Naukowcy z m.in. Instytutu Nauk Podstawowych opracowali innowacyjne metody przewidywania emocji w spontanicznych myślach. Wykorzystano zaawansowaną technologię obrazowania mózgu i uczenie maszynowe. Czy te badania stanowią preludium do zrozumienia ludzkiej psychiki oraz udoskonalonej diagnostyki zdrowia psychicznego?
Spis treści
Uczenie maszynowe i fMRI to narzędzia pozwalające na zajrzenie do mózgu
W mediach coraz częściej padają terminy z zakresu nowoczesnych technologii. Wszystko rozpoczęło się na tak dużą skalę w 2022 roku, kiedy to przeciętny Kowalski mógł przekonać się na własnej skórze, czym są m.in. udostępniane modele takie jak DALLE-2, Midjourney, czy najmocniej znany ChatGPT – ulubieniec uczniów, którzy muszą odrobić prace domowe i znienawidzony przez kadrę nauczycielską model AI. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, spersonalizowane algorytmy… Nie są wymieniane przypadkowo, gdyż ogromna część aktualnie realizowanych badań łączy w sobie naukowe podejście i wykorzystywanie właśnie tych technologii.
O tym, w jaki sposób działają algorytmy, napisał dr Jan Kwapisz, który w sposób niezwykle przyjazny wyjaśnił zawiłości związane z terminem sztuczna inteligencja oraz z jej poddziedzinami.
Uczenie maszynowe to takie, które odróżni stół od krzesła
Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się tworzeniem algorytmów i modeli komputerowych, które mogą uczyć się i dostosowywać do danych bez konieczności wyraźnego programowania. W tradycyjnym podejściu programowania komputerowego programista pisze zestaw reguł i instrukcji, które określają, jak maszyna ma przetwarzać dane i podejmować decyzje. W uczeniu maszynowym natomiast modele są trenowane na podstawie danych, aby rozpoznawać wzorce i wykonywać zadania bezpośrednio na podstawie tych wzorców.
Idąc jednak za wspomnianym artykułem dr. Jana Kwapisza, uczenie maszynowe będzie odpowiedzialne za nauczenie się odróżnianie krzesła od stołu. Bo o ile już małe dziecko może odróżnić jeden mebel od drugiego, odróżnić kota od psa, to w przypadku tej poddziedziny sztucznej inteligencji, to człowiek musi „pokazać” komputerowi wystarczająco dużo zdjęć z tymi elementami, aby ten w końcu nauczył się tego robić sam.
fMRI, czyli funkcjonalny rezonans magnetyczny
fMRI (ang. functional Magnetic Resonance Imaging) to technika obrazowania medycznego stosowana do badania aktywności mózgu. Jest to rodzaj rezonansu magnetycznego (MRI), który mierzy zmiany w przepływie krwi mózgowej, co umożliwia wykrycie obszarów mózgu aktywnych podczas wykonywania określonych zadań lub w trakcie różnych procesów poznawczych.
Podczas badania fMRI, pacjent umieszczany jest wewnątrz skanera rezonansu magnetycznego, gdzie generowane są silne pola magnetyczne i impulsy radiowe. Pod wpływem tych pól magnetycznych, jony wodoru zmieniają swoje położenie. Poprzez analizę zmian w sygnałach MR związanych z przepływem krwi mózgowej, badacze mogą określić, które obszary mózgu są aktywne w danym momencie.
fMRI jest szeroko stosowane w badaniach nad funkcjami mózgu, takimi jak percepcja, pamięć, myślenie, emocje i wiele innych. Pozwala ona na nieinwazyjne badanie aktywności mózgu w czasie rzeczywistym, co umożliwia lepsze zrozumienie relacji między aktywnością mózgu a funkcjami poznawczymi oraz zaburzeniami neurologicznymi i psychiatrycznymi. Technika ta ma również zastosowanie w planowaniu leczenia, monitorowaniu progresji chorób mózgu oraz w badaniach nad skutecznością terapii. Nic dziwnego, że to właśnie tę technikę wykorzystano przy opisywanym badaniu.
