用AI解析腦部視覺神經元的偏好
科技產業資訊室 (iKnow) - 王宣智 發表於 2019年5月24日
圖、 用AI解析腦部視覺神經元的偏好
美國哈佛大學醫學院在 Cell 期刊上公布了大腦視覺區反應的掃瞄成果。使用電腦程式依據腦部反應合成圖形，用以訓練腦部視覺神經元，以掌握視覺神經的偏好。
過去的研究在測量視覺神經偏好都採用真實圖像，但是在挑選訓練圖像的過程，會受限於圖片的製作、研究者的主觀見解，產生不可避免的圖像選擇偏見。為了改善此問題，研究人員利用電腦程式與人工智慧技術，生成或合成圖像。電腦程式能夠依據實驗動物的視神經反應，即大腦視覺神經元的受到圖像刺激時的放電率，主動式的自我調節圖像。圖像由灰階的隨機紋理圖案開始，依據視覺神經元的反應情況，逐漸入不同的形狀和顏色，並最終形成完整的圖像。
研究人員以獼猴為實驗對象，電腦程式產生的圖像為視覺神經元訓練工具，測試六隻不同動物後發現，依據特定視覺神經元產生的響應式圖像雖然不完全相同，但是非常相似。而且研究人員可以透過累積的資料，逆向的發掘出獼猴周遭的環境狀況，例如有一隻動物的神經元始終產生看起來像猴子身體之圖像，但脖子附近有紅色斑點，最後發現這隻猴子被安置在一隻穿著紅領的猴子附近。
此研究的成果指出，視覺神經元的反應不是天生的，而是透過視覺刺激來學習，但是識別圖像能力和優先識別能力的關係仍未知，需要更進一步的研究方能解答。研究人員期望分析視覺反應機制與理解認知的過程，作為未來治療學習障礙、自閉症患者發展治療方法的基礎。(565字；圖1)
參考資料：
Artificial Intelligence Helps Determine What Visual Neurons Like To See. SciTechDaily，2019/5/4
Evolving Images for Visual Neurons Using a Deep Generative Network Reveals Coding Principles and Neuronal Preferences. Cell，2019/5/2
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