Une nouvelle méthode révèle des informations sur le toucher humain et les émotions

Le comportement d'interaction humaine est un domaine d'étude intéressant qui combine la psychologie, l'ingénierie et l'intelligence artificielle. Ce domaine examine comment les gens communiquent et se rapportent les uns aux autres, en se concentrant sur les interactions verbales et non verbales. L'un des moyens non verbaux les plus importants par lesquels nous communiquons est le toucher, en particulier en se tenant la main. Cette forme de toucher commence dès le développement précoce et continue d'être un moyen important de montrer des sentiments et des intentions tout au long de la vie. Le toucher joue un rôle vital dans de nombreuses situations sociales, comme exprimer de l'affection, montrer du soutien et créer des sentiments de sécurité et de confiance.

Malgré les nombreuses théories autour de ce sujet, la recherche a eu du mal à valider ses idées de manière efficace. L'IA explicable, ou xAI, s'est développée ces dernières années pour aider à clarifier ce que font les modèles d'Apprentissage automatique. La xAI fournit de nouvelles façons d'analyser et de comprendre des données complexes, comme les signaux neuronaux, en combinant des idées de la psychologie et des neurosciences. Cependant, beaucoup de travail reste à faire pour intégrer ces domaines de manière approfondie.

#Méthodes actuelles et leurs limites

Diverses méthodes ont émergé pour interpréter les modèles d'apprentissage automatique, en particulier dans les neurosciences et la psychologie. Certaines d'entre elles incluent :

• Méthodes basées sur la perturbation : Celles-ci modifient certaines caractéristiques et observent comment les prédictions changent.
• Explications Localement Interprétables Indépendantes du Modèle (LIME) : Cela analyse comment les prédictions changent en fonction de légères modifications des entrées.
• Caractéristiques Importantes de l'Apprentissage Profond (DeepLIFT) : Cela explique les prédictions en regardant comment les neurones d'un réseau de neurones contribuent à la sortie.
• SHAP (Explications Additives de Shapley) : Cela décompose la sortie d'un modèle, mettant en évidence l'impact de chaque caractéristique.
• DeepSHAP : Cette méthode combine SHAP avec DeepLIFT pour des aperçus plus profonds de l'importance des caractéristiques.

Chacune de ces méthodes a des inconvénients, comme être instable avec de petites modifications ou nécessiter beaucoup de calculs. Les méthodes statistiques traditionnelles comme les tests t ou l'ANOVA décrivent les tendances de groupe mais échouent souvent à fournir des aperçus précis au niveau individuel. En conséquence, les chercheurs se tournent vers des méthodes plus avancées comme l'apprentissage automatique et la xAI pour obtenir de meilleures informations.

#Nouvelle approche : Couche d'Attention Floue

Cette étude introduit la Couche d'Attention Floue, une nouvelle méthode computationnelle conçue pour faciliter l'interprétation des réseaux neuronaux dans la recherche psychologique. La Couche d'Attention Floue est ajoutée aux modèles de réseaux neuronaux, spécifiquement au Transformateur Encodeur, pour analyser des phénomènes psychologiques complexes à travers des signaux neuronaux, comme ceux captés par la Spectroscopie Fonctionnelle proche de l'infrarouge (FNIRS). En utilisant la logique floue, cette couche peut apprendre et montrer des modèles compréhensibles d'activité cérébrale.

Un avantage significatif de cette approche est qu'elle s'attaque à un défi courant dans les modèles Transformateurs : comprendre quelles activités cérébrales contribuent le plus à des prédictions spécifiques. Les résultats expérimentaux ont montré que la Couche d'Attention Floue non seulement reconnaît des modèles d'Activité neuronale interprétables mais améliore également les performances du modèle.

