Thứ Năm, 19/9/2019 Cấu trúc Cổng Đăng nhập
Tin hoạt động SởTin trong tỉnhTin trong nướcTin thế giớiTin tổng hợpSở hữu trí tuệKỷ niệm 74 năm CMT8 và Quốc Khánh 2-9Hoạt động KH&CN cơ sởPhổ biến pháp luật
TIN TỨC - SỰ KIỆN: Tin thế giới
Cập nhật: Thứ Tư, ngày 07/8/2019

Hệ thống máy tính lấy cảm hứng từ não làm sáng tỏ những điều đáng ngạc nhiên về cách hình ảnh tác động đến cảm xúc
Một hệ thống máy tính có thể phân biệt chỉ trong vài mili giây một bộ phim hài lãng mạn và một bộ phim kinh dị.
Công nghệ học máy đang trở nên thực sự phát triển hơn bao giờ hết trong việc nhận ra nội dung của hình ảnh - giải mã nó là loại đối tượng nào, và các nhà khoa học đặt ra câu hỏi liệu công nghệ này có thể làm điều tương tự với cảm xúc không? Câu trả lời là có.

Một phần cải tiến của công nghệ học máy trong nghiên cứu hình ảnh não người đã được công bố, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong ứng dụng "mạng lưới thần kinh" - hệ thống máy tính được mô phỏng theo não người - cho nghiên cứu về cảm xúc.

Nó cũng làm sáng tỏ một cách mới, khác biệt về cách thức và nơi hình ảnh được thể hiện trong não người, cho thấy rằng những gì chúng ta nhìn thấy - thậm chí ngắn gọn - có thể có tác động lớn hơn, nhanh hơn đến cảm xúc của chúng ta so với chúng ta tưởng.

Rất nhiều người cho rằng con người đánh giá môi trường của họ theo một cách nhất định và cảm xúc tuân theo các hệ thống não cụ thể, như hệ thống limbic. Nhưng các nhà khoa học thấy rằng vỏ não thị giác cũng đóng một vai trò quan trọng trong quá trình xử lý và nhận thức về cảm xúc.

Sự ra đời của EMONET
Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu bắt đầu với một mạng lưới thần kinh hiện có, được gọi là AlexNet, cho phép các máy tính nhận ra các đối tượng. Sử dụng nghiên cứu trước đó đã xác định các phản ứng cảm xúc khuôn mẫu đối với hình ảnh, các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh lại mạng để dự đoán cảm giác của một người khi họ nhìn thấy một hình ảnh nhất định.

Sau đó, một mạng mới được ra đời với cái tên là EmoNet, 25.000 hình ảnh từ ảnh khiêu dâm đến cảnh thiên nhiên và yêu cầu nó phân loại chúng thành 20 loại như tham ái, ham muốn tình dục, kinh dị, kinh ngạc và bất ngờ.

EmoNet có thể phân loại chính xác và nhất quán 11 loại cảm xúc. Nhưng nó phân loại tốt hơn khi nhận ra một số hơn những người khác. Chẳng hạn, nó đã xác định những bức ảnh gợi lên sự thèm muốn hoặc ham muốn tình dục với độ chính xác hơn 95%. Nhưng nó đã có gặp khó khăn hơn với những cảm xúc nhiều sắc thái như bối rối, sợ hãi và bất ngờ.

Ngay cả một màu đơn giản cũng gợi ra một dự đoán về một cảm xúc: Khi EmoNet nhìn thấy một màn hình đen, nó nhận định là cảm giác lo lắng. Màu đỏ gợi cảm giác thèm ăn. Chó con gợi lên niềm vui. Nếu có hai người trong số họ, nó đã chọn sự lãng mạn. EmoNet cũng có thể đánh giá cường độ của hình ảnh một cách đáng tin cậy, xác định không chỉ cảm xúc mà nó có thể bất hợp pháp mà còn có thể mạnh đến mức nào.

Khi các nhà nghiên cứu cho xem các đoạn phim ngắn của EmoNet và yêu cầu nó phân loại chúng thành những bộ phim hài lãng mạn, phim hành động hay phim kinh dị, nó đã phân loại đúng 3/4 thời gian.

Những gì bạn xem chính là cách bạn cảm nhận
Để tiếp tục kiểm tra và tinh chỉnh EmoNet, các nhà nghiên cứu sau đó đã đưa vào 18 đối tượng người.

Khi một máy chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) đo hoạt động của não, chúng được chiếu 4 giây với 112 hình ảnh. EmoNet đã nhìn thấy những bức ảnh tương tự, về cơ bản là chủ đề thứ 19.

Khi hoạt động trong mạng lưới thần kinh được so sánh với hoạt động trong bộ não của các đối tượng, các mô hình khớp với nhau.

