Thứ Bảy, 06/6/2020 Cấu trúc Cổng Đăng nhập
Tin hoạt động SởTin trong tỉnhTin trong nướcTin thế giớiTin tổng hợpSở hữu trí tuệHoạt động KH&CN cơ sởPhổ biến pháp luậtPhòng, chống dịch bệnh COVID-19
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
Các nhà nghiên cứu xác định cơ chế biến da trở thành một hàng rào bảo vệ (05/6/2020)
Thiết kế các hạt nano kích thích hệ thống miễn dịch giúp nó tấn công các khối u (05/6/2020)
Protein có nguồn gốc từ nấm tăng cường cơ bắp tốt hơn protein sữa (03/6/2020)
Nga cấp phép loại thuốc đầu tiên chữa COVID-19 (03/6/2020)
Theo dõi nước thải có thể dự báo điểm nóng Covid-19 trước một tuần (01/6/2020)
Tích hợp năng lượng gió, sóng, mặt trời trong trạm phát điện nổi trên biển (01/6/2020)
Sử dụng nấm men để tái tạo SARS-CoV-2: Thay đổi cách tiếp cận trong phân lập virus (29/5/2020)
Chế tạo thành công mắt nhân tạo như mắt thật (26/5/2020)
Ánh sáng màu tím kích hoạt một cách có chọn lọc cơ chế tác dụng của thuốc trong các nhóm tế bào nhỏ (26/5/2020)
Thử nghiệm vaccine phòng COVID-19 trên hơn 10.000 người (26/5/2020)
Thiết kế vắc-xin từ protein nhân tạo (26/5/2020)
Lần đầu tiên thử nghiệm thành công tế bào gốc phôi điều trị bệnh gan (25/5/2020)
Rút ngắn quá trình phát triển các vật liệu bền hơn nhờ học máy (25/5/2020)
Hai ca bệnh tim đầu tiên được điều trị bằng tế bào gốc vạn năng (25/5/2020)
AI chưa đủ chính xác và ổn định trong tái tạo hình ảnh y khoa (22/5/2020)
Lần đầu tiên thử nghiệm thành công tế bào gốc phôi điều trị bệnh gan (22/5/2020)
Các nhà khoa học phát triển kỹ thuật điều trị thần kinh siêu âm không xâm lấn (21/5/2020)
Thuốc tiêm phòng ngừa HIV dài hạn (21/5/2020)
Tìm ra kháng thể ngăn chặn được nguy cơ nhiễm COVID-19 (21/5/2020)
Mỹ thử nghiệm thuốc ngừa HIV cho kết quả tích cực (20/5/2020)
Đột phá giúp khôi phục thị lực cho người mù (19/5/2020)
Vaccine chống Covid-19 thử nghiệm trên người cho kết quả khả quan (19/5/2020)
Các nhà khoa học Israel phát triển phương pháp chụp ảnh 3D các quá trình di chuyển của các tế bào sống (19/5/2020)
Mỹ phát triển lõi lò phản ứng làm bằng công nghệ in 3D (15/5/2020)
Israel thử nghiệm thành công thuốc điều trị bệnh COVID-19 (15/5/2020)
Biến chất thải nhựa bọt thành vật liệu giá trị cao (15/5/2020)
Tấm năng lượng mặt trời tự "đổ mồ hôi" để làm mát (15/5/2020)
Kỹ thuật siêu âm có thể điều trị bệnh Alzheimer (13/5/2020)
Mỹ thử nghiệm vaccine COVID-19 trên 600 người (13/5/2020)
Trích xuất chitin từ vỏ giáp xác nhờ trái cây thải loại (13/5/2020)
Mô đun tách nước: nguồn năng lượng vĩnh cửu (13/5/2020)
Nghiên cứu tiết lộ chiến lược một bước cho tái chế nhiên liệu hạt nhân đã sử dụng (13/5/2020)
Sản xuất ethylene hiệu quả, thân thiện với môi trường nhờ chất xúc tác mới (13/5/2020)
Vòng tay giám sát mức phơi nhiễm với bụi và Covid-19 (11/5/2020)
Các nhà nghiên cứu tìm ra cách mới để phát hiện tin tức giả (11/5/2020)
Đột phá: Các nhà khoa học phát minh ra loại gel có thể hàn gắn mọi vết thương trên cơ thể và trong cả nội tạng (11/5/2020)
Nhật Bản sản xuất thành công kháng thể nhân tạo chống SARS-CoV-2 (11/5/2020)
Lọc nước bằng máy tạo hơi nước hữu cơ giá rẻ (27/4/2020)
Công bố bản đồ địa chất mặt trăng hoàn chỉnh nhất (27/4/2020)
Hình ảnh 3D chi tiết chưa từng có của tế bào sống (22/4/2020)
Khử trùng tay bằng năng lượng mặt trời giành chiến thắng Global Hack (22/4/2020)
Cảm biến sinh học phát hiện nCoV dưới một phút (22/4/2020)
Pin proton hữu cơ mới tích trữ năng lượng bền vững (21/4/2020)
Tìm ra vật liệu khẩu trang từ bã mía chặn được virus SARS-CoV-2 (21/4/2020)
Các lợi ích xử lý dữ liệu quang học từ công nghệ di động mới (21/4/2020)
Xét nghiệm nước bọt đầu tiên chẩn đoán COVID-19 (21/4/2020)
Phương pháp tinh chỉnh các vật liệu oxit phức hợp mới (21/4/2020)
Công nghệ máy bay không người lái mới phát hiện người có triệu chứng mắc Covid-19 (21/4/2020)
Thiết bị cách ly giúp ngăn lây nhiễm khi điều trị COVID-19 (21/4/2020)
Xét nghiệm mới phát hiện chính xác virus SARS-CoV-2 trong vài phút (17/4/2020)
Tải ứng dụng Khai báo y tế toàn dân NCOV
Ứng dụng trên IOS
Ứng dụng trên Android
Quyết định số 726/QĐ-UBND về việc Quyết định v/v phê duyệt danh mục nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp tỉnh (Lần 1, năm 2020)

