Tóm tắt: Các nhà nghiên cứu đã phát triển các phương pháp để dự đoán cảm xúc trong những suy nghĩ tự phát bằng cách sử dụng fMRI và học máy. Họ đã tạo ra những câu chuyện được cá nhân hóa mà những người tham gia đọc trong khi hoạt động não của họ được theo dõi, nhằm giải mã các chiều kích cảm xúc của suy nghĩ.
Bằng cách phân tích dữ liệu fMRI, nhóm nghiên cứu đã xác định các vùng não chính liên quan đến việc xử lý mức độ liên quan cá nhân và hóa trị cảm xúc. Bước đột phá của họ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cảm xúc của những giấc mơ ban ngày và có thể cách mạng hóa chẩn đoán sức khỏe tâm thần.
Thông tin chính:
- Nghiên cứu sử dụng fMRI và học máy để dự đoán cảm xúc chủ quan trong quá trình đọc truyện và suy nghĩ tự phát.
- Các vùng não chính như vỏ não trước và vỏ não giữa rất quan trọng trong việc dự đoán sự liên quan cá nhân và giai điệu cảm xúc.
- Nghiên cứu cho thấy các ứng dụng tiềm năng trong việc hiểu trải nghiệm cảm xúc cá nhân và cải thiện đánh giá sức khỏe tâm thần.
Nguồn: Viện Khoa học cơ bản
Một nhóm các nhà nghiên cứu dẫn đầu bởi KIM Hong Ji và WOO Choong-Wan tại Trung tâm Nghiên cứu Hình ảnh Khoa học Thần kinh (CNIR) thuộc Viện Khoa học Cơ bản (IBS), phối hợp với Emily FINN tại Đại học Dartmouth, đã mở ra một lĩnh vực hiểu biết mới trong não người.
Nhóm nghiên cứu đã chứng minh khả năng sử dụng Hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và thuật toán học máy để dự đoán cảm xúc chủ quan trong suy nghĩ của mọi người khi đọc truyện hoặc trong trạng thái suy nghĩ tự do.
Tuy nhiên, vì suy nghĩ tự phát thường xảy ra mà không có bất kỳ ràng buộc nào về ý thức, nghiên cứu chúng đặt ra những thách thức – thậm chí chỉ cần hỏi các cá nhân những gì họ hiện đang nghĩ có thể thay đổi bản chất suy nghĩ của họ.
Nghiên cứu mới cho thấy rằng có thể phát triển các mô hình dự đoán về nội dung tình cảm trong quá trình suy nghĩ tự phát bằng cách kết hợp các câu chuyện cá nhân với fMRI. Các câu chuyện và suy nghĩ tự phát có chung các đặc điểm, bao gồm thông tin ngữ nghĩa phong phú và bản chất mở ra theo thời gian.
Để nắm bắt một loạt các kiểu suy nghĩ đa dạng, những người tham gia tham gia vào các cuộc phỏng vấn trực tiếp để tạo ra các kích thích tường thuật được cá nhân hóa, phản ánh kinh nghiệm và cảm xúc trong quá khứ của họ. Trong khi những người tham gia đọc câu chuyện của họ bên trong máy quét MRI, hoạt động não của họ đã được ghi lại.
Sau khi quét fMRI, những người tham gia được yêu cầu đọc lại các câu chuyện và báo cáo mức độ liên quan của bản thân (tức là nội dung này liên quan đến bản thân họ như thế nào) và hóa trị (tức là bao nhiêu nội dung này là tích cực hoặc tiêu cực) tại mỗi thời điểm.
Sau đó, nhóm nghiên cứu đã khai thác các kỹ thuật học máy để đào tạo các mô hình dự đoán, kết hợp những dữ liệu này với quét não fMRI từ 49 cá nhân để giải mã “chiều kích cảm xúc” của suy nghĩ trong thời gian thực.
Để giải thích các biểu diễn não của các mô hình dự đoán, nhóm nghiên cứu đã sử dụng nhiều phương pháp, chẳng hạn như phân tích tổn thương ảo và phân tích cách ly ảo ở cả cấp độ khu vực và mạng.
