人們對(duì)情感的普遍看法是，它們過于特質(zhì)和主觀，無(wú)法科學(xué)地研究。但是，正如今天在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)協(xié)會(huì)(CNS)虛擬會(huì)議上所介紹的那樣，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家正在使用當(dāng)代的，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算方法來(lái)推翻有關(guān)全人類情感結(jié)構(gòu)的古老觀念。

研究人員正在利用計(jì)算能力來(lái)理解一切，從我們?cè)谒季S游蕩期間如何產(chǎn)生自發(fā)性情緒，到我們?nèi)绾卧诟鞣N文化中解碼面部表情。他們的發(fā)現(xiàn)對(duì)于表征情緒如何促進(jìn)幸福，精神疾病的神經(jīng)生物學(xué)，甚至如何制造更有效的社交機(jī)器人具有重要意義。

杜克大學(xué)主席凱文·拉巴爾(Kevin LaBar)說：“人工智能(AI)使科學(xué)家能夠以以前認(rèn)為不可能的方式研究情緒，這導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)改變了我們認(rèn)為從生物信號(hào)產(chǎn)生情緒的方式。”在CNS虛擬會(huì)議上討論此主題。

解碼跨文化的面部表情

六種人類的核心情感-恐懼，憤怒，厭惡，悲傷，幸福和驚奇-幾十年來(lái)一直被認(rèn)為是人類心理學(xué)中普遍存在的情感，并在皮克斯電影《內(nèi)幕》中流行。盡管這一想法在社會(huì)上很普遍，可追溯到保羅·埃克曼(Paul Ekman)的工作，但科學(xué)共識(shí)實(shí)際上表明，這些情感遠(yuǎn)非普遍存在，在不同文化中，尤其是對(duì)于東亞地區(qū)的人們，這些情感在面部識(shí)別方面存在巨大差距，格拉斯哥大學(xué)的研究員瑞秋·杰克(Rachael Jack)說。

杰克一直在努力理解她所謂的“臉部語(yǔ)言”，即個(gè)體臉部動(dòng)作如何以不同方式組合以創(chuàng)建有意義的面部表情(例如字母如何組合以創(chuàng)建單詞)。杰克說：“我認(rèn)為這有點(diǎn)像試圖破解象形文字或未知的古老語(yǔ)言。” “我們對(duì)口頭和書面語(yǔ)言了解甚多，甚至對(duì)數(shù)百種古代語(yǔ)言也了解甚多，但是對(duì)于我們每天使用的非語(yǔ)言交流系統(tǒng)的形式知識(shí)卻相對(duì)較少，這對(duì)整個(gè)人類社會(huì)都至關(guān)重要。”

在她在CNS年會(huì)上提出的新作品中，杰克將展示她的團(tuán)隊(duì)用來(lái)開發(fā)這些面部動(dòng)作的動(dòng)態(tài)模型的新穎的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，例如情感面部表情的食譜。她的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在正在將這些模型轉(zhuǎn)移給數(shù)字代理，例如社交機(jī)器人和虛擬人，以便它們可以生成具有社交差異和文化敏感性的面部表情。