Hvordan teknologi for emosjonsgjenkjenning påvirker vår forståelse av følelser i samspill med maskiner

Teknologiens inntog i vår forståelse og bearbeiding av emosjoner har revolusjonert måten vi samhandler med maskiner på. Spesielt har utviklingen av metoder for emosjonsgjenkjenning fått økt oppmerksomhet, både i vitenskapelige og kommersielle sammenhenger. Emosjonsgjenkjenningsteknologi, som benytter seg av avanserte maskinlæringsmodeller og fysiologiske signaler, har åpnet nye dører for hvordan vi kan analysere, forutsi og reagere på menneskelige følelser i sanntid. Dette området har stort potensial i både helsevesen, markedsføring og kunstig intelligens, og bidrar til en mer personlig tilpasset interaksjon mellom menneske og maskin.

En av de mest lovende tilnærmingene innen emosjonsgjenkjenning er bruk av fysiologiske signaler som hjertefrekvensvariabilitet (HRV), elektrodermal aktivitet (EDA) og hjerneaktivitet (EEG). Studier har vist at HRV, for eksempel, gir en god indikasjon på en individs emosjonelle tilstand. Ved å analysere variasjoner i hjertefrekvensen kan man påvises stress, angst eller andre følelsesmessige responser, noe som kan brukes til å tilpasse teknologiske systemer til brukerens tilstand. EEG-baserte metoder, derimot, analyserer hjernens elektriske aktivitet for å identifisere emosjonelle reaksjoner på stimuli som bilder, musikk eller filmklipp.

En viktig utfordring i dette arbeidet er den store variasjonen i hvordan forskjellige mennesker uttrykker og opplever følelser. For eksempel kan kulturelle forskjeller spille en stor rolle i hvordan emosjoner vises og oppfattes. En studie har vist at belgiske og japanske par reagerer ulikt på samme emosjonelle stimuli på grunn av kulturelle normer for følelsesmessig uttrykk. Dette belyser nødvendigheten av å utvikle systemer for emosjonsgjenkjenning som er kultur- og individtilpasset, et område som fortsatt er i en tidlig fase.

I tillegg har forskning på ansiktsuttrykk og kroppsspråk vist at non-verbal kommunikasjon er en kritisk komponent i emosjonsgjenkjenning. Ansiktsgjenkjenningsteknologi har nå blitt mer sofistikert, og ved hjelp av dyp læring kan man analysere små endringer i ansiktsmuskulatur for å identifisere følelser som glede, sinne eller tristhet. Dette er spesielt relevant i applikasjoner som teleservice, hvor automatiserte systemer kan tilpasse svarene sine basert på ansiktsuttrykkene til kunden.

Men hvordan kan disse teknologiene brukes i praksis for å forbedre menneske-maskin interaksjoner? For det første er det viktig å erkjenne at selv om maskiner kan gjenkjenne følelser, er de fortsatt langt unna å forstå dem på samme nivå som mennesker. Teknologiske systemer kan identifisere en følelsesmessig tilstand, men de mangler den dybdeforståelsen som et menneske ville hatt. Dette fører til et spørsmål om etikk: Hvordan bør systemer som responderer på følelser brukes, og hva skjer med personvernet når følelsene våre blir overvåket?

I tillegg er det nødvendig å vurdere hvilken rolle emosjonsgjenkjenning spiller i helsevesenet. For eksempel kan emosjonsgjenkjenningsteknologi bidra til å overvåke pasienter med psykiske lidelser eller de som er i risikosonen for å utvikle dem. Tidlig identifikasjon av endringer i en pasients emosjonelle tilstand kan bidra til raskere intervensjon og mer presis behandling. Denne typen systemer kan også brukes i opplæringssimuleringer, som vist i studier som undersøker hvordan emosjoner kan gjenkjennes i simulerte læringssituasjoner for helsepersonell.

Teknologiens rolle i emosjonsgjenkjenning er fortsatt under utvikling, men det er tydelig at fremtidens maskiner ikke bare vil være i stand til å forstå kommandoer og data, men også til å reagere på og tilpasse seg menneskelige følelser. Det vil være avgjørende å finne balansen mellom effektiv bruk av teknologi og beskyttelse av individets rett til privatliv og emosjonell autonomi.

