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“自閉癥成人的感知神經(jīng)連接可能是“嘈雜的”（noisy）或低效的。”

作者：Claire編輯：tuya出品：財經(jīng)涂鴉（ID：caijingtuya）

對大部分健康的人來說，識別人臉上表達的情緒很容易。微笑可能意味著幸福，而皺眉可能意味著憤怒，但自閉癥患者在完成這項任務(wù)時有很大的困難。來自麻省理工學院的一支研究團隊，訓練出一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理面部情緒識別信息，以幫助自閉癥患者更好地識別人們臉上表達的情緒。

6月15日，麻省理工學院教授腦研究所教授Kohitij Kar在《神經(jīng)科學雜志》（The Journal of Neuroscience）上發(fā)表了一項名為“自閉癥非典型面部情緒處理的行為和神經(jīng)標記的計算探索”（A computational probe into the behavioral and neural markers of atypical facial emotion processing in autism）的新研究。該研究利用人工智能在頭腦中建模計算，揭示了大腦的內(nèi)部工作機制。

在過去的一項實驗中，研究人員向自閉癥成年人和由神經(jīng)功能正常的被試者組成的對照組，展示了一系列面部圖像。這些圖像由軟件生成，在一個從恐懼到快樂的范圍內(nèi)變化，參與者需要迅速判斷這些面孔是否描繪了快樂。與對照組相比，患有自閉癥的成年人需要看到面部表現(xiàn)出更高程度快樂的圖像，才能識別出快樂這一特征。

Kar受到這項實驗的啟發(fā)，訓練了一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一種受大腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的復(fù)雜數(shù)學函數(shù)，來完成同樣的任務(wù)，即確定人臉圖像是否令人高興。Kar的研究結(jié)果表明，自閉癥成人的感知神經(jīng)連接可能是“嘈雜的”（noisy）或低效的。

Kar認為這些視覺處理的計算模型在未來可能有多種用途�！拔艺J為面部情感識別只是冰山一角�！�，他認為這些視覺處理模型也可以用來選擇、甚至生成診斷內(nèi)容。例如，人工智能可用于生成電影和教育材料等內(nèi)容，以最大限度地吸引自閉癥兒童和成人。

根據(jù)這項研究，這些計算模型有可能被用來幫助調(diào)整增強現(xiàn)實（AR）眼鏡中的面部和其他相關(guān)像素（pixels），以改變自閉癥患者看到的東西，例如通過夸大人們臉上的快樂或其他情緒的水平，以幫助自閉癥患者更好地識別。

即使是在更簡單的形式中，安裝了面部情緒識別軟件的AR眼鏡也可以檢測到人們的情緒，并覆蓋文本提示來幫助佩戴眼鏡的自閉癥患者，以便向他們描述與他們互動的人可能的情緒狀態(tài)。

       原文標題 : MIT最新AI面部識別研究：AR技術(shù)協(xié)助情緒偵測