Các nhà khoa học đã tìm thấy sự tương ứng giữa các mô hình hoạt động của não ở thùy chẩm và các đơn vị trong EmoNet, mã hóa cho những cảm xúc cụ thể. Điều này có nghĩa là EmoNet đã học cách thể hiện cảm xúc theo cách hợp lý về mặt sinh học, mặc dù các nhà khoa học không huấn luyện rõ ràng về nó.

Hình ảnh não bộ cũng mang lại một số phát hiện đáng ngạc nhiên. Ngay cả một hình ảnh cơ bản, ngắn gọn - một vật thể hoặc khuôn mặt - cũng có thể kích hoạt hoạt động liên quan đến cảm xúc trong vỏ thị giác của não. Và các loại cảm xúc khác nhau thắp sáng các vùng khác nhau.

Điều này cho thấy cảm xúc không chỉ là những tiện ích bổ sung xảy ra sau đó trong các khu vực khác nhau của não bộ. Bộ não của chúng ta đang nhận ra chúng, phân loại chúng và trả lời chúng từ rất sớm.

Cuối cùng, các nhà khoa học nói rằng, các mạng thần kinh như EmoNet có thể được sử dụng trong các công nghệ để giúp mọi người sàng lọc kỹ thuật số hình ảnh tiêu cực hoặc tìm ra những hình ảnh tích cực. Nó cũng có thể được áp dụng để cải thiện tương tác giữa người với máy tính và giúp thúc đẩy nghiên cứu cảm xúc.

Những gì bạn nhìn thấy và những gì xung quanh bạn có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong đời sống tình cảm của bạn.
http://www.vista.gov.vn
Tin, bài cùng lĩnh vực
Phát hiện ngôi sao neutron lớn nhất vũ trụ (19/9/2019)
Công nghệ cảm biến phân tử trong nông nghiệp (19/9/2019)
Hỗ trợ cạnh tranh và hợp tác trong đổi mới sáng tạo (19/9/2019)
OECD khuyến nghị nguyên tắc về trí tuệ nhân tạo (19/9/2019)
Chuẩn định vị mới GPS III sẽ triển khai từ 2023 (19/9/2019)
Robotics mang lại rất nhiều cơ hội cho lĩnh vực tự động hóa của ngành nông nghiệp và thực phẩm (19/9/2019)
Australia biến súp lơ và bông cải xanh bỏ đi thành thuốc bổ (17/9/2019)
Lò phản ứng xúc tác mới biến CO2 thành nhiên liệu lỏng (17/9/2019)
Chế tạo thành công thiết bị thu năng lượng từ đêm tối (17/9/2019)
Vi khuẩn đường ruột có thể tăng cường tác dụng kéo dài tuổi thọ của thuốc trị tiểu đường thông thường (13/9/2019)
Phát triển 5G để củng cố hệ sinh thái kỹ thuật số mới (13/9/2019)
Canxi: Vật liệu phổ biến, an toàn và rẻ tiền có thể chấm dứt kỷ nguyên pin Li-ion (13/9/2019)
Phát hiện hơi nước ở một hành tinh ngoài hệ mặt trời (12/9/2019)
Công nghệ hỗ trợ sinh sản tạm thời để lại dấu ấn trên gen (12/9/2019)
AI giúp giải quyết một vấn đề cơ bản của vật lý thống kê (10/9/2019)
Điều trị ung thư di căn bằng phân tử nano (09/9/2019)
Công nghệ nông nghiệp (Agtech) (06/9/2019)
Công bố chuẩn USB mới: USB4 (05/9/2019)
Laser cho phép các kỹ sư hàn gốm, không cần lò (05/9/2019)
Nuôi cấy thành công san hô Đại Tây Dương có nguy cơ tuyệt chủng (05/9/2019)
Nhật Bản chữa khỏi bệnh giác mạc bằng tế bào gốc (05/9/2019)
Phát hiện đột biến gene thứ hai liên quan đến khả năng kháng HIV (03/9/2019)
Cảm biến phát hiện phương tiện gây ô nhiễm không khí (28/8/2019)
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên di động nhằm giải quyết dịch bệnh trồng chuối (28/8/2019)
Thử nghiệm thành công vaccine ngăn dị ứng với mèo (28/8/2019)
Nồng độ vitamin B12 cao có thể gây ung thư phổi (28/8/2019)
Công nghệ laser giúp phát hiện sớm và tiêu diệt tế bào ung thư (28/8/2019)
Nga nghiên cứu phát triển thuốc chống lao mới (28/8/2019)
Tìm ra mục tiêu mới cho thuốc điều trị nhiễm trùng máu (23/8/2019)
Phát hiện quy trình mới phân hủy hoàn toàn chất chống cháy trong môi trường (23/8/2019)
Robot cây gậy giúp cải thiện ổn định khi đi bộ (16/8/2019)
Thuốc tiêm hormone mới giúp giảm cân ở bệnh nhân béo phì (16/8/2019)
Mô phỏng cho thấy sự gia nhiệt ion bằng dao động plasma dành cho năng lượng nhiệt hạch (16/8/2019)
Cảm biến thông minh giúp ‘đo đạc’ quá trình lành vết thương (16/8/2019)
Hợp chất chống oxy hóa từ đậu tương có thể ngăn ngừa tổn thương mạch máu do cần sa (14/8/2019)
Trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra giá trị cho doanh nghiệp trong tương lai (14/8/2019)
Tế bào nhân tạo có thể cảm nhận và phản ứng với môi trường xung quanh (14/8/2019)
Lớp gỉ sét siêu mỏng sản xuất điện từ nước chảy (14/8/2019)
NASA phát hiện thiên hà mới (09/8/2019)
Pháp vận hành nhà máy điện Mặt trời nổi lớn nhất châu Âu (08/8/2019)
Chế tạo thành công lá vàng mỏng nhất thế giới (08/8/2019)
Phương pháp ghép tế bào gốc mới có thể giúp phục hồi tim bị tổn thương (06/8/2019)
Phát hiện nguyên nhân mới gây lão hóa tế bào (06/8/2019)
Hình xăm nghệ thuật có thể theo dõi sức khỏe và chẩn đoán bệnh (06/8/2019)
Sử dụng virus diệt khuẩn để sản xuất gel tự sửa chữa (06/8/2019)
Màng thế hệ mới thu giữ cacbon (06/8/2019)
Sản xuất nông sản trong Cách mạng công nghiệp 4.0 (05/8/2019)
Úc phát triển phương pháp mới phân hủy hạt vi nhựa trong nước (05/8/2019)
Thiết bị Mars 2020 tiếp nhận nhiên liệu đồng vị phóng xạ (05/8/2019)
Chất lỏng sắt từ đầu tiên được tạo ra (02/8/2019)
Quyết định số 272/QĐ-SKHCN về việc Quyết định Ban hành Quy trình triển khai thực hiện Chính sách hỗ trợ ứng dụng, nhân rộng các kết quả khoa học và công nghệ trên địa bàn tỉnh Quảng Trị giai đoạn 2017 - 2025

