小鼠面部表情通过人工智能分析

根据 Nature 的报道，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。实验室小鼠是最常用的实验动物之一，但人们对它们如何通过面部表情表达自己知之甚少。该研究还可以帮助科学家了解哪些神经元影响人类特定的面部表情。

动物表情的研究是一个古老的想法，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能会让我们了解它们的情绪，但直到最近，科学和技术才发展到可以研究这些表情和情绪的程度。

加州理工学院的神经科学家 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。与此同时，德国马克斯·普朗克神经生物学研究所的神经科学家 Nadine Gogalla 解释了这项研究背后的理念。Gogalla 领导了这项研究，并受到了 2014 年 Anderson 和同事发表的论文的启发。在他们的论文中，Anderson 和同事假设情绪和其他脑状态应该表现出某些可衡量的属性，理论认为刺激的强度应该影响情绪的严重程度，情绪应该是持续的，即使刺激已经结束，情绪仍然会持续一段时间。

正如 Inverse 解释的那样，Gogolla 和其他研究人员拍摄了小鼠面部的视频，当它们暴露在各种刺激下，既有愉快的，也有不愉快的刺激。例如，他们被给予苦味或甜味的液体。研究人员表示，小鼠可以通过改变面部结构，如鼻子、眼睛、耳朵和脸颊来改变它们的表情。然而，没有一种简单的方法可以轻松地将不同的面部表情与不同的情绪联系起来。研究团队通过将小鼠面部的视频分解成短片段，然后将这些片段输入机器学习算法来解决这个问题。

瑞士日内瓦大学的 Camilla Bellone 说，人工智能驱动的面部表情分析方法很有价值，“因为它避免了实验者的任何偏见”。

人工智能算法据报道能够识别小鼠的各种面部表情，因为不同面部肌肉的运动与不同的情绪相关。小鼠通过向前拉扯下颌和耳朵，并将鼻尖向下拉向嘴巴来表达它正在经历愉悦。另外，当分析表情如何对刺激做出反应时，研究团队发现这些表情是持续的，并且与刺激强度相关，就像 Anderson 和同事所假设的那样。

研究团队然后使用了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。研究团队检查了动物中与某些情绪相关的个体神经回路。当这些回路被刺激时，小鼠做出了相应的面部表情。

研究团队还使用了一种称为两光子钙成像的技术，可以跟踪个体神经元。使用这种技术，他们在小鼠的大脑中找到了仅在某些面部表情（以及因此的情绪）出现时激活的神经元。Gogolla 假设这些神经元可能代表大脑中情绪编码的一部分，这种编码可能在哺乳动物的进化史上被保留下来，因此小鼠和人类可能在这种编码中共享一些共同的特征。