โมเดลเครือข่ายประสาทเทียมให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับภาวะสเปกตรัมออทิสติก

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยโทโฮคุได้ใช้โมเดลเครือข่ายประสาทเทียมที่จำลองสมองบนคอมพิวเตอร์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเหตุใดผู้ที่มีภาวะสเปกตรัมออทิสติกจึงมีปัญหาในการตีความน้ำเสียงบนใบหน้า

การวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Scientific Reports เมื่อวันที่ 26 กรกฎาคม 2021

การรับรู้อารมณ์ที่แตกต่างกัน

ยูตา ทากาฮาชิ เป็นผู้ร่วมเขียนบทความ

“มนุษย์รับรู้อารมณ์ที่แตกต่างกัน เช่น ความเสียใจและความโกรธโดยการดูน้ำเสียงบนใบหน้า แต่ยังไม่มีข้อมูลมากนักเกี่ยวกับว่าเรารับรู้อารมณ์ที่แตกต่างกันโดยอาศัยข้อมูลภาพบนใบหน้าอย่างไร” ทากาฮาชิกล่าว

“นอกจากนี้ยังไม่ชัดเจนว่าสิ่งใดที่เกิดขึ้นในกระบวนการนี้ที่ทำให้ผู้ที่มีภาวะสเปกตรัมออทิสติกมีปัญหาในการอ่านน้ำเสียงบนใบหน้า” ทากาฮาชิกล่าวต่อ

ทฤษฎีการประมวลผลเชิงทำนาย

กลุ่มวิจัยนี้อาศัยทฤษฎีการประมวลผลเชิงทำนาย ซึ่งกล่าวว่าสมองคาดการณ์สิ่งเร้าทางประสาทสัมผัสต่อไปเรื่อยๆ เมื่อคาดการณ์ผิด สมองจะปรับตัว และข้อมูลสิ่งเร้าทางประสาทสัมผัส เช่น น้ำเสียงบนใบหน้า ช่วยลดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์

โมเดลเครือข่ายประสาทเทียมที่พัฒนาขึ้นโดยทีมใช้ทฤษฎีการประมวลผลเชิงทำนาย และสามารถจำลองกระบวนการพัฒนาของมันได้ โดยการฝึกให้สามารถคาดการณ์ว่าใบหน้าจะเคลื่อนไหวอย่างไรใน视频ของน้ำเสียงบนใบหน้า

ขั้นตอนต่อไปคือการให้กลุ่มของอารมณ์รวมกันในพื้นที่ของニューロนระดับสูงของโมเดล โดยที่โมเดลไม่ทราบว่าน้ำเสียงบนใบหน้าใน视频สอดคล้องกับอารมณ์ใด

โมเดลยังสามารถสรุปน้ำเสียงที่ไม่ทราบที่ไม่ได้รับการฝึกอบรม และสามารถจำลองการเคลื่อนไหวของใบหน้าได้โดยการลดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์

ภาพ: ยูตา ทากาฮาชิ และคณะ

ทีมวิจัยได้ทำให้เกิดความผิดปกติในกิจกรรมของニューロนระหว่างการทดลอง ซึ่งช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลกระทบต่อการเรียนรู้และการพัฒนาคุณลักษณะทางประชาน

การทดลองแสดงให้เห็นว่าความสามารถในการสรุปลดลงในโมเดลที่มีการลดความหลากหลายของกิจกรรมในประชากรニューロน ซึ่งบ่งชี้ว่าการก่อตัวของกลุ่มอารมณ์ในニューロนระดับสูงถูกยับยั้ง และทำให้โมเดลมีแนวโน้มที่จะล้มเหลวในการระบุอารมณ์ของน้ำเสียงที่ไม่ทราบ ซึ่งเป็นอาการของภาวะสเปกตรัมออทิสติก

ทากาฮาชิกล่าวว่าการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าทฤษฎีการประมวลผลเชิงทำนายสามารถอธิบายการรับรู้อารมณ์จากน้ำเสียงบนใบหน้าโดยใช้โมเดลเครือข่ายประสาทเทียม

“เราหวังว่าจะได้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการที่มนุษย์เรียนรู้ในการรับรู้อารมณ์และคุณลักษณะทางประชานของผู้ที่มีภาวะสเปกตรัมออทิสติก” ทากาฮาชิกล่าว “การวิจัยนี้จะช่วยพัฒนาวิธีการแทรกแซงที่เหมาะสมสำหรับผู้ที่มีปัญหาในการระบุอารมณ์”