На этом семинаре я расскажу о прошедшей в августе на gene've'ской земле международной школе по аффективным наукам. Первый вопрос, конечно -- что такое аффективные науки. Это область когнитологии напрямую связанная с эмоциями. Также внимание будет уделено устройству школы и тому как работники Жene've'ского университета проводили это мероприятие в течении 10 дней. Также мой рассказ будет включать в себя следующие темы.
Три главные теории эмоций и откуда они пришли.
Что считать моделированием эмоций.
Чем эмоции отличаются от рассудка.
Принятые модели эмоций.
Какие выводы о работе эмоций можно сделать изучая мозг.
Как исследователи обозначают эмоции.
Над какими корпусами сейчас работают в этой области.
Чего не хватает.
72. Appraisal model & modelling. A systems approach to appraisal mechanisms in emotion. David Sander*, Didier Grandjean, Klaus R. Scherer. „Neural Networks” 18 (2005) 317–352.
«Аффективные науки» – термин, использованный учредителями междисциплинарного центра, основанного в университете Gene'vы, для определения междисциплинарной области, включающей в себя вопросы когнитологии, непосредственно связанные с эмоциями. Я постараюсь уделить внимание и тому как нас учили, и чему учили.
Начну свой рассказ последовательно, т.к. и школа началась за некоторое время до того, как мы собрались в Gene've. К сожалению, не было никакого оглавления—содержания, которое помогло бы ориентироваться в этих объёмных (гуманитарных; как они любят) текстах. Поэтому мне было весьма трудно разбираться с этими незнакомыми теориями. Особенно учитывая то, что разбираться пришлось в последних достижениях этих теорий.
Klaus всегда говорит очень тихим голосом, понуждающим всех слушателей не только замолчать, но и напрячься, и сделать всё, чтобы подобраться к нему поближе. Нам в общих чертах объяснили программу школы и заверили, что не смотря на тяжёлые workshopы мы справимся. Это была уже третья школа и её частной темой объявили проявление и распознавание эмоций. Распознавание, кстати, не только в смысле, привычном вам, но и, например, установление, как человек понимает, что другой испытывает неприятный запах. Программа заключалась в объяснении главных направлений с участием авторов, указанных на предыдущей странице. После чего переход к практическим занятием в рамках workshopов. Сам переход сглажен разделом методов исследований.
Вообще же школа имела 4 направления – литература, музыка, вычисления и нейрофизиология, которые постепенно проявлялись по мере нашей учёбы. В первый вечер это разделение можно было угадать лишь проанализировав развешенные плакаты участников и подслушав осторожные вопросы «а из какого Вы направления?». Плакаты же были использованы в качестве средства знакомства всех участников школы, о чём все были предупреждены заблаговременно. К сожалению мой плакат пал жертвой недостаточного финансирования, а черновик я здесь приводить не хочу. Сам подход к знакомству по средством плакатных докладов прекрасен, думаю преимущества очевидны. На практике возникает только одно но – человек может либо представлять свою работу, либо смотреть остальные. У нас эта трудность была решена тем, что каждому был присвоен номер, и первый час представляли свои плакаты чётные номера, а второй нечётные. Недостаток такого решения тоже вполне очевиден – большая часть знакомств стала выглядеть как двудольный граф ☺.
Плакаты если и не расстроили меня, то подтвердили мои самые большие опасения: никто из учащихся напрямую не занимается вопросами искусственного осуществления механизмов в каком-либо смысле повторяющих деятельность человека. Мой самый большой интерес, конечно, был в том, чтобы научиться чему-нибудь о том, как лучше внедрять эмоции в умные-интеллектуальные агенты. Тем не менее людей, занимающихся вычислительным моделированием было довольно достаточно. Другой вопрос, что это моделирование заключается в создании вероятностных моделей, выдающих данные сходные по определённым параметрам с данными полученными в экспериментах.
Порядок Лекций был расположены в связи с историческим развитием теорий эмоций. Долговое время главенствующей была теория основных эмоций, и с этой точки зрения на них и смотрели, и изучали исходя из этого предположения. Эксперименты тем временем показывали довольно таки ожидаемую вещь, что «эмоциональные эпизоды» не «прошиты», а их выстраивают походу развития события; причём из частей, которые сами по себе и эмоциями (особенно в том смысле) то не являются. Так в этой области науки появились свои «конструктивисты» ☺. Дальше шла лекция хозяина школы, автора самой новой из этих теорий эмоций, которая связывает выстроение эмоций и когнитивный – познавательную – процесс. Эта связь рассмотрена через оценку частей события, и эти оценки поставлены во главу угла.
