Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают новый подход к обучению моделей искусственного интеллекта распознаванию эмоций по видео и звуку, снижая склонность к ошибкам и ложным ассоциациям.
Представлен новый бенчмарк EmoReAlM и техника оптимизации AVEm-DPO для улучшения эмоционального рассуждения в мультимодальных моделях.
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей, понимание эмоций по аудиовизуальным данным остается сложной задачей из-за ложных ассоциаций и галлюцинаций. В работе ‘AVERE: Improving Audiovisual Emotion Reasoning with Preference Optimization’ представлен новый бенчмарк EmoReAlM для оценки способности моделей к сопоставлению эмоциональных сигналов с аудиовизуальными стимулами, а также метод AVEm-DPO, использующий оптимизацию предпочтений для снижения влияния текстовых предубеждений и улучшения точности распознавания эмоций. Эксперименты на стандартных наборах данных демонстрируют, что предложенный подход позволяет повысить производительность моделей на 6-19% в условиях нулевой адаптации. Сможет ли данная методика стать основой для создания более надежных и «эмпатичных» систем искусственного интеллекта?
Иллюзия Эмоций: Почему Машинам Сложно Понять, Что Мы Чувствуем
Все больше мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) применяются в задачах, требующих понимания эмоций, однако точность их интерпретации зачастую оставляет желать лучшего. Эти модели, способные обрабатывать информацию из различных источников, таких как текст и изображения, демонстрируют трудности в распознавании истинных эмоциональных состояний. Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, MLLM часто путают нюансы человеческих эмоций, что связано с ограничениями в понимании контекста и неспособностью адекватно учитывать многообразие выразительных средств. Это представляет серьезную проблему для приложений, где требуется высокая точность эмоционального интеллекта, например, в сфере социальных роботов, виртуальных помощников и систем анализа настроений.
В основе затруднений мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) при распознавании эмоций лежит их зависимость от априорных текстовых знаний. Модели, обученные на обширных текстовых корпусах, склонны ассоциировать определенные визуальные или звуковые сигналы с эмоциями, основываясь не на реальном контексте, а на статистических закономерностях, выявленных в тексте. Этот процесс приводит к возникновению так называемых “галлюцинаций” — ложных ассоциаций между стимулами и эмоциональными реакциями. Например, модель может ошибочно интерпретировать нейтральное выражение лица как грусть, если в обучающем корпусе часто встречались описания грустных лиц с подобными чертами. Данное явление существенно ограничивает способность MLLM к подлинному пониманию эмоций и снижает их надежность в задачах социального искусственного интеллекта, где точная интерпретация эмоциональных сигналов критически важна.
Иллюзии, возникающие в процессе анализа мультимодальными большими языковыми моделями, серьезно препятствуют их способности к подлинному пониманию эмоций. Эти неверные ассоциации между сигналами и эмоциональными состояниями приводят к ошибочным интерпретациям, что ставит под сомнение надежность подобных моделей в приложениях социального искусственного интеллекта. Например, модель может ошибочно идентифицировать сарказм как гнев или упустить тонкие нюансы печали, что критически важно в контексте взаимодействия с человеком. В результате, полагаться на такие модели в ситуациях, требующих высокой эмоциональной чувствительности — например, в системах поддержки психического здоровья или в виртуальных помощниках, предназначенных для эмпатийного общения — представляется преждевременным и рискованным.
AVEm-DPO: Как Научить Машину Видеть Эмоции В Реальном Мире
AVEm-DPO представляет собой метод оптимизации предпочтений, основанный на Direct Preference Optimization (DPO), предназначенный для непосредственного согласования ответов мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) с аудиовизуальными входными данными и запросами, ориентированными на эмоции. В отличие от традиционных подходов, AVEm-DPO оптимизирует MLLM, используя данные о предпочтениях, чтобы напрямую максимизировать вероятность генерации ответов, соответствующих наблюдаемому аудиовизуальному контексту и выраженным эмоциям. Этот метод позволяет MLLM не просто распознавать эмоции, но и учитывать их в контексте визуальной и звуковой информации, обеспечивая более релевантные и осмысленные ответы.
