人間の感情を予測する能力を模倣する計算モデル

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他の人とやり取りするとき、あなたはおそらく、あなたの発言や行動について相手がどのように感じるかを予測することに時間の一部を費やします。 この作業には、他の人の信念、欲望、意図、感情を推測するのに役立つ心の理論と呼ばれる認知スキルが必要です。

MITの神経科学者らは今回、喜び、感謝、混乱、後悔、当惑などの他人の感情を、人間の観察者の社会的知能に近似して予測できる計算モデルを設計した。 このモデルは、囚人のジレンマ、つまり 2 人がパートナーと協力するか裏切るかを決定する古典的なゲーム理論のシナリオに基づいて、状況に巻き込まれた人々の感情を予測するように設計されました。

モデルを構築するために、研究者らは、その人の欲望、特定の状況における期待、誰かがその行動を見ているかどうかなど、人々の感情的な反応に影響を与えると仮定されているいくつかの要因を組み込んだ。

「これらは非常に一般的な基本的な直感であり、私たちが言ったのは、その非常に基本的な文法を利用して、それらの特徴から感情を予測する方法を学習するモデルを作成できるということです」とジョン・W・ジャーブ脳科学教授のレベッカ・サックスは言う。 Cognitive Sciences 博士は、マサチューセッツ工科大学マクガバン脳研究所のメンバーであり、この研究の上級著者でもあります。

ダートマス大学のニューコム計算科学研究所のポスドクであるショーン・デイ・フーリハン博士'22がこの論文の筆頭著者であり、今日この論文はPhilosophical Transactions Aに掲載される。他の著者には、ダートマス大学のポスドクであるマックス・クライマン・ウェイナー博士'18が含まれる。 MIT とハーバード大学。 Luke Hewitt PhD '22、スタンフォード大学客員研究員。 ジョシュア・テネンバウム氏は、MIT の計算認知科学の教授であり、脳・心・機械センターと MIT のコンピューター科学・人工知能研究所 (CSAIL) のメンバーです。

感情の予測

顔の表情に基づいて感情状態を推測するコンピュータ モデルのトレーニングについては多くの研究が行われてきましたが、それは人間の心の知能指数の最も重要な側面ではないとサックス氏は言います。 それよりもはるかに重要なのは、出来事が起こる前に、それに対する誰かの感情的な反応を予測できることです。

「他人の感情を理解する上で最も重要なことは、事が起こる前に他の人がどう感じるかを予測することです」と彼女は言います。 「もし私たちの心の知能がすべて反応的だったら、それは大惨事になるでしょう。」

人間の観察者がこれらの予測をどのように行うかをモデル化するために、研究者らは「ゴールデン ボール」と呼ばれる英国のゲーム番組から抜粋したシナリオを使用しました。 番組では、出場者は 10 万ドルのポットを賭けてペアになります。 パートナーと交渉した後、各出場者はプールを分割するか盗もうとするかを秘密裏に決定します。 両方が分割することにした場合、それぞれが 50,000 ドルを受け取ります。 1 人がスプリットし、1 人が盗んだ場合、盗んだ人がポット全体を取得します。 両方が盗もうとした場合、誰も何も得られません。

結果に応じて、出場者はさまざまな感情を経験する可能性があります。両方の出場者が分かれた場合は喜びと安堵、一方の対戦相手がポットを盗んだ場合は驚きと怒り、そしておそらくどちらかが盗むことに成功した場合は罪悪感と興奮が入り混じったものです。

これらの感情を予測できる計算モデルを作成するために、研究者らは 3 つの個別のモジュールを設計しました。 最初のモジュールは、逆計画と呼ばれるプロセスを通じて、人の行動に基づいてその人の好みや信念を推測するように訓練されます。

「これは、誰かの行動を少しだけ見れば、その状況で彼らが何を望んで何を期待していたかを確率的に推測できるというアイデアです」とサックス氏は言う。

このアプローチを使用すると、最初のモジュールは、ゲーム内の行動に基づいて出場者の動機を予測できます。 たとえば、誰かがポットを共有しようとして分割することを決定した場合、その人は他の人も分割することを期待していたと推測できます。 誰かが盗もうと決めた場合、相手が盗むことを期待していて、だまされることを望まなかったのかもしれません。 あるいは、相手が分裂することを予想して、それを利用しようと考えたのかもしれません。

このモデルは、競技者の職業など、特定のプレーヤーに関する知識を統合して、プレーヤーの最も可能性の高い動機を推測することもできます。

2 番目のモジュールでは、ゲームの結果と各プレイヤーが望んでいること、起こると予想したことを比較します。 次に、3 番目のモジュールでは、結果と参加者の期待についてわかっていることに基づいて、参加者がどのような感情を感じているかを予測します。 この 3 番目のモジュールは、特定の結果の後に競技者がどのように感じるかについて人間の観察者からの予測に基づいて感情を予測するように訓練されました。 著者らは、これは人間の社会的知性のモデルであり、観察者が互いの感情について因果関係を推論する方法を模倣するように設計されたものであり、人々が実際にどのように感じるかをモデル化したものではないことを強調している。

「データから、モデルは、たとえば、この状況で大きな喜びを感じるということは、欲しかったものを手に入れること、公平であること、そしてそれを利用することなくそれを行うことを意味することを学習します。」と言う。

核となる直感

3 つのモジュールが起動して実行されると、研究者らはゲーム ショーからの新しいデータセットでそれらを使用し、モデルの感情予測が人間の観察者による予測とどのように比較されるかを判断しました。 このモデルは、そのタスクにおいて、以前の感情予測モデルよりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮しました。

このモデルの成功は、人間の脳が特定の状況に対して他の人がどのように反応するかを予測する際にも使用する重要な要素を組み込んでいることから来ている、とサックス氏は言う。 これらには、人が欲望や期待に基づいて状況をどのように評価し、感情的に反応するかという計算が含まれます。これは、物質的な利益だけでなく、他人からどのように見られるかにも関係します。

「私たちのモデルには、感情の根底にある精神状態は、あなたが何を望んだのか、何を期待したのか、何が起こったのか、誰を見たのかという核となる直観があります。そして、人々が望んでいるのは単なる物ではありません。彼らはお金だけを望んでいるわけではありません。彼らは欲しいのです」公平であることだけでなく、カモにならないこと、だまされないことも大切です」と彼女は言う。

「研究者らは、感情が私たちの行動の決定にどのように寄与するかについて、より深い理解を得ることができました。そして、モデルを裏返すことで、人々の行動を利用してその根底にある感情を推測する方法を説明しました。この一連の研究は、私たちが感情を理解するのに役立ちます。それは単なる『感情』であるだけでなく、人間の社会的行動において重要かつ微妙な役割を果たしているのです」と、この研究には関与していないウォリック大学の行動科学教授ニック・チェイターは言う。

研究者らは将来の研究で、この研究で使用したゲームショーのシナリオ以外の状況に基づいて、より一般的な予測を実行できるようにモデルを適応させたいと考えています。 また、結果発表後の出場者の表情だけで試合の展開を予測できるモデルの作成にも取り組んでいる。

この研究はマクガバン研究所から資金提供を受けました。 ポール・E・ニュートンおよびライラ・ニュートン脳科学賞。 脳、心、機械のセンター。 MIT-IBMワトソンAIラボ。 および学際的大学研究イニシアチブ。

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