近日，发表于《科学》杂志的一项新研究首次利用机器视觉识别小鼠的面部表情，不仅能区分出小鼠高兴、厌恶、恶心、疼痛和恐惧五种情绪对应的表情，还可以测量对应的情绪强度。
研究团队用光学方法激活小鼠与情绪处理相关的脑区，并记录下单个神经元活动与同时刻的表情。他们发现神经元活动强度和反应时间与表情一致，且每个神经元只与一种情绪相关，证明了“情绪神经元”的存在。
如何测量小鼠的表情?研究团队介绍，实验中工作人员将小鼠的头部固定，让它们保持静止，然后提供不同的感官刺激，旨在触发特定的情绪，并拍摄小鼠的脸部。例如，研究人员将甜味或苦味的液体涂在这些小鼠的嘴唇上，以唤起愉悦或厌恶。他们还对小鼠的尾巴进行微小而痛苦的电击，或者给小鼠注射氯化锂以引起不适。但是，仅靠观察并不能确定这些情绪的强度。因此，神经生物学家建立了每个面部表情的描述符，并训练计算机在1秒钟之内将其检测出来。
机器学习算法可以识别出不同的表情，主要是因为这些表情是由特定的一组面部肌肉的运动产生的。这些表情与诱发的情绪状态相关，如快乐、厌恶或恐惧。例如，一只正在享受快乐的小鼠把鼻子向下拉向嘴巴，并将耳朵和下巴向前拉。相反，当它感到疼痛时，它会把耳朵往后拉，鼓起脸颊，有时还会眯起眼睛
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