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脑机接口

用人工智能分析小鼠的面部表情

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根据自然,一组研究人员最近使用人工智能来分析和解释小鼠的面部表情。实验小鼠是一些最常用的实验动物,但对它们如何表达自己的面孔知之甚少。该研究还可以帮助科学家了解哪些神经元会影响人类特定的面部表情。

对动物表情的研究是一个古老的观念,但是一门相对较新的学科。达尔文最初假设动物的面部表情可以使我们了解它们的情绪,但是直到最近,科学技术才发展到可以研究此类表情和情绪的地步。

帕萨迪纳市加利福尼亚理工学院的神经科学家大卫·安德森(David Anderson)解释说,这项研究是揭开大脑如何表现出某些情绪以及这些情绪如何在面部肌肉中表达的重要一步。同时,德国马克斯·普朗克神经生物学研究所的神经科学家纳丁·戈加拉(Nadine Gogalla)解释了这项研究的合理性。 Gogalla领导了这项研究,并受到Anderson及其同事在2014年发表的论文的启发。 Anderson及其同事在他们的论文中假设情绪和其他脑部状态应该显示某些可确定的属性,并认为刺激的强度应该影响情绪的严重性,并且情绪应该持续存在,甚至在刺激之后还会持续一段时间对他们负责的已经结束。

正如逆解释,Gogolla和其他研究人员对老鼠的脸部进行了拍摄,这些老鼠的脸部受到各种刺激,既令人愉悦又令人不快。例如,给他们服用苦味或甜味的液体。研究人员指出,小鼠可以通过改变鼻子,眼睛,耳朵和脸颊等面部结构来改变其表达。但是,没有一种方法可以轻松地将不同的面部表情与不同的情感联系起来。研究团队通过拍摄老鼠脸部的视频并将其分割成短片来解决这个问题,然后将其放入一个 机器学习 algorithm.

瑞士日内瓦大学的卡米拉·贝隆(Camilla Bellone)表示,人工智能驱动的面部表情检查方法非常有价值,“因为它避免了实验者的任何偏见”。

据报道,由于不同面部肌肉的运动与不同的情感相关,因此AI算法能够识别小鼠的各种面部表情。鼠标向前拉动其下巴和耳朵,并朝着嘴向下拉鼻子的尖端,表明它正在享受乐趣。此外,当分析表达如何响应刺激时,研究小组发现,表达既具有持久性又与刺激强度相关,就像安德森及其同事所理论的那样。

然后,研究人员团队使用一种称为光遗传学的技术来尝试确定哪些脑细胞负责这些情绪。研究小组检查了与动物某些情绪相关的单个神经回路。当刺激这些电路时,小鼠做出相应的面部表情。

该研究小组还利用了一种称为双光子钙成像的技术,该技术可以跟踪单个神经元。他们使用这种技术识别了老鼠大脑中的神经元,这些神经元只有在见证了某些面部表情和情绪时才激活。 Gogolla推论说,这些神经元可能代表大脑中情绪编码的一部分,这种编码在整个哺乳动物的进化史中可能都是保守的,因此,小鼠和人类在此编码中可能具有一些共同的特征。