我們中的許多人很容易識別他人臉上表達的情緒。微笑可能意味著幸福，而皺眉可能表示憤怒。自閉癥患者通常更難完成這項任務。目前還不清楚為什么。但 6 月 15 日發(fā)表在《神經科學雜志》上的新研究揭示了大腦的內部運作，并提出了答案。它使用一種工具來為我們的頭腦中的計算建模開辟新途徑：人工智能。
研究人員主要提出了兩個可能存在差異的大腦區(qū)域。靈長類動物(包括人類)大腦一側稱為顳下(IT)皮層的區(qū)域有助于面部識別。與此同時，稱為杏仁核的更深區(qū)域接收來自 IT 皮層和其他來源的輸入，并幫助處理情緒。
麻省理工學院教授 James DiCarlo 實驗室的研究科學家 Kohitij Kar 希望將答案歸零。(DiCarlo 是腦與認知科學系的 Peter de Florez 教授，也是麥戈文腦研究所的成員和麻省理工學院 Quest for Intelligence 的主任。)
Kar 首先查看了另外兩位研究人員提供的數據：圣路易斯華盛頓大學的 Shuo Wang 和加州理工學院的 Ralph Adolphs。在一項實驗中，他們向自閉癥成年人和神經典型對照組展示了面部圖像。這些圖像是由軟件生成的，范圍從恐懼到快樂，參與者迅速判斷這些面孔是否描繪了快樂。與對照組相比，自閉癥成年人需要更高水平的面部快樂才能報告他們快樂。
大腦建模
Kar 訓練了一個人工神經網絡(一種受大腦結構啟發(fā)的復雜數學函數)來執(zhí)行相同的任務。該網絡包含的單元層大致類似于處理視覺信息的生物神經元。當信息從輸入圖像傳遞到最終判斷時，這些層會處理信息，以指示面部快樂的概率。Kar 發(fā)現，與自閉癥成年人相比，該網絡的行為更接近于神經典型控制。
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