Mózg. Jakie jeszcze skrywa tajemnice?
Mózg to niezwykle wyjątkowy organ. Ten ludzki ma ponad osiemdziesiąt sześć miliardów neuronów, czyli więcej niż mózg jakiegokolwiek zwierzęcia na Ziemi.
Ludzki mózg jest najważniejszym organem w centralnym układzie nerwowym człowieka. Jest to skomplikowany układ nerwowy, który pełni wiele funkcji zarówno fizjologicznych, jak i psychicznych. Jest odpowiedzialny za kontrolę większości procesów życiowych i funkcji ciała oraz za regulację zachowań, myślenia, emocji i świadomości. Naukowcy wciąż jednak nie odkryli wszystkich tajemnic ludzkiego mózgu, choć wciąż prowadzone są badania. Wśród nich to zrealizowane przez Centrum Badań Obrazowania Neuronauki, z Instytutu Nauk Podstawowych oraz Dartmouth Collage.
Przewidywanie emocji, fMRI i uczenie maszynowe
Spontaniczne myśli i emocje są nieodłącznymi elementami ludzkiego doświadczenia, kształtując tym samym nasze codzienne życie, decyzje i wpływając na nasze interakcje z otoczeniem. To w trakcie tych momentów refleksji, wyobrażeń i przemyśleń, nasz umysł eksploruje nieznane obszary, buduje nowe związki i analizuje przeżycia. Emocje, które towarzyszą tym myślom, odgrywają kluczową rolę w naszym samopoczuciu.
Przewidywanie emocji to jednak spore wyzwanie dla naukowców. Te wewnętrzne procesy umysłowe nie tylko są trudne do uchwycenia, ale także zmienne i często nieświadome. Brak świadomej kontroli nad tymi myślami oraz ich ulotny charakter sprawiają, że tradycyjne metody badawcze, takie jak ankiety czy eksperymenty laboratoryjne, mogą nie być wystarczające do ich pełnego zrozumienia.
Choć przewidywanie emocji to coś, czego jako jednostki w związkach, w relacjach międzyludzkich uczymy się całe życie, nie zawsze efekt takich predykcji jest zadowalający. Badania nad tymi procesami nie tylko pomogą lepiej zrozumieć ludzką psychikę, ale także mogą mieć istotne implikacje dla zdrowia psychicznego, terapii oraz rozwoju technologii interwencji psychologicznych.
Uczenie maszynowe odegrało dużą rolę w badaniu
Badanie zostały przeprowadzone przez zespół naukowców kierowany przez Kim Hong Ji i Woo Choong-Wana z Centrum Badań Obrazowania Neuronauki (CNIR) w Instytucie Nauk Podstawowych (IBS), we współpracy z Emily Finn z Dartmouth College. Efekty stanowią istotny krok naprzód w zrozumieniu funkcji i działania ludzkiego mózgu. Przełom ten polega na opracowaniu nowatorskiej metody analizy aktywności mózgu podczas spontanicznych myśli i emocji, co otwiera nowe możliwości badawcze oraz aplikacyjne w dziedzinie neurobiologii i psychiatrii.
Opisywane badanie polegało na wykorzystaniu techniki funkcyjnego rezonansu magnetycznego (dalej: fMRI) oraz uczenia maszynowego, jak podaje serwis neurosciencenews.com. Uczestnicy badania wzięli udział w indywidualnych wywiadach, aby opracować spersonalizowane bodźce narracyjne. Ich zadaniem miało być odzwierciedlenie przeszłych doświadczeń i emocji. Następnym krokiem było dwukrotne przeczytanie swoich historii, przy jednoczesnym skanowaniu przez fMRI. Za drugim razem poproszono jednak o między innymi określenie emocjonalnego zabarwienia tej treści, określenia, czy dany fragment był bardziej pozytywny, czy negatywny.