AVEm-DPO использует методы снижения влияния текстовых предубеждений (text prior debiasing) и предпочтения модальности на основе запросов (prompt-based modality preference) для усиления значимости визуальных и слуховых сигналов при обработке мультимодальных данных. Снижение влияния текстовых предубеждений позволяет модели меньше полагаться на исходные текстовые знания и больше учитывать информацию, полученную из аудио- и видеопотоков. Prompt-based modality preference заключается в формировании запросов, стимулирующих модель отдавать приоритет информации из визуальных и слуховых каналов при генерации ответов, что повышает точность и релевантность ответов в контексте аудиовизуальных сценариев.
В отличие от систем, ограничивающихся распознаванием эмоций, AVEm-DPO фокусируется на понимании контекста этих эмоций в аудиовизуальных сценариях. Оптимизация на основе предпочтений позволяет модели не просто идентифицировать эмоциональную окраску, но и учитывать взаимосвязь между визуальными и звуковыми сигналами, а также их влияние на общее значение происходящего. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание ситуации и позволяет генерировать ответы, соответствующие не только выраженным эмоциям, но и контексту, в котором они возникли, что значительно повышает релевантность и полезность ответов мультимодальной языковой модели.
EmoReAlM: Испытание на Реальность — Как Мы Проверяем Способность Машин Понимать Эмоции
Для оценки эффективности AVEm-DPO была разработана эталонная платформа EmoReAlM, основанная на наборе данных DFEW, который специализируется на рассуждениях о эмоциях на основе аудиовизуальной информации. EmoReAlM фокусируется на трех ключевых аспектах: распознавании эмоций по визуальным и слуховым сигналам, проверке согласованности между модальностями (визуальной и слуховой) и обнаружении галлюцинаций — ситуациях, когда модель выдает информацию, не подтверждаемую входными данными. Данный бенчмарк предназначен для строгой оценки способности мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) корректно интерпретировать эмоциональный контекст и выявлять случаи, когда модели опираются на ложные корреляции.
Бенчмарк EmoReAlM предназначен для всесторонней оценки способности мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) корректно интерпретировать эмоции, представленные в аудиовизуальных данных. Тестирование включает анализ способности моделей распознавать эмоции по визуальным и слуховым сигналам, а также выявление случаев, когда модель принимает решения на основе ложных корреляций или поверхностных признаков, а не реального эмоционального содержания. Особое внимание уделяется обнаружению ситуаций, когда модель ошибочно связывает определенные визуальные или слуховые элементы с конкретной эмоцией, игнорируя контекст или более тонкие признаки.
Результаты тестирования показали, что AVEm-DPO значительно снижает количество галлюцинаций и повышает общую производительность на бенчмарке EmoReAlM, превосходя базовые модели во всех задачах, входящих в его состав. Кроме того, AVEm-DPO продемонстрировал улучшенные показатели на исходном наборе данных DFEW и более высокий Weighted F1 score на MER2023 по сравнению с аналогичными моделями. Данные результаты подтверждают эффективность AVEm-DPO в задачах, связанных с мультимодальным пониманием эмоций и обнаружением неправдоподобных утверждений.
Взгляд в Будущее: К Истинной Эмпатии Искусственного Интеллекта
Разработка AVEm-DPO представляет собой перспективный подход к созданию мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), способных к более тонкому и надежному распознаванию эмоций. В основе данной технологии лежат энкодеры, такие как Whisper-Large-V3, предназначенный для обработки аудио, и LanguageBind, специализирующийся на анализе текста. Комбинируя возможности этих энкодеров, AVEm-DPO позволяет моделям не просто идентифицировать базовые эмоции, но и учитывать нюансы, проявляющиеся в интонации голоса и содержании речи. Это открывает возможности для создания искусственного интеллекта, способного к более глубокому пониманию человеческих чувств и, как следствие, к более естественному и эффективному взаимодействию с людьми. Но это лишь первый шаг — настоящая эмпатия требует гораздо большего.
