Програмісти створили обчислювальну модель, яка може передбачати емоційну реакцію людей на майбутні події.
Нейробіологи Массачусетського технологічного інституту (MIT) створили обчислювальну модель, яка може передбачати емоції людей, включаючи радість, подяку, замішання, співчуття і збентеження. Технологія імітує принципи роботи соціального інтелекту людини.
Дослідники навчили нейронну мережу для передбачення можливих реакцій людей під час гри, що імітує рішення класичної дилеми ув’язнених. Вчені використовували модифікацію цієї проблеми теорії ігор, взяту з британського ігрового шоу «Золоті м’ячі». У цій програмі учасники діляться на пари з банком в $ 100 000 на кону. Після переговорів в парі кожен з них вирішує, чи розділити гроші з партнером або спробувати їх «вкрасти». Якщо обидва вирішать розділитися, кожен отримує по $ 50 000. Якщо один вирішить ділитися, а інший — вкрасти, то останній отримає весь банк. Якщо обидва спробують вкрасти, ніхто не отримає грошей.
Дослідники розробили три модулі, які разом аналізують поведінку людей. Перший з них навчений робити висновки про переваги і переконаннях людини на основі його дій за допомогою процесу, званого зворотним плануванням. Він прогнозує мотивацію учасників на основі їх дій в грі, а також відомих даних про цих людей, наприклад, сфері їх діяльності.
Другий модуль порівнює результат гри із запропонованими очікуваннями кожен гравець. Потім третій модуль пророкує, які емоції можуть відчувати учасники, виходячи з результату і того, що було відомо про їхні очікування. Для навчання цього модуля вчені використовували припущення про емоції, які зазнав чоловік, на основі спостережень з боку.
Дослідники протестували роботу системи на основі набору даних з телешоу, які не використовувалися при навчанні. Аналіз показав, що нейронна мережа впоралася з передбаченням емоцій краще будь-яких відомих моделей. Її перевага в імітації міркувань людей в аналогічних ситуаціях, відзначають розробники: вона аналізує очікування, відомі дані про людей і на основі зібраних даних будує передбачення.
Взаємодіючи з іншими, люди витрачають частину свого часу, намагаючись передбачити, як співрозмовники поставиться до тих чи інших дій. Це завдання вимагає складної когнітивної навички. Хоча існуючі моделі ШІ навчилися зчитувати емоції постфактум на основі виразу обличчя, передбачення як і раніше даються дуже складно. Дослідники планують продовжити розробку, щоб адаптувати модель до широкого кола різних ситуацій.