Изследване на MIT, което използва AI за разпознаване на лицеви емоции, сочи към потенциални ползи от разширената реалност за хора с аутизъм

В Новини за разширена реалност

21 юни 2022 г. – Изследователи от MIT наскоро обявиха, че са обучили изкуствена невронна мрежа да обработва информация за разпознаване на лицеви емоции, за да помогнат на хората с аутизъм да разпознават по-добре емоциите, изразени на лицата на хората.

За много хора е лесно да разпознаят емоциите, изразени в лицата на другите. Усмивката може да означава щастие, докато намръщенето може да означава гняв. Аутистите, от друга страна, често могат да имат по-трудно време с тази задача. Не е ясно защо, но ново изследване, публикувано на 15 юни в Вестник по невронаукахвърля светлина върху вътрешната работа на мозъка, за да предложи отговор, и го прави с помощта на изкуствен интелект (AI), за да моделира изчисленията в главите ни.

Изследователят от Масачузетския технологичен институт Коитий Кар, който работи в лабораторията на професор от Масачузетския технологичен институт Джеймс ДиКарло, се надява да намери отговора. (ДиКарло, професор Питър де Флорез в катедрата по мозъчни и когнитивни науки, е член на Института за мозъчни изследвания McGovern и директор на MIT’s Quest for Intelligence.)

Кар започна с разглеждане на данни, предоставени от двама други изследователи: Шуо Уанг от Вашингтонския университет в Св. Луис и Ралф Адолфс в Калтех. В един експеримент те показаха изображения на лица на възрастни с аутизъм и на невротипични контроли. Изображенията бяха генерирани от софтуер, за да варират в спектър от страховити до щастливи и участниците прецениха бързо дали лицата изобразяват щастие. В сравнение с контролите, възрастните с аутизъм изискват по-високи нива на щастие в лицата, за да ги отчетат като щастливи.

Кар, който също е член на Центъра за мозъци, умове и машини, обучи изкуствена невронна мрежа, сложна математическа функция, вдъхновена от архитектурата на мозъка, за да изпълни същата задача да определи дали изображенията на лицата са щастливи. Изследването на Кар предполага, че сензорните невронни връзки при възрастни с аутизъм могат да бъдат „шумни“ или неефективни. За по-задълбочена разбивка на това, от което се състои изследването на Кар, прочетете пълната публикация в блога на MIT тук.

И така, къде има нещо като разширена реалност (AR) във всичко това? Е, въз основа на изследванията на Кар, той вярва, че тези изчислителни модели на визуална обработка може да имат няколко приложения в бъдеще.

„Мисля, че разпознаването на лицеви емоции е просто вид айсберг“, каза Кар, който вярва, че тези модели на визуална обработка могат да се използват и за избор или дори генериране на диагностично съдържание. Например, изкуственият интелект може да се използва за генериране на съдържание (като филми и образователни материали), което оптимално ангажира деца и възрастни с аутизъм.

Въз основа на изследвания, тези изчислителни модели могат потенциално да се използват, за да помогнат за настройването на лицеви и други подходящи пиксели в очила с разширена реалност, за да променят това, което аутистите виждат, може би чрез преувеличаване на нивата на щастие (или други емоции) в лицата на хората, за да да помогне на хората с аутизъм да разпознават по-добре емоциите. Според MIT работата около разширената реалност е нещо, което Кар планира да преследва в бъдеще.

Дори в по-опростен формат, AR очилата с инсталиран софтуер за разпознаване на лицеви емоции биха могли да откриват емоциите на хората и да наслагват текстовите подкани, за да помогнат на аутистите, носещи очилата, за да им дадат описания на вероятното емоционално състояние на хората, които са. взаимодействат с. В крайна сметка работата помага да се потвърди полезността на изчислителните модели, особено на невронните мрежи за обработка на изображения, според Кар.

За да прочетете цялата публикация в блога на MIT, щракнете тук.

Кредит на изображението: MIT

За автора

Сам Сприг

Сам е основател и управляващ редактор на Auganix. С опит в изследванията и писането на доклади, той обхваща новинарски статии както за AR, така и за VR индустриите. Той също така има интерес към технологията за увеличаване на човека като цяло и не ограничава обучението си конкретно до визуалната страна на нещата.