İnsanların duyguları üzerine çalışan Marianne Reddan, insanların duygularını tespit edebilecek bir bilgisayar üretme sürecine dahil oldu. Yıllarını bu konuya adayan Reddan, makinenin nasıl tasarlandığını ve son haline nasıl geldiğini aktardı.
Marianne Reddan, son on yılını insan yüzlerine adadı. Çok yakın iki duygu olan şaşırma ve korku duygularını özellikle inceleyen Reddan, bu kadar süre bu iki duygu üzerinde çalışmanın ardından artık iki duyguyu birbirinden ayırt edemez hale geldi.
Reddan, bu nedenle Stanford Üniversitesi'nde nörobilimle ilgilenen arkadaşının yardımıyla bir sistem geliştirdi. Makine öğrenimini kullanan bu sistemle iki duygu arasında bir ayrım gerçekleştirildi.
(Sol korku, sağ şaşkınlık)
Reddan, sistemi incelediği zaman kendisini son derece şaşırtan bir noktayı paylaştı. EmoNet isimli sistem, kişilerin nasıl bir duyguyu deneyimlediğini anlamak için yalnızca yüzlerine bakmıyor, aynı zamanda bir insandan beklenen şekilde çevresel faktörleri de hesaplamalara dahil ediyordu.
The Daily Beast'e röportaj veren Reddan, "EmoNet şaşırma duygusuyla korkuyu ayırt edebilirse yalnızca yüzler arasındaki farkı değil, aynı zamanda ortamlar arasındaki farklılıkları da başarıyla analiz etmiş demektir" açıklamalarında bulundu.
İnsanların duygularını ayırt edebilecek bir makine öğrenmesi sistemi kurmak için daha önce kurulan veri setleri alındı ve sistemin geliştirilmesi bir yıl gibi bir süre aldı. Reddan ve arkadaşları başlangıçta bilgisayarların nesneleri tespit eden AlexNet isimli bir derin öğrenme modelini kullanarak duyguları tespit etmeyi önerdi.
Yalnızca nesneleri tespit edebilen AlexNet isimli modele duyguları öğrenme fikrini zorlu bir görev olarak gören ve bunu denemek isteyen Reddan, bu yolu tercih ederek bu modeli eğitmeye karar verdi. Modele 20'ye yakın duygu öğretildi.
Bu duygular içerisinde 'endişe' ya da 'sıkılmışlık' gibi bilindik şeyler bulunsa da 'estetik takdir' ve 'empati duyma' gibi nadir duygular da öğretildi. Tüm görselleri inceleyen sinir ağlarıysa insanların surat ifadelerinden vücut dillerine kadar bir araştırma yaptı ve duyguları yerlerine oturttu.
Araştırmanın sonuçlarına göre model, bir MR makinesinin karşısına getirildi. MR makinesi gerçek kişilerin beyin aktivitelerine göre bir haritalama yaptı. Kişilere 112 adet görsel gösterildi ve hangi duyguyu hissettikleri tespit edildi.
Bu testten de başarılı bir şekilde geçen ve EmoNet ismini alan model, farklı duyguları kategorize etmiş bir şekilde ve güvenilir sonuçlarla veren sayılı modeller arasındaki yerini aldı.
Marianne Reddan, son on yılını insan yüzlerine adadı. Çok yakın iki duygu olan şaşırma ve korku duygularını özellikle inceleyen Reddan, bu kadar süre bu iki duygu üzerinde çalışmanın ardından artık iki duyguyu birbirinden ayırt edemez hale geldi.
Reddan, bu nedenle Stanford Üniversitesi'nde nörobilimle ilgilenen arkadaşının yardımıyla bir sistem geliştirdi. Makine öğrenimini kullanan bu sistemle iki duygu arasında bir ayrım gerçekleştirildi.
(Sol korku, sağ şaşkınlık)
Reddan, sistemi incelediği zaman kendisini son derece şaşırtan bir noktayı paylaştı. EmoNet isimli sistem, kişilerin nasıl bir duyguyu deneyimlediğini anlamak için yalnızca yüzlerine bakmıyor, aynı zamanda bir insandan beklenen şekilde çevresel faktörleri de hesaplamalara dahil ediyordu.
The Daily Beast'e röportaj veren Reddan, "EmoNet şaşırma duygusuyla korkuyu ayırt edebilirse yalnızca yüzler arasındaki farkı değil, aynı zamanda ortamlar arasındaki farklılıkları da başarıyla analiz etmiş demektir" açıklamalarında bulundu.
İnsanların duygularını ayırt edebilecek bir makine öğrenmesi sistemi kurmak için daha önce kurulan veri setleri alındı ve sistemin geliştirilmesi bir yıl gibi bir süre aldı. Reddan ve arkadaşları başlangıçta bilgisayarların nesneleri tespit eden AlexNet isimli bir derin öğrenme modelini kullanarak duyguları tespit etmeyi önerdi.
Yalnızca nesneleri tespit edebilen AlexNet isimli modele duyguları öğrenme fikrini zorlu bir görev olarak gören ve bunu denemek isteyen Reddan, bu yolu tercih ederek bu modeli eğitmeye karar verdi. Modele 20'ye yakın duygu öğretildi.
Bu duygular içerisinde 'endişe' ya da 'sıkılmışlık' gibi bilindik şeyler bulunsa da 'estetik takdir' ve 'empati duyma' gibi nadir duygular da öğretildi. Tüm görselleri inceleyen sinir ağlarıysa insanların surat ifadelerinden vücut dillerine kadar bir araştırma yaptı ve duyguları yerlerine oturttu.
Araştırmanın sonuçlarına göre model, bir MR makinesinin karşısına getirildi. MR makinesi gerçek kişilerin beyin aktivitelerine göre bir haritalama yaptı. Kişilere 112 adet görsel gösterildi ve hangi duyguyu hissettikleri tespit edildi.
Bu testten de başarılı bir şekilde geçen ve EmoNet ismini alan model, farklı duyguları kategorize etmiş bir şekilde ve güvenilir sonuçlarla veren sayılı modeller arasındaki yerini aldı.