Quyết định số 27/QĐ-SKHCN về việc Về việc ban hành Quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của Trung tâm Nghiên cứu, Ứng dụng và Thông tin KH&CN Quảng Trị

Kế hoạch số 10/KH-SKHCN về việc Kế hoạch Tập huấn xây dựng áp dụng hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn TCVN 9001 vào hoạt động UBND các Phường, xã, thị trấn trên địa bàn tỉnh năm 2019.

Kế hoạch số 09/KH-SKHCN về việc Kế hoạch Duy trì áp dụng và cải tiến Hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn ISO 9001 vào hoạt động của các cơ quan hành chính nhà nước trên địa bàn tỉnh năm 2019.

Quyết định số 323/QĐ-SKHCN về việc Quyết định Ban hành Quy chế tiếp công dân của Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Quảng Trị.

Quyết định số 2677/QĐ-UBND về việc Quyết định Về việc thành lập Trung tâm Nghiên cứu, Ứng dụng và Thông tin Khoa học và Công nghệ, trực thuộc Sở Khoa học và Công nghệ.

Quyết định số 10/QĐ-SKHCN về việc Quyết định V/v công nhận kết quả thực hiện nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp tỉnh.

Quyết định số 11/QĐ-SKHCN về việc Quyết định V/v công nhận kết quả thực hiện nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp tỉnh.

Quyết định số 12/QĐ-SKHCN về việc Quyết định V/v công nhận kết quả thực hiện nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp tỉnh.

Quyết định số 108/QĐ-UBND về việc Quyết định Về việc kiện toàn Ban Chỉ đạo Cuộc "Sáng tạo trẻ Quảng Trị".

Kết luận thanh tra về đo lường

Thông báo về việc tuyển dụng viên chức

V/v thay đổi tên đơn vị và mẫu dấu của Trạm Nghiên cứu và Phát triển Nấm

Thông báo V/v đề xuất và đề xuất đặt hàng nhiệm vụ KHCN cấp tỉnh bắt đầu thực hiện năm 2020

Kết luận thanh tra về an toàn bức xạ, hạt nhân và đo lường

Xem thêm
Thống kê lượt truy cập
Số người online 447
Hôm nay 1.118
Hôm qua 2.552
Tất cả 991.633

© CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUẢNG TRỊ
Cơ quan chủ quản: Sở Khoa học và Công nghệ Quảng Trị
Chịu trách nhiệm: Trần Ngọc Lân, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ
 204 Hùng Vương, Đông Hà; ĐT: 0233.3550 382. Hệ thống chạy tốt nhất trên trình duyệt Cốc cốc.

Thiết kế và xây dựng: Trung tâm Nghiên cứu, Ứng dụng và Thông tin KH&CN
Ghi rõ nguồn Dostquangtri khi sử dụng thông tin từ website này