Hvordan Tinnitus Påvirker Hjernen og Mulige Behandlingsmetoder

Kronisk tinnitus er et resultat av over-synkronisering av nevroner, noe som påvirker kognitive, oppmerksomhetsmessige, emosjonelle og til og med motoriske prosesser. Det har vært rapportert at kognitiv svikt er vanlig hos pasienter med tinnitus i de siste årene. Spesielt har prosesser knyttet til arbeidsminne og oppmerksomhet fått oppmerksomhet. Forskning har vist at tinnitus kan være relatert til unormale forandringer på ett eller flere nivåer langs den auditive banen. Billedstudier av menneskehjernen har identifisert endret aktivitet relatert til tinnitus i auditive områder, inkludert den nedre kolikulus og auditiv hjernebark.

Det ser ut til at det sentrale auditive systemet øker sin aktivitet for å kompensere for redusert sensorinevralt innspill fra cochlea, som kan være forårsaket av akustisk traume, ototoksiske stoffer eller andre årsaker. Denne hyperaktiviteten kan vises som fantesymfoniske lyder, hyperakusis eller intoleranse mot høye lyder. Utover hyperaktivitet, omfatter tinnitus-relaterte forandringer i det auditive systemet også økt nevronal synkronisering og eksplosiv aktivitet.

Studier på dyremodeller har støttet denne forklaringen, og har vist at det er endrede tonotopiske kart og økt spontan nevronal aktivitet eller synkronisering i den auditive hjernebarken, noe som kan være opprinnelsen til tinnitus.

For å oppdage over-synkronisering av nevroner som følge av tinnitus, kan de nevro-fysiologiske mekanismene som skjer på et kortikal nevronalt nivå registreres ved hjelp av elektroencefalografi (EEG). EEG lar oss overvåke hjernens rytmiske og pågående elektriske aktivitet, som består av flere samtidige svingninger på forskjellige frekvenser. Nevral oscillasjon har blitt studert ved hjelp av hendelsesrelaterte eksperimenter, der hendelsesrelaterte potensialer og (de-)synkroniseringsnivåer har blitt estimert.

Spesifikt reflekterer hendelsesrelaterte nevro-oscillatory responser på forskjellige frekvensbånd forskjellige stadier av nevrale informasjonsprosesser. Hendelsesrelaterte oscillasjoner studeres typisk som (1) hendelsesrelatert desynkronisering (ERD), som refererer til en fase-relativ nedgang i kraften til et spesifikt frekvensbånd, og (2) hendelsesrelatert synkronisering (ERS), som indikerer en relativ økning i kraften. I tinnitus-pasienter reflekterer endringer i kraften i ulike frekvensbånd endringer i nevronal synkronisering.

Endringer i nevral synkronisering og desynkronisering er svært relevante for hvordan hjernen prosesserer akustiske stimuli, og kan brukes til å vurdere effekten av behandlinger som Auditory Discrimination Therapy (ADT). ADT er en type akustisk terapi som har som mål å reversere den nevroplastiske prosessen relatert til tinnitus, og tilstrebe en tilstand hvor pasienten oppnår habituering eller undertrykkelse av tinnituslyden.

Erfaringene med ADT er ikke helt forstått, men teorien er at gjennom tilpasset akustisk stimulering kan hjernen gjenopprette balansen i de auditive prosessene, og enten redusere følsomheten for tinnituslyder eller gjøre det lettere for pasienten å ignorere dem. Habituering virker mer på de limbiske og autonome systemene, slik at selv om pasienten fremdeles hører tinnitusen, blir han eller hun i stand til å håndtere den og forbedre livskvaliteten. Residual inhibisjon, på den annen side, er en følelse av at tinnitusen reduseres når stimulansen stopper. Dette kan vare fra noen sekunder til flere dager.