Poprzez analizę danych z tego narzędzia, naukowcy mieli możliwość monitorowania aktywności mózgu w czasie rzeczywistym podczas czytania spersonalizowanych narracji oraz podczas stanu swobodnego myślenia. To pozwoliło na identyfikację obszarów mózgu zaangażowanych w przetwarzanie emocji i innych aspektów w zakresie spontanicznych myśli.
W kontekście tego badania uczenie maszynowe zostało wykorzystane do analizy danych uzyskanych z fMRI. Pozwoliło to na przewidywanie emocji, a dokładniej emocjonalnego wymiaru myśli w czasie rzeczywistym. Modele uczenia maszynowego były trenowane na podstawie danych z wcześniejszych eksperymentów. To pozwoliło im na identyfikację wzorców aktywności mózgu związanych z określonymi emocjami i stanami umysłu.
Kilka firm technologicznych i zespołów badawczych próbuje obecnie odkodować słowa lub obrazy na podstawie aktywności mózgu, ale inicjatywy mające na celu rozszyfrowanie intymnych emocji leżących u podstaw tych myśli są obecnie ograniczone.
dr Woo Choong-Wan, zastępca dyrektora IBS, kierownik projektu, cytowany przez serwis neurosciencenews.com.
Nasze badania koncentrują się na ludzkich emocjach, a ich celem jest rozszyfrowanie emocji w naturalnym przepływie myśli w celu uzyskania informacji, które mogą przynieść korzyści zdrowiu psychicznemu ludzi.
Implikacje dla neuronauki i potencjalne zastosowania
Jak wspominaliśmy, przewidywanie emocji jest trudnym orzechem do zgryzienia. Nawet zadając pytanie „o czym myślisz?”, osoba pytana może zmienić tor myśli. Badacze zidentyfikowali konkretne obszary mózgu, które odgrywają kluczową rolę w przetwarzaniu emocji podczas spontanicznych myśli. Szczególnie istotne były obszary takie jak przednia wyspa (tj. płat kory mózgu leżący w głębi bruzdy bocznej), kora środkowa. Wykazały one wysoki stopień aktywności w zależności od rodzaju myśli i emocji przeżywanych przez uczestników badania.
Odkrycia te mają potencjał znacząco wpłynąć na poprawę diagnozy i terapii różnych zaburzeń psychicznych, takich jak depresja, zaburzenia lękowe czy zaburzenia osobowości. Poprzez lepsze zrozumienie aktywności mózgu związanego z określonymi emocjami i myślami, naukowcy mogą opracować bardziej precyzyjne narzędzia diagnozy, które pomogą w szybszym i skuteczniejszym rozpoznawaniu tych schorzeń.
Odkrycia te pogłębiają naszą wiedzę na temat stanów wewnętrznych i kontekstów wpływających na subiektywne doświadczenia, potencjalnie rzucając światło na indywidualne różnice w myślach i emocjach oraz pomagając w ocenie dobrostanu psychicznego.
Kim Hongji, doktorant i współautor autor tego badania, cytowany przez serwis neurosciencenews.com.
Ponadto identyfikacja konkretnych obszarów mózgu zaangażowanych w przetwarzanie emocji może prowadzić do rozwoju bardziej skutecznych terapii opartych na stymulacji tych obszarów lub ich regulacji. Może to obejmować terapie behawioralne, farmakoterapię lub interwencje neuromodulacyjne, które mogą być dostosowane do indywidualnych potrzeb pacjenta. To wszystko zaś może poprawić skuteczność leczenia i jakość życia pacjentów z zaburzeniami psychicznymi.
Źródło: neurosciencenews.com, Zdjęcie otwierające: Fot. Obraz wygenerowany za pomocą DALLE-3.