Вычислительная модель имитирует способность людей предсказывать эмоции

Изображения для загрузки на веб-сайте офиса новостей MIT предоставляются некоммерческим организациям, прессе и широкой публике в соответствии с некоммерческой лицензией Creative Commons «С указанием авторства». Вы не можете изменять предоставленные изображения, кроме как обрезать их до нужного размера. При воспроизведении изображений необходимо использовать кредитную линию; если оно не указано ниже, укажите авторство изображений в «MIT».

Предыдущее изображение Следующее изображение

Общаясь с другим человеком, вы, вероятно, тратите часть своего времени, пытаясь предугадать, как он отреагирует на то, что вы говорите или делаете. Эта задача требует когнитивного навыка, называемого теорией разума, который помогает нам делать выводы о убеждениях, желаниях, намерениях и эмоциях других людей.

Нейробиологи Массачусетского технологического института теперь разработали вычислительную модель, которая может предсказывать эмоции других людей, включая радость, благодарность, замешательство, сожаление и смущение, приближаясь к социальному интеллекту людей-наблюдателей. Модель была разработана для прогнозирования эмоций людей, вовлеченных в ситуацию, на основе дилеммы заключенного — классического сценария теории игр, в котором два человека должны решить, сотрудничать ли со своим партнером или предать его.

Чтобы построить модель, исследователи включили несколько факторов, которые, как предполагалось, влияют на эмоциональные реакции людей, включая желания этого человека, его ожидания в конкретной ситуации и то, наблюдает ли кто-нибудь за его действиями.

«Это очень распространенные базовые интуиции, и мы сказали, что можем взять эту самую базовую грамматику и создать модель, которая научится предсказывать эмоции по этим функциям», — говорит Ребекка Сакс, профессор кафедры мозга и мозга Джона В. Джарва. Cognitive Sciences, сотрудник Института исследований мозга Макговерна Массачусетского технологического института и старший автор исследования.

Шон Дэ Хулихан, доктор философии '22, постдок в Институте вычислительных наук Нейкома при Дартмутском колледже, является ведущим автором статьи, которая сегодня опубликована в журнале Philosophical Transactions A. Среди других авторов - Макс Клейман-Вайнер, доктор философии '18, постдок в Массачусетский технологический институт и Гарвардский университет; Люк Хьюитт, доктор философии '22, приглашенный ученый в Стэнфордском университете; и Джошуа Тененбаум, профессор вычислительной когнитивной науки в Массачусетском технологическом институте и член Центра мозга, разума и машин и Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL).

Прогнозирование эмоций

Хотя было проведено много исследований по обучению компьютерных моделей определять эмоциональное состояние человека на основе выражения его лица, это не самый важный аспект эмоционального интеллекта человека, говорит Сакс. Гораздо важнее способность предсказать чью-либо эмоциональную реакцию на события до того, как они произойдут.

«Самое важное в понимании эмоций других людей — это предвидеть, что почувствуют другие люди до того, как что-то произойдет», — говорит она. «Если бы весь наш эмоциональный интеллект был реактивным, это было бы катастрофой».

Чтобы попытаться смоделировать, как люди-наблюдатели делают эти прогнозы, исследователи использовали сценарии, взятые из британского игрового шоу под названием «Золотые шары». На шоу участники разбиваются в пары, на кону стоит банк в 100 000 долларов. После переговоров со своим партнером каждый участник тайно решает, разделить ли пул или попытаться украсть его. Если оба решат разделиться, каждый из них получит по 50 000 долларов. Если кто-то разделит ставку, а другой украдет, то весь банк достается тому, кто украл ставку. Если оба попытаются украсть, никто ничего не получит.

В зависимости от результата участники могут испытывать различные эмоции — радость и облегчение, если оба участника разделились, удивление и ярость, если один из противников украл банк, и, возможно, чувство вины, смешанное с волнением, если один из участников успешно украл банк.

Чтобы создать вычислительную модель, способную предсказывать эти эмоции, исследователи разработали три отдельных модуля. Первый модуль обучается делать выводы о предпочтениях и убеждениях человека на основе его действий с помощью процесса, называемого обратным планированием.