I tillegg til akustiske terapier, er det flere andre behandlingsmetoder for tinnitus, inkludert farmakologiske, psykologiske, magnetiske og elektriske stimuleringer. Imidlertid finnes det ingen kurativ behandling som direkte adresserer de underliggende årsakene til tinnitus. Forskning på tinnitusbehandlinger er fortsatt et felt i utvikling, og det er behov for mer objektive mål for å vurdere behandlingsresultater.

Det er viktig å forstå at tinnitus er en kompleks og multifasettert lidelse som kan manifestere seg på forskjellige måter hos ulike individer. Hva som fungerer for én person, fungerer kanskje ikke for en annen, og behandlingsplanene må tilpasses individuelt. Det er også viktig å være oppmerksom på at behandlingen ikke nødvendigvis fører til fullstendig lindring av symptomene, men heller en bedring i pasientens evne til å håndtere tilstanden og forbedre livskvaliteten.

Hvordan seismokardiografiske signaler kan bidra til forbedret kardiologisk overvåkning

Seismokardiografiske (SCG) signaler er mekaniske vibrasjoner i brystveggen som korrelerer med hjerteaktivitet, og disse signalene blir vanligvis målt med akselerometre på brystoverflaten. Alternativt kan de måles kontaktløst ved hjelp av metoder som laser-doppler vibrometri eller ultralydbildedannelse. SCG-signalene stammer fra ulike hendelser i hjertet, inkludert sammentrekning av hjertemuskelen, åpning og lukking av hjerteklaffer, samt endringer i blodets bevegelse gjennom karene. Disse signalene gir innsikt i hjertefunksjonen, da de kan reflektere mekaniske hendelser som er relatert til hjertets aktivitet.

Den kliniske verdien av SCG ligger i muligheten for å identifisere og overvåke ulike hjertesykdommer. Forskning har vist at det er en sammenheng mellom karakteristiske punkter i SCG-bølgen og hjertesykdommer, som for eksempel stenose i aorta. I en nylig studie ble SCG-tidsfrekvensegenskaper brukt til å identifisere aortastenose, der de mest relevante funksjonene ble funnet i frekvenser under 11 Hz. Dette ligger utenfor menneskelig hørsel, og derfor gir SCG et potensial til å oppdage lavfrekvente kardiovaskulære signaler som ikke er tilgjengelige ved tradisjonelle metoder som standard stethoskoper.

En av de mest bemerkelsesverdige fordelene med SCG er at det er en ikke-invasiv metode som kan benyttes med bærbare enheter. Dette gir mulighet for kontinuerlig overvåkning av hjertets funksjon, noe som kan være spesielt nyttig i kliniske settinger eller for pasienter som krever langtidsoppfølging. SCG kan for eksempel brukes til å vurdere hjertefunksjon ved å beregne slagvolumet, som er volumet av blod pumpet ut av hjertet ved hvert hjerteslag. Denne typen informasjon kan bidra til å overvåke hjertets kontraktilitet, noe som er essensielt for pasienter med hjertesvikt eller andre kardiovaskulære lidelser.

En annen viktig applikasjon av SCG er i diagnostikk av søvnapné, en tilstand som kan føre til alvorlige hjerteproblemer hvis den ikke behandles. Forskning har vist at SCG kan brukes til å oppdage faser med minimal hjerteaktivitet, som kan være nyttige for å forutsi kardiovaskulære hendelser og optimere behandling av koronararteriene.

Det er viktig å forstå at SCG gir en ny dimensjon til kardiologisk overvåkning. Tradisjonelle metoder for hjertesjekk, som EKG og stethoskopi, gir verdifull informasjon om elektrisk aktivitet og lyder fra hjertet, men SCG tilbyr et komplementært perspektiv ved å fange opp mekaniske vibrasjoner som kan avsløre ytterligere detaljer om hjertets fysiske tilstand. Fordelen med SCG er at det kan oppdage subkliniske endringer i hjertefunksjonen som kanskje ikke er åpenbare gjennom tradisjonelle teknikker. Derfor kan det bidra til tidlig diagnose og bedre overvåkning av kardiovaskulære sykdommer.

