Ekspresje Twarzy Myszy Analizowane Z Wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji

Zgodnie z doniesieniami Nature, zespół badaczy wykorzystał niedawno sztuczną inteligencję do analizy i interpretacji ekspresji twarzy myszy. Myszy laboratoryjne są jednymi z najczęściej używanych zwierząt laboratoryjnych, ale niewiele wiadomo o tym, jak wyrażają się za pomocą twarzy. Badania mogą również pomóc naukowcom zrozumieć, które neurony wpływają na konkretną ekspresję twarzy u ludzi.

Studium ekspresji zwierząt to stara idea, ale dość nowa dyscyplina. Darwin początkowo wysunął hipotezę, że ekspresje twarzy zwierząt mogą dać nam wgląd w ich emocje, ale dopiero niedawno nauka i technologia posunęły się do tego stopnia, że możliwe jest badanie takich ekspresji i emocji.

David Anderson, neuronaukowiec z California Institute of Technology w Pasadenie, wyjaśnił, że badanie było ważnym krokiem w demistyfikacji, jak mózg manifestuje pewne emocje i jak te emocje mogą być wyrażone w mięśniach twarzy. Tymczasem Nadine Gogalla, neuronaukowiec z Max Planck Institute of Neurobiology w Niemczech, wyjaśnił racjonalność za badaniem. Gogalla kierował badaniem i został zainspirowany przez pracę z 2014 roku napisaną przez Andersona i jego współpracowników. W swojej pracy Anderson i jego współpracownicy wysunęli hipotezę, że emocje i inne stany mózgu powinny wykazywać pewne mierne atrybuty, teoretyzując, że siła bodźca powinna wpływać na nasilenie emocji i że emocje powinny być trwałe, kontynuując się przez jakiś czas nawet po zakończeniu bodźca, który je spowodował.

Jak wyjaśnił Inverse, Gogolla i inni badacze nagrali twarze myszy, gdy były one narażone na różne bodźce, zarówno przyjemne, jak i nieprzyjemne. Na przykład, zostały im podane płyny gorzkie lub słodkie. Badacze stwierdzili, że myszy mogą zmieniać swoje ekspresje, zmieniając struktury twarzy, takie jak nos, oczy, uszy i policzki. Niemniej jednak, nie było metody łatwego połączenia różnych ekspresji twarzy z różnymi emocjami. Zespół badawczy rozwiązał ten problem, biorąc nagrania twarzy myszy i dzieląc je na krótkie klipy, które zostały następnie wprowadzone do algorytmu machine learning.

Camilla Bellone z Uniwersytetu w Genewie w Szwajcarii, mówi, że metoda AI do badania ekspresji twarzy jest cenna, “ponieważ unika wszelkich uprzedzeń eksperymentatora”.

Algorytm AI był w stanie rozpoznać różne ekspresje twarzy myszy, ponieważ ruchy różnych mięśni twarzy są skorelowane z różnymi emocjami. Mysz pokazuje, że doświadcza przyjemności, ciągnąc żuchwę i uszy do przodu i ciągnąc koniec nosa w dół w kierunku ust. Ponadto, analizując, jak ekspresje manifestowały się w odpowiedzi na bodźce, zespół badawczy stwierdził, że ekspresje były zarówno trwałe, jak i skorelowane z siłą bodźca, tak jak Anderson i jego współpracownicy teoretyzowali.

Zespół badawczy następnie wykorzystał technikę zwaną optogenetyką, aby spróbować określić, które komórki mózgu są odpowiedzialne za te emocje. Zespół badawczy zbadał indywidualne obwody neuronalne związane z pewnymi emocjami u zwierząt. Gdy te obwody były stymulowane, myszy robiły odpowiednie ekspresje twarzy.

Zespół badawczy również wykorzystał technikę zwaną dwufotonowym obrazowaniem wapnia, która może śledzić indywidualne neurony. Wykorzystując tę technikę, zidentyfikowali neurony w mózgu myszy, które aktywowały się tylko wtedy, gdy występowały pewne ekspresje twarzy, a więc emocje. Gogolla teoretyzował, że te neurony mogą reprezentować część kodowania emocji w mózgu, kodowania, które mogło być zachowane w toku ewolucyjnej historii ssaków, a więc myszy i ludzie mogą dzielić niektóre wspólne cechy tego kodowania.