Un modèle de réseau de neurones montre pourquoi les personnes autistes lisent différemment les expressions faciales –

À l’aide d’un modèle de réseau neuronal qui reproduit le cerveau sur un ordinateur, un groupe de chercheurs basés à l’Université de Tohoku a découvert comment cela se produit.

Le journal Rapports scientifiques a publié les résultats le 26 juillet 2021.

“Les humains reconnaissent différentes émotions, telles que la tristesse et la colère en regardant les expressions faciales. Pourtant, on sait peu de choses sur la façon dont nous arrivons à reconnaître différentes émotions sur la base des informations visuelles des expressions faciales”, a déclaré Yuta Takahashi, co-auteur de l’article.

“On ne sait pas non plus quels changements se produisent dans ce processus qui amènent les personnes atteintes de troubles du spectre autistique à avoir du mal à lire les expressions faciales.”

Le groupe de recherche a utilisé la théorie du traitement prédictif pour aider à mieux comprendre. Selon cette théorie, le cerveau prédit constamment le prochain stimulus sensoriel et s’adapte lorsque sa prédiction est fausse. Les informations sensorielles, telles que les expressions faciales, aident à réduire les erreurs de prédiction.

Le modèle de réseau de neurones artificiels incorporait la théorie du traitement prédictif et reproduisait le processus de développement en apprenant à prédire comment des parties du visage se déplaceraient dans des vidéos d’expression faciale. Après cela, les groupes d’émotions se sont auto-organisés dans l’espace neuronal de niveau supérieur du modèle de réseau neuronal, sans que le modèle sache à quelle émotion correspond l’expression faciale de la vidéo.

Le modèle pourrait généraliser les expressions faciales inconnues non données dans la formation, reproduisant les mouvements des parties du visage et minimisant les erreurs de prédiction.

Suite à cela, les chercheurs ont mené des expériences et induit des anomalies dans les activités des neurones pour étudier les effets sur le développement de l’apprentissage et les caractéristiques cognitives. Dans le modèle où l’hétérogénéité de l’activité dans la population neuronale a été réduite, la capacité de généralisation a également diminué ; ainsi, la formation de clusters émotionnels dans les neurones de niveau supérieur a été inhibée. Cela a conduit à une tendance à ne pas identifier l’émotion des expressions faciales inconnues, un symptôme similaire du trouble du spectre autistique.

Selon Takahashi, l’étude a clarifié que la théorie du traitement prédictif peut expliquer la reconnaissance des émotions à partir des expressions faciales à l’aide d’un modèle de réseau neuronal.

“Nous espérons approfondir notre compréhension du processus par lequel les humains apprennent à reconnaître les émotions et les caractéristiques cognitives des personnes atteintes de troubles du spectre autistique”, a ajouté Takahashi. “L’étude aidera à développer des méthodes d’intervention appropriées pour les personnes qui ont du mal à identifier les émotions.”

Source de l’histoire :

Matériaux fourni par Université du Tohoku. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.