Функциональность бывает разная.
Constructivist model (Russell)
Эта модель была представлена со всех возможных точек зрения; от элементов, в которых рассматривают их нелинейность, до Когнитивная обработка. Причинно-Временной. Взаимосвязи. К ней мы обратимся ещё раз в самом конце, посмотрим на ещё один такой взгляд–толкование.
Далее эти теории были углублены докладами других людей, раскрывавших следующие стороны исследования эмоций. Эти доклады не были строго привязаны к рассмотренным теориям, но привязка эта происходила в живую, т.к. авторы самых первых трёх докладов слушали и спрашивали во время этих четырёх сессий. Мне проще сказать, что я не знаю что такое «C-c&s.p.», чем пытаться это объяснить. Всё равно оба варианта оставят у вас одинаковое впечатление.
(Intersecting Identities and Expressions: The Compound Nature of Emotion Perception.)
В своём докладе Давид рассказал о том, что довольно многочисленные к сегодняшнему дню нейрофизиологические исследования обнаружили некоторую связь основных эмоций и участков мозга. (10-й Кадр.) “a weakening or disappearance of fear responses to previously aversive stimuli by amygdala animals.” (Weiskrantz, 1956) (11-й Кадр.) The fear module. (14-й Кадр.) Amygdala activation is correlated with the processing of:… (16-й Кадр.) Много картинок, очень много картинок. Affective relevance. (33-й Кадр.) 48-й кадр.
В своём докладе Давид рассказал о том, что довольно многочисленные к сегодняшнему дню нейрофизиологические исследования обнаружили некоторую связь основных эмоций и участков мозга. (10-й Кадр.) “a weakening or disappearance of fear responses to previously aversive stimuli by amygdala animals.” (Weiskrantz, 1956) (11-й Кадр.) The fear module. (14-й Кадр.) Amygdala activation is correlated with the processing of:… (16-й Кадр.) Много картинок, очень много картинок. Affective relevance. (33-й Кадр.) 48-й кадр.
В своём докладе Давид рассказал о том, что довольно многочисленные к сегодняшнему дню нейрофизиологические исследования обнаружили некоторую связь основных эмоций и участков мозга. (10-й Кадр.) “a weakening or disappearance of fear responses to previously aversive stimuli by amygdala animals.” (Weiskrantz, 1956) (11-й Кадр.) The fear module. (14-й Кадр.) Amygdala activation is correlated with the processing of:… (16-й Кадр.) Много картинок, очень много картинок. Affective relevance. (33-й Кадр.) 48-й кадр.
«I will review the highlights of these studies…» «Over the last 15 years».
Замес на зонах лиц и домов, эксперименты с которой рассказывали в МГУ,
О FACS: «• FACS is anatomically based and allows the reliable coding of any facial action in terms of the smallest visible unit of muscular activity. These smallest visible units are called Action Units (AU), each referred to by a numerical code. • With FACS, data collection is independent of data interpretation. There is no relation between the code and the meaning of the facial action. • As a consequence, coding is independent of prior assumptions about prototypical emotion expressions.»
Пусть не самая красивая и понятная картинка, но наиболее полная и отражающая суть системы. Переборный принцип.
Двигают, вкладывают, показывают. На основе движка. Не физичны! Наглядны. Т.е. опять не модель, а пособие.
Аффективные вычисления – научное направление разработанное R. Picard. «Восприятие выражений» скорее всего опечатка, логика подсказывает: эмоций.
Была дана БД, которая содержала Целью стояло найти закономерности, сделать прогнозирование или что угодно ещё с этими данными. Очень хотели дойти до fusionа данных, но… Зато поработали с психологами и попробовали некоторые способы обработки данных.
Последнее на поверку оказалось свёрткой классификаторов.
Мне же очень хотелось использовать модель представленную ранее. In such model(s) we have most important for computational modelling parts: modules, connections, subsets and layers. Unfortunately it’s not an one day work at all . That’s why I’m so sorry that we have been presented only with averaged metrics of data (for good reasons though).
I’m sorry but here we got more questions than answer.