研究人员已经建立了一种算法，可以捕捉图像唤起的情绪。功劳:Piqsels人工智能领域的专家已经非常擅长制造能够“看见”周围世界的计算机——识别他们权限内的物体、动物和活动。这些已经成为未来自动驾驶汽车、飞机和安全系统的基础技术。但是现在一组研究人员正在努力教计算机不仅要识别图像中的物体，还要识别这些图像给人的感觉——也就是具有情商的算法。
“这种能力将是使人工智能不仅更智能，而且可以说更人性化的关键，”斯坦福大学计算机科学博士生帕诺斯·阿乔利普塔斯说，他曾与法国和沙特阿拉伯的合作者合作。
为了实现这一目标，Achlioptas和他的团队收集了一个新的数据集，称为ArtEmis，该数据集最近发表在arXiv预印本上。该数据集基于81，000幅维基艺术绘画，由6，500多名人类的440，000份书面回复组成，这些回复表明了一幅画给他们带来的感受，并包括他们为什么选择某种情感的解释。利用这些反应，Achlioptas和由斯坦福大学工程学教授Leonidas Guibas领导的团队训练了神经扬声器——用书面语言做出反应的人工智能——让计算机对视觉艺术产生情感反应，并用语言证明这些情感。
研究人员选择特别使用艺术，因为艺术家的目标是激发观众的情感。ArtEmis的作品不分题材，从静物到人像再到抽象。
人工智能实验室和斯坦福以人为中心的人工智能研究所的教员吉巴斯指出，这项工作是计算机视觉的一种新方法。“传统的计算机视觉捕捉工作是围绕文字内容展开的，”圭巴斯说。“图片中有三只狗，或者有人正在用杯子喝咖啡。相反，我们需要定义情感内容的描述。”
Credit:斯坦福大学捕捉情绪
该算法将艺术家的作品分为八个情感类别中的一个——从敬畏到娱乐到恐惧到悲伤——然后在书面文本中解释是图像中的什么证明了情感阅读的合理性。(见下面的例子。所有这些都是由算法评估的绘画，但没有在训练练习中使用。)
“计算机正在这样做，”阿契利奥普塔斯说。“我们可以给它展示一个它从未见过的新形象，它会告诉我们人类可能会有什么感受。”
研究人员说，值得注意的是，字幕准确地反映了图像的抽象内容，远远超出了现有的计算机视觉算法的能力，这些算法来源于纪录片摄影数据集，如可可。
此外，该算法并不简单地捕捉完整图像的广泛情感体验，而是能够破译给定绘画中的不同情感。例如，在著名的伦勃朗画作《施洗约翰被斩首》(上图)中，阿耳忒弥斯不仅区分了施洗约翰被砍下的头上的痛苦，还区分了头被献给的女人莎乐美脸上的“满足感”。
Achlioptas指出，尽管ArtEmis已经足够成熟，可以判断艺术家的意图在单个图像的背景下可能会有所不同，但该工具也考虑了人类反应的主观性和可变性。
“并不是每个人看到和感受到的艺术品都是一样的，”他补充道。例如，“看到《蒙娜丽莎》我可以感到高兴，但圭巴斯教授可能会感到悲伤。ArtEmis可以区分这些差异。”
Credit:斯坦福大学艺术家的工具
在不久的将来，研究人员预计ArtEmis可以成为艺术家在创作过程中评估作品的工具，以确保他们的作品产生预期的影响。
“它可以提供指导和灵感，根据需要‘指导’艺术家的作品，”阿契利奥普塔斯说。例如，一个制作新标志的图形艺术家可能会使用ArtEmis来保证它具有预期的情感效果。
接下来，经过额外的研究和改进，Achlioptas可以预见基于情感的算法有助于将情感意识带到聊天机器人和对话人工智能代理等人工智能应用中。
“我看到ArtEmis将人类心理学的见解带到了人工智能领域，”Achlioptas说。“我想让人工智能更加个性化，并利用它来改善人类体验。”
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