Az agyi aktivitás alapján méri az empátiát egy új gépi tanulási algoritmus

Az agytevékenység funkcionális mágneses rezonancia (fMRI) vizsgálata alapján egy gépi tanuláson alapuló algoritmus előre megjósolta az empátia mértékét a Kaliforniai Egyetem (UCLA) agykutatóinak vizsgálatában. 

A Frontiers in Integrative Neurosciences folyóiratban február 14-én megjelent tanulmányukban az amerikai agykutatók ötven 18-35 éves nő és férfi agytevékenységét vizsgálták az idegrendszeri aktivitást feltérképező fMRI-vel (funckionális mágnesesrezonancia-vizsgálattal). Az orvosi képalkotó berendezés adatait ezek után egy olyan gépi tanulással operáló algoritmus elemezte, amelyet korábbi empátiavizsgálatok eredményeivel tréningeztek. Az algoritmus a korábban megismert neurális struktúrák alapján egyenként meghatározta a kísérletben részt vevők együttérző-képességének mértéket.

A UCLA kutatói ezek után a hagyományos, önbevalláson alapuló, Interperszonális Reaktivitási Index (IRI) néven ismert empátiateszttel ellenőrizték az algoritmus predikcióit. A kísérletben részt vevőknek azt kellett eldönteniük, hogy az egyáltalán nem jellemzőtől a nagyon jellemzőig mennyire igaz rájuk 24, empátiát firtató állítás.

Illusztráció arról, ahogyan a mesterséges intelligencia vizsgálja az emberi agyatFotó: ANDRZEJ WOJCICKI/SCIENCE PHOTO L/Science Photo Library

Az eredmény a kutatókat is meglepte. Kiderült, hogy az fMRI vizuális adatait elemző algoritmus nagy pontossággal eltalálta a hagyományos kérdőívvel végzett vizsgálat eredményeit. Ráadásul úgy, hogy a képalkotó berendezéssel végzett felvételek alatt a kísérletben részt vevők agya nyugalmi állapotban volt. A kutatók legalábbis arra kérték a delikvenseket, hogy hunyják le szemüket és lazítsanak.      

A kísérlet újabb bizonyítékkal járul hozzá ahhoz a tudományos feltételezéshez, miszerint az agy nyugalmi állapotban hasonló neurális aktivitást mutat, mint amikor valamilyen feladatot kell megoldania.

A kutatók szerint eredményeik új távlatokat nyithatnak az autizmus spektrumzavarral diagnosztizált vagy skizofrén állapotú, a verbális tesztekkel nehezen vagy alig vizsgálható páciensek diagnosztizálásában és a kezelések hatékonyságának növelésében. 

A hírekről sok helyen tájékozódhatsz. A Qubit krízisben és békeidőben is arra törekszik, hogy az események mögött álló mélyebb összefüggéseket is megértsük – szigorúan a modern tudomány szemszögéből, több mint 100 tudós-szerzőnk és szakértő újságíróink révén. Ez nekünk sokba kerül, de reméljük, nektek is sokat ér.
Támogasd a Qubit fennmaradását!

Kapcsolódó korábbi cikkeink: