анализ на машинното обучение на моделите на невронно активиране от всички участници, с изключение на един, за да предскажат емоциите, изпитани от участника, който издържа.
Това отговаря на важен въпрос: Ако вземем нов човек, поставим го в скенера и го изложим на емоционален стимул, колко точно бихме могли да идентифицираме емоционалната му реакция? Тук моделът е постигнал точност на ранга от 0,71, за пореден път много над нивото на случайно отгатване от 0,50.
„Въпреки очевидните различия между психологията на хората, различните хора са склонни да кодират нервно нервите по забележително сходни начини“, отбелязва Аманда Марки, студент в катедра „Социални науки и науки за вземане на решения“.
Изненадваща констатация от изследването е, че могат да бъдат постигнати почти еквивалентни нива на точност, дори когато компютърният модел използва модели на активиране само в един от редица различни подсекции на човешкия мозък.
„Това предполага, че подписите на емоциите не се ограничават до определени мозъчни региони, като амигдалата, но създават характерни модели в редица мозъчни региони“, казва д-р Владимир Черкаски, старши изследовател в Психологическия отдел.
Изследователският екип също установи, че докато средно моделът е класирал правилната емоция най-високо сред своите предположения, той е най-добър в идентифицирането на щастието и най-малко точен в идентифицирането на завистта.
Рядко обърква положителните и отрицателните емоции, което предполага, че те имат различни невронни подписи. И най-малко вероятно е погрешно да се идентифицира похотта като всяка друга емоция, което предполага, че похотта създава модел на нервна активност, различен от всички други емоционални преживявания.
Според изследователя Марсел Джъст, д-р „открихме, че три основни организиращи фактора са в основата на нервните подписи на емоцията, а именно положителната или отрицателната валентност на емоцията, нейната интензивност - лека или силна, и нейната социалност - участие или не- участие на друго лице.
„По този начин се организират емоциите в мозъка.“
Източник: Университет Карнеги Мелън