#Importance du Toucher dans l'Interaction Humaine

Dans ce domaine de recherche, le toucher interpersonnel, en particulier se tenir la main, est mis en avant comme essentiel pour exprimer des émotions et construire des connexions sociales. Cette connexion physique remplit plusieurs fonctions, y compris le flirt, montrer sa dominance, apporter du réconfort et favoriser les liens entre les soignants et les enfants. Le toucher enrichit les interactions humaines en ajoutant de la profondeur émotionnelle et en renforçant les sentiments de soutien et de confiance.

Malgré les nombreuses théories soutenant ces idées, les méthodes de recherche précédentes avaient tendance à avoir du mal à tirer des conclusions qui valident les fondements de l'interaction humaine. L'introduction de l'IA explicable ouvre la voie à une meilleure clarté et à la démonstration de connexions entre les théories psychologiques et les réponses neuronales, ouvrant ainsi la voie à des découvertes en neurosciences sociales et affectives.

#Défis avec les Approches Traditionnelles

Les méthodes traditionnelles comme les tests t, l'ANOVA et le Modèle Linéaire Général ont des limites quand il s'agit d'analyser des données individuelles. Elles fournissent principalement des informations sur les résultats à l'échelle des groupes. Pour obtenir des aperçus plus individualisés, des techniques avancées comme l'apprentissage automatique et la xAI deviennent de plus en plus populaires. Par exemple, EEGNet utilise un modèle CNN, expliquant les caractéristiques de fréquence et d'espace à travers des filtres dans ses couches. Cependant, ces méthodes ont du mal à capturer à la fois des caractéristiques spécifiques et générales simultanément, laissant un vide dans la compréhension des processus sous-jacents impliqués dans diverses tâches.

La recherche présentée ici propose une nouvelle voie qui utilise un modèle explicable basé sur la logique floue pour soutenir les théories psychologiques et neuroscientifiques. L'Attention Basée sur des Règles Floues, ou la Couche d'Attention Floue, est conçue pour bien fonctionner même dans des situations où les données sont rares, comme la fNIRS. En interprétant l'activité neuronale à travers des ensembles flous et des règles, le modèle offre une image plus claire des interactions humaines tout en améliorant les performances par rapport aux méthodes d'attention traditionnelles.

#Comprendre la Couche d'Attention Floue

La Couche d'Attention Floue combine la théorie des ensembles flous, les réseaux neuronaux flous et les modèles Transformateurs. Elle traite les séquences entrantes comme des ensembles flous et produit des sorties qui indiquent la pertinence de chaque entrée. Ce processus imite le fonctionnement de l'attention traditionnelle mais ajoute la flexibilité de la logique floue. Les résultats préliminaires montrent que cette couche est particulièrement utile pour analyser les données fNIRS, car elle capture les motifs de données et le raisonnement de manière plus efficace.

L'étude présente plusieurs contributions principales :

1. Introduction de la Couche d'Attention Floue : Cette nouvelle méthode basée sur la logique floue aide à améliorer la compréhension et l'interprétation des données par les Transformateurs sans perdre en performance.

2. Renforcement de l'Encodeur de Transformateur : L'intégration de la Couche d'Attention Floue permet une capture plus efficace des motifs et des interactions dans les entrées fNIRS.

3. Analyse d'Interprétabilité : Une plongée approfondie dans la façon dont le modèle apprend des règles floues, ce qui aide à évaluer les contributions des échantillons individuels et le processus de décision.

4. Révélation des Motifs Neuronaux : En examinant les règles floues apprises, des aperçus sur des interactions humaines spécifiques peuvent être découvertes.

#Le Rôle du Décodage Cérébral

Le décodage cérébral est un domaine en développement qui a vu plusieurs avancées centrées sur la compréhension des interactions humaines. La plupart des recherches se sont partagées en deux catégories : communication verbale et non verbale. Des études précoces ont exploré comment le langage parlé a évolué et son lien avec l'activité cérébrale. Des travaux plus récents ont utilisé des techniques comme les systèmes BCI pour traduire des signaux neuronaux en sorties intelligibles.