Thông qua các phân tích này, họ đã phát hiện ra tầm quan trọng của chế độ mặc định, sự chú ý của bụng và mạng lưới phía trước trong cả dự đoán tự liên quan và hóa trị.
Cụ thể, họ đã xác định sự tham gia của vỏ não trước và vỏ não giữa trong dự đoán tự liên quan, trong khi ngã ba thái dương trái và vỏ não trước trán ngủ đông đóng vai trò quan trọng trong dự đoán hóa trị.
Hơn nữa, các mô hình dự đoán cho thấy khả năng dự đoán cả mức độ tự liên quan và hóa trị không chỉ trong quá trình đọc truyện mà còn khi áp dụng cho dữ liệu từ 199 cá nhân tham gia vào suy nghĩ tự phát, không có nhiệm vụ hoặc thậm chí trong khi nghỉ ngơi. Những phát hiện này cho thấy lời hứa của việc giải mã mơ mộng.
“Một số công ty công nghệ và nhóm nghiên cứu hiện đang nỗ lực giải mã từ ngữ hoặc hình ảnh trực tiếp từ hoạt động của não, nhưng có những sáng kiến hạn chế nhằm giải mã những cảm xúc thân mật đằng sau những suy nghĩ này”, Tiến sĩ WOO Choong-Wan, phó giám đốc của IBS, người đứng đầu nghiên cứu cho biết.
“Nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào cảm xúc của con người, với mục đích giải mã cảm xúc trong dòng suy nghĩ tự nhiên để có được thông tin có thể có lợi cho sức khỏe tâm thần của mọi người.”
“Những phát hiện này thúc đẩy sự hiểu biết của chúng ta về các trạng thái và bối cảnh bên trong ảnh hưởng đến trải nghiệm chủ quan, có khả năng làm sáng tỏ sự khác biệt cá nhân trong suy nghĩ và cảm xúc, và hỗ trợ đánh giá sức khỏe tinh thần.”
Về AI này và tin tức nghiên cứu cảm xúc
Tác giả: William Suh
Nguồn: Viện Khoa học cơ bản
Sự tiếp xúc: William Suh – Viện Khoa học
cơ bản Hình ảnh: Hình ảnh được ghi nhận cho Neuroscience News
Paul Cézanne (1839–1906) là một họa sĩ Phốc hậu người Pháp, tác phẩm của ông đã giới thiệu các phong cách biểu hiện mới và ảnh hưởng đến các phong trào nghệ thuật tiên phong của thế kỷ 20. Cézanne được cho là đã tạo ra sự kết nối giữa Chủ nghĩa Ấn tượng cuối thế kỷ 19 và Chủ nghĩa Ấn tượng sau thế kỷ 20. Trong những tác phẩm đầu tiên, ông vẫn bị ảnh hưởng bởi Chủ nghĩa Lãng mạn và Chủ nghĩa Hiện thực, nhưng sau đó, Cézanne đã tạo ra một ngôn ngữ hình ảnh mới thông qua việc nghiên cứu sâu sắc về các biểu hiện ấn tượng. Ông thay đổi cách tiếp cận truyền thống về hình khối và phá vỡ các quy tắc nghệ thuật học bằng cách nhấn mạnh cấu trúc cơ bản của các đối tượng trong một bức tranh và các đặc điểm hình thức của nghệ thuật. Các nét vẽ lặp đi lặp lại và khám phá của Cézanne rất đặc trưng và dễ nhận biết. Ông sử dụng các mảng màu và nét vẽ nhỏ để tạo thành các trường phức tạp. Những bức tranh của ông thể hiện sự nghiên cứu sâu sắc về chủ đề. Cả Henri Matisse và Pablo Picasso đều nói rằng “Cézanne là cha của chúng ta”. Tuy nhiên, tranh của ông đã gặp sự không hiểu và chế nhạo trong phê bình nghệ thuật thời đương đại. Cho đến cuối thập kỷ 1890, chỉ có các nghệ sĩ đồng nghiệp như Camille Pissarro và nhà buôn và chủ sở hữu hãng tranh Ambroise Vollard mới phát hiện ra tác phẩm của Cézanne và là những người đầu tiên mua tranh của ông. 
