Comment une machine intelligente a appris à reconnaître les émotions humaines

En matière de communication, les humains sont extrêmement sensibles aux états émotionnels des autres. En effet, la plupart des gens s'attendent à ce que leur état émotionnel soit pris en compte par leurs correspondants. Et lorsque cela se produit, la communication a tendance à être plus efficace.

Donc, si les ordinateurs veulent un jour interagir efficacement avec les humains, ils auront besoin d'un moyen de répéter cette astuce et d'évaluer l'état émotionnel de leurs interlocuteurs. Comprendre si un individu a un état d'esprit positif ou négatif pourrait faire une énorme différence dans la qualité de la réponse qu'un ordinateur pourrait donner.

Mais comment faire cela ? Une façon d'évaluer l'état d'esprit d'une personne consiste à analyser les signaux électriques produits par le cerveau à l'aide d'un appareil EEG. Cela peut révéler de manière fiable divers aspects de l'état du cerveau, tels que le niveau de concentration ou de concentration, etc.

Cependant, les états émotionnels d'un cerveau sont complexes et de nombreux travaux antérieurs ont noté que les ondes cérébrales associées à des émotions spécifiques semblent changer avec le temps. Par conséquent, personne n'a trouvé le moyen de les identifier clairement et de manière fiable à l'aide des ondes cérébrales.

Aujourd'hui, cela change grâce au travail de Wei-Long Zheng et de ses amis de l'Université Jiao Tong de Shanghai. Ces gars-là ont trouvé un moyen d'identifier les états émotionnels du cerveau et de les répéter de manière fiable. Ils ont mis la technique à l'épreuve en identifiant les états émotionnels des mêmes sujets semaine après semaine en ne regardant que leurs ondes cérébrales.

Wei-Long et compagnie ont commencé par créer une base de données à étudier. Pour cela, ils ont demandé à 15 élèves de regarder 15 extraits de films associés chacun à des émotions positives, négatives ou neutres.

Lors de chaque visionnage, l'équipe a enregistré le visage du sujet ainsi que les signaux électriques de 62 électrodes fixées à la tête du sujet. On leur a ensuite demandé si le film déclenchait une réponse positive, négative ou neutre et d'évaluer leur niveau d'excitation émotionnelle sur une échelle de 1 à 5. Surtout, l'équipe a répété l'expérience sur les mêmes sujets sur une période de plusieurs semaines.

Wei-Long et sa société ont ensuite utilisé un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser l'ensemble de données, à la recherche de caractéristiques communes dans les ondes cérébrales de personnes dans les mêmes états émotionnels.

Effectivement, l'algorithme a trouvé un ensemble de modèles qui distinguaient clairement les émotions positives, négatives et neutres qui fonctionnaient pour différents sujets et pour les mêmes sujets au fil du temps avec une précision d'environ 80 %. Les performances de notre système de reconnaissance des émotions montrent que les schémas neuronaux sont relativement stables pendant et entre les sessions, disent-ils.

Il y a plus à faire, bien sûr. Les sujets de cette étude étaient tous des étudiants relativement jeunes d'une université chinoise. Wei-Long et compagnie veulent voir comment les états émotionnels du cerveau changent avec l'âge, le sexe et la race. C'est pour l'avenir.

Pour le moment, c'est un travail intéressant qui pourrait améliorer l'étude des émotions et pourrait un jour aider les machines intelligentes à mieux comprendre les états émotionnels des humains avec lesquels elles interagissent.

Réf : arxiv.org/abs/1601.02197 : Identification de modèles stables dans le temps pour la reconnaissance des émotions à partir de l'EEG

cacher