Развитие технологий распознавания эмоций открывает широкие перспективы в различных областях, особенно в сфере персонализированной медицины, где точное определение эмоционального состояния пациента может значительно улучшить качество диагностики и лечения. В области взаимодействия человека и робота, способность машины понимать эмоции пользователя позволит создавать более естественные и эффективные интерфейсы, способствующие более тесному сотрудничеству. Не менее важным является применение этих технологий в создании вспомогательных устройств для людей с ограниченными возможностями, где распознавание эмоций может служить основой для адаптивных систем, способных учитывать потребности и состояние пользователя, повышая тем самым качество жизни и уровень самостоятельности.
Дальнейшие исследования направлены на существенное расширение обучающих датасетов, таких как MAFW и MER2025, с целью повышения надежности и точности моделей мультимодального машинного обучения. Особое внимание уделяется разработке методов, позволяющих смягчить влияние предвзятостей, присутствующих как в аудиовизуальных, так и в текстовых данных. Это критически важно для обеспечения справедливости и беспристрастности систем искусственного интеллекта, способных распознавать эмоции, и предотвращения нежелательных последствий, связанных с усилением существующих социальных стереотипов. Использование более обширных и тщательно отобранных данных, а также передовые алгоритмы для выявления и нейтрализации предвзятостей, позволит создавать более этичные и эффективные модели, способные к действительно эмпатичному взаимодействию.
Работа посвящена, как обычно, попытке заставить нейросеть понимать эмоции. Создали новый бенчмарк EmoReAlM, чтобы оценить, насколько хорошо модель соотносит визуальную и звуковую информацию с эмоциональным состоянием. Ничего нового, конечно, просто очередная гонка за цифрами. Авторы утверждают, что их метод AVEm-DPO снижает «галлюцинации» модели и ложные ассоциации. Звучит красиво, но, скорее всего, просто убрали несколько крайних случаев, а основная проблема — склонность к выдумыванию — осталась. Как говаривал Винтон Серф: «Интернет — это как Швейцарский сыр: дыр много, но всё ещё можно что-то пропустить сквозь него.» И эта работа, как и многие другие, лишь пытается залатать очередную дыру в этом «сыре», вместо того чтобы пересмотреть всю архитектуру.
Куда всё это ведёт?
Создание очередного бенчмарка — EmoReAlM — представляется занятным упражнением в самообмане. Как будто измерение способности модели «понимать» эмоции хоть что-то меняет. Продукшен, как всегда, найдёт способ заставить эту самую модель выдавать нужные ответы, даже если «понимание» — лишь иллюзия. AVEm-DPO, конечно, может немного уменьшить количество галлюцинаций, но давайте будем честны: каждая «исправленная» ошибка — это лишь отсрочка неизбежного краха на каком-нибудь неожиданном краевом случае.
Более интересным представляется не столько улучшение точности, сколько понимание того, почему эти модели вообще склонны к ошибкам. Очевидно, что корреляция между аудиовизуальными данными и «эмоциями» — вещь шаткая, и попытки её формализовать обречены на провал. Скорее всего, будущее за системами, которые просто умеют правдоподобно имитировать эмоциональный отклик, не претендуя на истинное понимание.
В конечном итоге, вся эта работа — лишь ещё один кирпичик в фундаменте сложной и, возможно, бессмысленной конструкции. И как только мы закончим строить этот «умный» эмоциональный интерфейс, кто-нибудь обязательно найдёт способ сломать его, используя совершенно непредсказуемый набор входных данных. Таков закон жанра, и это прекрасно.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.07054.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-10 12:59