研究者たちは、画像や絵画によって引き起こされる感情を捉えることができるアルゴリズムを構築しました。
「この能力は、AIをよりスマートにするだけでなく、いわばより人間的なものにするための鍵となるでしょう」と彼は言います。 パノスアクリオプタス、スタンフォード大学でコンピュータサイエンスの博士課程の学生
からの専門家 人工知能 彼らは自分たちの周りの世界を「見る」ことができるコンピューターを作るのがとても上手になりました。 さまざまな分野の物体、動物、活動を認識できるようにするアルゴリズム。 AIは、将来の自動車、飛行機、自律安全システムのコアテクノロジーになりつつあります。
今日、研究者のチームは、画像や絵画のオブジェクトが何であるかだけでなく、それらの画像や絵画が人々にどのように感じさせるかを認識するようにコンピューターに教えるために取り組んでいます。
私は人工的な感情的知性アルゴリズムについて話している。
ArtEmis、絵画を通しての芸術の知識
これを達成するために、Achlioptasと彼のチームは、ArtEmisと呼ばれる新しいデータセットを収集しました。 arXivのプリプレスで公開されました。
データセットは、81.000のWikiArtの絵画に基づいています。 で構成されています 440.000人以上の人間からの6.500件の書面による回答 絵画がどのように彼らを感じさせるかを示し、彼らがその特定の感情を選んだ理由の説明が含まれています。
これらの回答を使用して、Achlioptasとスタンフォード工学教授が率いるチーム レオニダス・ギバス、彼らはニューラルスピーカーを訓練しました。
これらは、書かれた言葉で応答する人工知能です。この場合、視覚芸術に対する感情的な応答を生成し、それらを定義します。
なぜアートなのか？
アーティストの目標は視聴者の感情を喚起することであるため、研究者はアートを具体的に使用することを選択しました。 ArtEmisは、静物画から人間の肖像画や抽象絵画まで、主題とは無関係に機能します。
この作品は、コンピュータービジョンへの新しいアプローチであるとギバスは述べています。
古典的なコンピュータビジョンの取得作業は、文字通りのコンテンツに関係していました。 「写真にはXNUMX匹の犬がいます」または「誰かがカップからコーヒーを飲んでいます」。 代わりに、画像の感情的な内容を定義する説明が必要でした。
レオニダス・ギバス
8つの感情的なカテゴリ
アルゴリズムは、画像と絵画をXNUMXつの感情的なカテゴリ（驚きから楽しみ、恐怖から悲しみまで）のいずれかに分類し、それらの画像の何が感情的な読書を正当化するかをテキストで説明します。
人工知能がその仕事をしています。 彼らは彼女が知らなかったイメージを彼女に「見せ」ることができ、それに応じて彼女は人間がそれを見てどのように感じるかを言います。
驚くべきことに、研究者たちは、キャプションは、既存のコンピュータービジョンアルゴリズムの能力をはるかに超えた方法で、画像の抽象的な内容を正確に反映していると言います。
だけでなく： アルゴリズムは、全体像の幅広い感情的な体験をキャプチャするだけではありません。 絵画の中のさまざまな感情を解読することができます。
ArtEmisはさらに進んでいます： また、人間の反応の主観性と変動性も考慮に入れています。
絵画を見ていると、すべての人が同じことを見て感じているわけではありません。 誰かがモナリザを見て幸せに感じることができます、他の誰かが悲しいです。 ArtEmisはこれらの違いを区別できます。
アーティストのためのツール
短期的には、ArtEmisは、アーティストが作成時に作品を評価し、作品が望ましい影響を与えることを確認するためのツールになる可能性があると研究者は予想しています。
アーティストの作品を導くためのガイダンスとインスピレーションを提供することができます。 新しいロゴに取り組んでいるグラフィックデザイナーは、ArtEmisを使用してその感情的な効果をターゲットにすることができます。
それはほんの始まりに過ぎません。 絵画から人へ。
その後、さらに調査と改良を加えた後、感情ベースのアルゴリズムを完成させることができました。 チャットボットや会話アバターなどのアプリケーションに感情的な認識をもたらすのに役立つ人工知能。
「ArtEmisが人間の心理学から人工知能に洞察をもたらしているのを見ています」とAchlioptasは言います。