Cependant, la recherche sur la communication non verbale reste limitée, avec moins d'études discutant de la façon dont des facteurs comme la Synchronie Inter-Cérébrale (SIS) pourraient prédire les relations sociales et les émotions. L'approche hyperscanning est devenue cruciale pour comprendre ces interactions.

#Systèmes de Logique Floue et leurs Avantages

Les Systèmes d'Inférence Floue (SIF) sont ancrés dans la logique floue et ont été essentiels dans l'avancement de la technologie IA. Les SIF se composent de règles SI-ALORS qui guident la prise de décision, utilisant des paramètres tels que les variables d'entrée et les forces de tirage.

Ces systèmes ont évolué en une architecture de réseau neuronal connue sous le nom de Réseaux Neuronaux Flous (FNN), qui peuvent apprendre grâce à des techniques d'optimisation. L'avantage des FNN réside dans leurs capacités de raisonnement intuitif et leur fort potentiel explicatif, ce qui les rend bien adaptés à de nombreuses applications réelles.

Bien que des études précédentes aient montré la promesse d'adapter les SIF avec l'apprentissage automatique, elles se contentent souvent de mélanger diverses approches plutôt que de combiner leurs forces. Cette étude vise à changer cela en intégrant les SIF dans les mécanismes d'attention des réseaux Transformateurs.

#Définition de la Tâche : Analyser le Sevrage avec les Données fNIRS

L'étude se concentre sur l'utilisation des données fNIRS pour distinguer entre deux états émotionnels-se tenir la main et ne pas se tenir la main-en développant un classificateur. Cette tâche vise à analyser comment des signaux physiologiques subtils et des différences sont influencés par le toucher physique, tel que mesuré par l'activité cérébrale.

L'objectif est de découvrir les interactions entre les participants en tirant parti d'un cadre d'échantillon apparié qui prend en compte les variations au sein et entre les sujets. Cette recherche contribue au discours croissant sur les connexions neuronales impliquées dans le toucher social.

#Mécanique de la Couche d'Attention Floue

La Couche d'Attention Floue améliore les mécanismes d'auto-attention traditionnels en incorporant des concepts flous. Tandis que les approches traditionnelles mesurent la similarité à travers des scores cosinus, le modèle flou peut reconnaître des relations complexes et des motifs, s'avérant plus efficace pour des données clairsemées.

Ce modèle permet également de se concentrer plus précisément sur des caractéristiques d'entrée critiques, permettant une évaluation de l'attention d'une manière plus nuancée. Dans l'ensemble, il offre de meilleures performances en fournissant une compréhension plus claire des relations entre les entrées et les sorties.

#Transformer Flou pour la Modélisation des Données fNIRS

Le modèle proposé se compose de deux parties principales : un extracteur de caractéristiques et une tête de classification. En utilisant un Encodeur de Transformateur, les couches d'attention sont remplacées par la Couche d'Attention Floue pour traiter les données de paires de participants simultanément. Cet ensemble traite les embeddings de l'encodeur avant qu'ils ne soient passés pour la classification.

En appliquant la Couche d'Attention Floue et en examinant son intégration dans le modèle, l'objectif est de classer les conditions de se tenir la main et d'évaluer les performances du modèle par rapport à des architectures traditionnelles comme les LSTM et les Transformateurs standards.

#Conception Expérimentale et Collecte de Données

Pour évaluer la nouvelle méthode, l'étude a mis en œuvre deux ensembles de données avec différentes configurations expérimentales. Les deux tâches ont été menées dans des conditions contrôlées, avec des participants dos à dos pour minimiser l'interaction, en se concentrant sur des tâches de reconnaissance émotionnelle tout en se tenant la main ou non.

Dans l'étude de Reconnaissance d'Images, les participants ont réagi à des images en utilisant un pavé numérique, tandis que l'étude de Notation d'Images impliquait de noter des réponses émotionnelles à des images. Les données collectées lors de ces expériences ont été traitées pour assurer la qualité et la cohérence.