Quyết định số 3110/QĐ-UBND về việc Quyết định v/v Phê duyệt đề tài: Nghiên cứu xây dựng mô hình ứng dụng tiến bộ khoa học công nghệ trong nuôi cá chình lồng tại Quảng Trị

Quyết định số 214/QĐ-SKHCN về việc Quyết định phê duyệt danh mục nhiệm vụ thường xuyên theo chức năng của Trung tâm Nghiên cứu, ứng dụng và Thông tin KH_CN thực hiện năm 2020

Quyết định số 2625/QĐ-UBND về việc Quyết định v/v phê duyệt đề tài: "Đánh giá nhu cầu thị trường lao động và đề xuất các giải pháp về đào tạo nhằm phát triển nguồn nhân lực tỉnh Quảng Trị giai đoạn 2019 - 2025 và tầm nhìn đến năm 2030"

Quyết định số 221/QĐ-SKHCN về việc Quyết định về việc thành lập Đoàn thẩm tra về An toàn và kiểm soát bức xạ

Quyết định số 222/QĐ-SKHCN về việc Quyết định về việc thành lập Đoàn thẩm tra về An toàn và kiểm soát bức xạ tại cơ sở phòng khám Đa khoa Tâm An

Báo cáo số 94/BC-SKHCN về việc Báo cáo kết quả 5 năm thực hiện Nghị quyết Đại hội Đảng bộ tỉnh lần thứ XVI trong lĩnh vực Khoa học và Công nghệ

Kế hoạch số 31/KH-SKHCN về việc Kế hoạch Thực hiện Chỉ thị số 10/CT-TTg ngày 22/4/2019 của Thủ tướng Chính phủ về việc tăng cường xử lý, ngăn chặn có hiệu quả tình trạng nhũng nhiễu, gây phiền hà cho người dân, doanh nghiệp trong giải quyết công việc

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

Thông báo về việc tổ chức cuộc thi "Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo" tỉnh Quảng Trị năm 2020

Báo cáo kiểm tra về tiêu chuẩn, đo lường, chất lượng và nhãn hàng hóa trước, trong và sau Tết Nguyên đán Canh Tý năm 2020

Báo cáo tình hình giám sát, đánh giá tổng thể đầu tư năm 2019

Thông báo đề xuất tham gia Chính sách hỗ trợ ứng dụng, nhân rộng các kết quả KH_CN thực hiện năm 2020

Quyết định về việc giao dự toán thu, chi ngân sách Nhà nước (đợt 1) Kinh phí sự nghiệp khoa học và công nghệ năm 2020

Quy chế tiếp công dân của Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Quảng Trị
Nội quy tiếp công dân
Thống kê lượt truy cập
Số người online 293
Hôm nay 1.335
Hôm qua 2.959
Tất cả 2.007.170

© 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