机器学习，满足人类情感:如何帮助电脑监控你的精神状态

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来自Skoltech，INRIA和RIKEN Advanced Intelligence Project的研究人员考虑了几种最先进的机器学习算法，这些算法可用于确定人脑的精神负荷和情感状态等具有挑战性的任务。他们的软件可以帮助设计更智能的脑机接口，以用于医学及其他领域。该论文发表在《IEEE SYSTEMS, MAN, & CYBERNETICS MAGAZINE》杂志上。

脑机接口(BCI)是人脑和机器之间的联系,允许用户仅通过脑部活动(这些被称为active BCIs)控制各种设备,如机器人手臂或轮椅，可以监视用户的精神状态或情绪并将其分类(这些都是passive BCIs)。脑机接口的脑信号通常通过脑电图来测量，这是一种典型的记录脑电活动的非侵入性方法。

但是，从原始的连续EEG信号到能够正确识别用户的精神负荷或情感状态的数字处理信号或模式，还有很长的路要走，而这是被动BCI必须起作用的。现有的实验表明，即使对于简单的任务(例如，区分低工作量与高工作量)，这些测量的准确性也不足以用于可靠的实际应用。

该论文合作者Andrzej Cichocki教授表示“低准确性是由于人脑的极高复杂性。人脑就像一个巨大的乐团，上千种乐器，我们希望使用有限数量的麦克风或其他传感器从中提取每种乐器的特定声音。”

因此，迫切需要对各种脑模式进行鲁棒性和准确性更高的脑电分类与识别算法。Cichocki和他的同事研究了两组机器学习算法，即基于黎曼几何的分类器(RGC)和卷积神经网络(CNN)，它们在BCI处理方面都做得很好。研究人员想知道这些算法是否不仅可以用于所谓的运动想象任务(即受试者想象肢体的某些运动而没有任何实际运动)，还可以用于精神负荷和情感状态估计。

他们在七种算法之间进行了比较(如下图)，其中两种算法是科学家通过进一步改进性能良好的黎曼方法自行设计的。两项研究中对算法进行了测试，一项具有针对BCI的典型安排，其中针对特定受试者数据对算法进行了训练，之后又对该同一受试者进行了测试，其中一项与受试者无关，这是一项更具挑战性的设置，因为不同的受试者的脑电波可能会完全不同。真实的EEG数据来自该论文的合著者FabienLotte和他的同事以及来自现有的情绪分析数据库DEAP的早期实验。

每种算法的平均分类精度

每个研究的最佳表现为绿色，最差的表现为红色。

例如，科学家们发现，一种人工深度神经网络在工作量估计任务上明显优于所有的竞争对手，但在情感分类方面表现不佳。两种改进的黎曼算法在这两个任务中都表现得很好。总的来说，正如本文所总结的，使用被动BCIs进行情感状态分类要比工作量估计困难得多，而独立于主体的校准导致，至少目前，准确率要低得多。

精神负荷数据集上每种算法的分类准确性

情绪价数据集上平衡的分类准确性

例如，科学家发现，人工深层神经网络在精神负荷估算任务中的表现明显优于所有其他算法，但在情感分类方面却表现不佳。两种改进的黎曼算法在这两项任务中都做得很好。总体而言，如论文所述，使用被动BCI进行情感状态分类要比估计精神负荷困难得多。

Cichocki表示：“在接下来的步骤中，我们计划使用更复杂的人工智能（AI）方法，尤其是深度学习，这将使我们能够检测出大脑信号或大脑模式的非常微小的变化。可以在大型神经网络的基础上训练深度神经网络。“这是一场真正的革命，对于BCI和人类情感的识别也可能会有用。” 。

在未来的规划中，研究人员计划使用更复杂的人工智能(AI)方法，特别是深度学习，它有助于检测到大脑信号或大脑模式的微小变化。在不同的场景和不同的条件下，可以在大量数据的基础上训练深度神经网络。

参考

https://techxplore.com/news/2020-08-machine-human-emotions-mental-state.html

Modern Machine-Learning Algorithms For Classifying Cognitive and Affective States From Electroencephalography Signals