Biểu Cảm Trên Mặt Của Chuột Phân Tích Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo

Theo Nature, một nhóm các nhà nghiên cứu gần đây đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích và giải thích các biểu cảm trên mặt của chuột. Chuột thí nghiệm là một trong những động vật thí nghiệm phổ biến nhất, nhưng rất ít thông tin về cách chúng thể hiện bản thân bằng khuôn mặt. Nghiên cứu cũng có thể giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về哪 các neuron ảnh hưởng đến các biểu cảm trên mặt cụ thể ở người.

Việc nghiên cứu biểu cảm của động vật là một ý tưởng cũ nhưng là một lĩnh vực tương đối mới. Darwin ban đầu đã đưa ra giả thuyết rằng biểu cảm trên mặt của động vật có thể cho chúng ta thông tin về cảm xúc của chúng, nhưng chỉ gần đây khoa học và công nghệ đã phát triển đến mức có thể nghiên cứu các biểu cảm và cảm xúc này.

David Anderson, một nhà khoa học thần kinh tại Viện Công nghệ California ở Pasadena, giải thích rằng nghiên cứu này là một bước quan trọng trong việc làm sáng tỏ cách não bộ thể hiện các cảm xúc nhất định và cách những cảm xúc đó có thể được thể hiện trên các cơ mặt. Trong khi đó, Nadine Gogalla, một nhà khoa học thần kinh tại Viện Sinh học Thần kinh Max Planck ở Đức, giải thích lý do đằng sau nghiên cứu. Gogalla dẫn đầu nghiên cứu và được truyền cảm hứng từ một bài báo năm 2014 được viết bởi Anderson và các đồng nghiệp. Trong bài báo của họ, Anderson và các đồng nghiệp đưa ra giả thuyết rằng cảm xúc và các trạng thái não khác nên thể hiện các thuộc tính có thể đo lường được, và rằng cường độ của kích thích nên ảnh hưởng đến mức độ của cảm xúc và cảm xúc nên được duy trì, tiếp tục trong một thời gian ngay cả sau khi kích thích gây ra chúng đã kết thúc.

Như Inverse giải thích, Gogolla và các nhà nghiên cứu khác đã quay phim khuôn mặt của chuột khi chúng được tiếp xúc với nhiều kích thích khác nhau, cảpleasant và khôngpleasant. Ví dụ, chúng được cho uống chất lỏng đắng hoặc ngọt. Các nhà nghiên cứu cho biết chuột có thể thay đổi biểu cảm của mình bằng cách thay đổi cấu trúc khuôn mặt như mũi, mắt, tai và má. Tuy nhiên, không có phương pháp nào để dễ dàng liên kết các biểu cảm khuôn mặt khác nhau với các cảm xúc khác nhau. Đội nghiên cứu giải quyết vấn đề này bằng cách lấy các video khuôn mặt của chuột và chia chúng thành các đoạn ngắn, sau đó đưa vào một thuật toán học máy.

Camilla Bellone tại Đại học Geneva ở Thụy Sĩ cho biết rằng phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo để kiểm tra biểu cảm khuôn mặt là có giá trị “vì nó tránh được mọi thiên vị của người thí nghiệm”.

Thuật toán trí tuệ nhân tạo được cho là có thể nhận ra các biểu cảm khuôn mặt khác nhau của chuột, vì sự di chuyển của các cơ mặt khác nhau có liên quan đến các cảm xúc khác nhau. Một con chuột thể hiện rằng nó đang trải qua sự vui sướng bằng cách kéo hàm và tai về phía trước và kéo mũi xuống hướng về miệng. Hơn nữa, khi phân tích cách các biểu cảm thể hiện phản ứng với kích thích, đội nghiên cứu phát hiện ra rằng các biểu cảm này là cảersistent và tương quan với cường độ của kích thích, giống như Anderson và các đồng nghiệp đã đưa ra giả thuyết.

Đội nghiên cứu sau đó đã sử dụng một kỹ thuật gọi là optogenetics để cố gắng xác định các tế bào não nào chịu trách nhiệm cho những cảm xúc này. Đội nghiên cứu đã kiểm tra các mạch thần kinh riêng lẻ liên quan đến các cảm xúc nhất định ở động vật. Khi các mạch này được kích thích, chuột tạo ra các biểu cảm khuôn mặt tương ứng.

Đội nghiên cứu cũng sử dụng một kỹ thuật gọi là hình ảnh canxi hai photon, có thể theo dõi các neuron riêng lẻ. Sử dụng kỹ thuật này, họ đã xác định các neuron trong não của chuột chỉ được kích hoạt khi các biểu cảm khuôn mặt nhất định, và do đó cảm xúc, được quan sát. Gogolla đưa ra giả thuyết rằng những neuron này có thể đại diện cho một phần của mã hóa cảm xúc trong não, một mã hóa có thể được bảo tồn trong suốt lịch sử tiến hóa của động vật có vú, và do đó chuột và người có thể chia sẻ một số tính năng chung trong mã hóa này.