Исследователи разработали нейросеть, способную с высокой точностью определять эмоциональное состояние человека на основе электрической активности мозга.
Команда учёных обучила модель машинного обучения анализировать данные, полученные при помощи электрокортикографии (ЭКоГ) — метода, при котором электроды напрямую считывают сигналы с поверхности мозга. Алгоритм успешно интерпретировал эмоциональные реакции участников на прослушивание различных аудиоклипов.
В экспериментах использовались записи, вызывающие у людей определённые эмоции: радость, грусть, страх и другие. Нейросеть смогла распознать, как меняется мозговая активность в зависимости от испытываемых чувств. Примечательно, что модель учитывала не только силу эмоции, но и её характер — положительный или отрицательный.
«Наша система не просто предсказывает наличие эмоции, но и улавливает тонкие различия между разными типами эмоционального возбуждения», — пояснил один из авторов проекта.
Результаты работы открывают перспективы для создания новых интерфейсов “мозг-компьютер”, способных учитывать эмоциональное состояние человека в реальном времени. Это особенно актуально в контексте разработки технологий для людей с нарушениями речи или моторики, а также в области психиатрии и нейромаркетинга.
По мнению экспертов, подобные нейросети могут стать основой для персонализированных систем терапии, в том числе при депрессии и тревожных расстройствах. Также технология может применяться в будущем для мониторинга психоэмоционального состояния в повседневной жизни.
Развитие подобных решений поднимает и важные этические вопросы, связанные с приватностью и безопасностью данных о мозговой активности. Тем не менее, исследование демонстрирует, насколько тесно уже сегодня искусственный интеллект может взаимодействовать с внутренним состоянием человека.