#Traitement des Signaux et Détails d'Implémentation

Les signaux fNIRS ont été captés simultanément chez des paires de participants, garantissant une représentation précise de l'activité cérébrale tout en contrôlant divers facteurs pouvant affecter la qualité des données. Les étapes de prétraitement comprenaient l'élimination des artefacts et le calcul des concentrations d'hémoglobine, garantissant que l'ensemble de données était prêt pour l'analyse.

Pour évaluer l'impact des différentes structures de données, deux configurations distinctes (temps-prioritaire et canal-prioritaire) ont été conçues pour voir comment le modèle performait en fonction de l'agencement des données d'entrée. Des stratégies d'optimisation spécifiques ont été mises en œuvre pour améliorer l'efficacité de l'entraînement et la convergence.

#Métriques d'Évaluation pour l'Évaluation des Performances

Pour mesurer comment bien le classificateur distingue entre les conditions de se tenir la main, plusieurs métriques de performance ont été employées, y compris la précision, le rappel, la précision, le score F1 et les mesures de zone sous la courbe. Chaque métrique aide à peindre un tableau complet de l'efficacité du modèle à classifier les données.

Les résultats provenant de différentes configurations d'ensembles de données ont été examinés pour comprendre les effets de la structure d'entrée sur les résultats de classification, démontrant à la fois les forces et les limites du modèle.

#Étude d'Ablation : Comprendre la Couche d'Attention Floue

Une étude d'ablation a été menée pour évaluer comment le remplacement des couches d'attention dans un modèle Transformer par des Couches d'Attention Floues a affecté les performances. Cette analyse a révélé que les combinaisons de structures influençaient l'efficacité globale, soulignant l'importance des contributions spécifiques des couches au succès du modèle.

#Exploration du Nombre de Règles et de la Profondeur du Modèle

L'étude a également exploré comment le nombre de règles et la profondeur du modèle affectaient les performances. Un nombre optimal de règles a été identifié, après quoi les performances ont commencé à décliner, indiquant un risque de sur-apprentissage. De plus, la variation de la profondeur du modèle a fourni des aperçus sur la façon dont l'augmentation de la complexité pouvait améliorer certaines métriques tout en en diminuant d'autres.

#Analyse de la Distribution des Ensembles Flous et des Caractéristiques

Une vue d'ensemble dynamique des valeurs d'appartenance floues a démontré comment différents canaux reflétaient à la fois les caractéristiques temporelles et spatiales des données. Cette analyse a mis en évidence la robustesse de la Couche d'Attention Floue à capturer des moments clés de l'activité neuronale, fournissant des interprétations plus claires des processus cognitifs.

#Interprétabilité au Niveau de Groupe et Synchronie Inter-Cérébrale

L'analyse statistique au niveau de groupe a révélé comment la Couche d'Attention Floue contribue aux processus de décision. L'examen de la synchronie des signaux cérébraux interpersonnels a montré que se tenir la main renforçait les connexions émotionnelles, alignant les états émotionnels entre les participants.

#Conclusion et Directions Futures

Cette étude introduit une nouvelle approche pour identifier et interpréter les modèles d'activité neuronale en utilisant la Couche d'Attention Floue, qui améliore les capacités de modélisation pour les données fNIRS. Les résultats indiquent que cette méthode pourrait surpasser les approches traditionnelles, offrant des aperçus sur des interactions humaines complexes.

Bien que des limites existent, comme l'efficacité computationnelle et la redondance dans les paramètres du modèle, l'étude jette les bases pour de futures recherches sur la compréhension des fonctions cérébrales humaines liées au comportement social. Les applications potentielles de la Couche d'Attention Floue dans d'autres types de données neuronales signalent une direction prometteuse pour des explorations supplémentaires en neurosciences et en technologie des interfaces cerveau-ordinateur.