Endtext

Hvordan hyperforsterket læring kan forbedre emosjonsgjenkjenning ved hjelp av fysiologiske signaler

Effektiviteten til BLS (Broad Learning System) har blitt dokumentert i flere studier som en lovende metode for å forbedre ytelsen i regresjonsmodeller, spesielt i konteksten av maskinlæring som involverer fysiologiske data (Chen et al., 2019b). BLS har vist seg å være svært effektiv i å trekke ut relevante funksjoner fra komplekse data, og dens høye beregningsmessige effektivitet har ført til videreutviklinger som forbedrer dens anvendelighet. For eksempel, i Zhao et al. (2020), ble BLS utvidet for å håndtere problemer knyttet til ridge-regresjon, noe som resulterte i lovende resultater.

I denne sammenheng utvider vi BLS ved å introdusere et hyperforsterket læringssystem som benytter fysiologisk uttrukne funksjoner som input. Hensikten er å forbedre både systemets nøyaktighet og effektivitet ved å mappe disse fysiologiske dataene til spesifikke "forsterkningsnoder". Denne tilnærmingen genererer "forsterkede funksjonsnoder" som deretter brukes som input for et kunstig nevralt nettverk, som til slutt brukes til å klassifisere emosjoner innenfor valens- og aktiveringsdimensjonene.

Viktigheten av Databaser og Emosjonsmodellering

Når det gjelder forskning på emosjonsgjenkjenning, er tilgjengelige databasene essensielle for å teste hypoteser og validere tidligere arbeid. Offentlig tilgjengelige datasett er kritiske, ettersom de gir forskere muligheten til å replikere eksperimenter og forbedre metodene. Et av de mest kjente datasettene er DEAP (Koelstra et al., 2012), som har blitt brukt til å analysere affektive tilstander ved hjelp av fysiologiske signaler som EEG, GSR, og EKG. Et annet relevant datasett er MAHNOB-HCI (Soleymani et al., 2012), som samler fysiologiske signaler som EEG, GSR, og EMG i respons til emosjonelle stimuli, og inkluderer et multimodalt oppsett for synkronisert opptak av ansiktsuttrykk, øyebevegelser og fysiologiske data.

Emosjonsmodellering: Valens og Aktivering

Modelleringen av emosjoner i valens- og aktiveringsdimensjoner er avgjørende for å forstå hvordan emosjoner kan representeres i et system for emosjonsgjenkjenning. Vanligvis blir emosjoner delt inn i flere klasser basert på deres plassering på disse dimensjonene. For eksempel, i et todimensjonalt valens-aktivering-modell kan emosjoner bli klassifisert som enten "Høy" eller "Lav" aktivering, og enten som "Positiv" eller "Negativ" valens. Dette gir en systematisk måte å kategorisere et bredt spekter av emosjonelle tilstander på.

Videre, ved å bruke de 6 affektive kodede nøkkelordene som "Happy", "Sad", "Neutral", "Amuse", "Surprise", og "Angry", kan emosjoner plasseres i mer spesifikke kategorier, noe som gir en dypere forståelse av hvordan ulike stimuli påvirker menneskelig emosjon.

Hyper-Enhancement av Funksjonslæring

Det hyperforsterkede læringssystemet er en videreutvikling av BLS, som i hovedsak erstatter BLSs tradisjonelle funksjonsnoder med grupper av fysiologisk uttrukne data, slik som EEG, EMG, GSR, EKG og respirasjon. Dette skaper et hybrid nevro-multimodalt nettverk som kan håndtere mer komplekse datastrukturer. I stedet for å bruke rådata som input, tar det hyperforsterkede systemet allerede uttrukne funksjoner som input. Dette reduserer kompleksiteten i systemstrukturen og bevarer samtidig minnekapasitet, noe som er avgjørende for effektiviteten til store læringsmodeller.

Denne tilnærmingen er spesielt viktig for emosjonsgjenkjenning, ettersom fysiologiske signaler som EEG og GSR kan gi verdifull innsikt i den emosjonelle tilstanden til en person, men disse signalene må behandles på en måte som fjerner støy og fremhever de mest relevante mønstrene.

Viktige Betraktninger for Emosjonsgjenkjenning