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KI-System "EmoNet" fühlt wie ein Mensch

Archivmeldung vom 31.07.2019

Bitte beachten Sie, dass die Meldung den Stand der Dinge zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung am 31.07.2019 wiedergibt. Eventuelle in der Zwischenzeit veränderte Sachverhalte bleiben daher unberücksichtigt.

Freigeschaltet durch Thorsten Schmitt
Phillip Kragel: Gehirn als Vorbild für "EmoNet".
Phillip Kragel: Gehirn als Vorbild für "EmoNet".

Bild: G. Asakawa, colorado.edu

Das von der Hirnforschung inspirierte und von Forschern der University of Colorado Boulder entwickelte Computersystem "EmoNet" erkennt Emotionen von Menschen auf Bildern und reagiert in gleicher Weise zurück. Laut den Neurowissenschaftlern um Philip Kragel erkennt EmoNet wie sein menschliches Vorbild auf den ersten Blick den Unterschied zwischen einem erfreulichen und einem traurigen Bild. Die Simulation von Gefühlen kann somit simuliert werden. Details wurden in "Science Advances" publiziet.

Millisekunden reichen aus

Den Experten nach kann das System in wenigen Millisekunden eine romantische Komödie von einem Horrorfilm unterscheiden. Tor Wagner, leitender Autor der Untersuchung, sieht mit EmoNet den Beweis erbracht, dass Machine-Learning-Technologie nicht nur den Inhalt von Bildern erkennen kann, sondern auch damit verbundene Emotionen.

Das Team hat die Studie mit einem bereits existierenden neuralen Netz namens "AlexNet" begonnen, das es Computern ermöglicht, Objekte wiederzuerkennen. Mithilfe vorhandener Forschungsinstrumente, die stereotypische emotionale Reaktionen von Menschen auf Bilder erkennen, rüsteten sie das Netzwerk derart um, dass es vorhersagt, wie ein Mensch sich fühlt, wenn er ein bestimmtes Bild zu sehen bekommt.

25.000 Bildmotive gezeigt

Die Wissenschaftler haben EmoNet 25.000 Bildmotive gezeigt - von erotischen Fotos bis hin zu Naturaufnahmen - und ließen es diese Bilder nach Kategorien einteilen, darunter Verlangen, Sexuelles Bedürfnis, Horror, Staunen oder Überraschung. Das System ordnete die Fotomotive elf emotional typisierten Kategorien zu. Dabei fiel es ihm leichter, Verlangen oder Sexuelles Bedürfnis (je 95 Prozent) korrekt zu klassifizieren als andere Emotionen wie Verwirrung, Staunen oder Überraschung.

Die Studie gilt den Experten als wichtiger Schritt in der Entwicklung von Anwendungen neuronaler Netze im Bereich der Emotionsforschung. Sie wirft außerdem ein neues Licht darauf, wie und wo Bilder im Gehirn repräsentiert werden und weist darauf hin, dass das, was Menschen sehen, speziell mittels des visuellen Kortex, unmittelbar einen stärkeren Einfluss auf die Gefühle hat, als eine Person es selbst an- und wahrnimmt. Den Studienautoren zufolge lassen sich neuronale Netze wie EmoNet künftig technologisch nutzen, um negative oder positive Bilder digital herauszufiltern. Zudem seien Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Computer und Fortschritte in der Emotionsforschung zu erwarten.

Quelle: www.pressetext.com/Lutz Steinbrück

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