一家德国生物学研究所利用人工智能技术“解码”了老鼠的表情。这项研究证实了老鼠的表情与情绪之间存在对应关系，而且不同的情绪由不同神经元负责编码。

研究已发表在《科学（Science）》杂志上，论文题目为：《怎样看懂一只老鼠的脸（How to read the face of a mouse）》。

论文链接：

https://science.sciencemag.org/content/368/6486/89

一、情绪研究：众说纷纭，尚无定论

在约150年以前，就有学者对动物面部表情的形成机制做出了猜想。英国生物学家查尔斯·达尔文（Charles Darwin）提出，动物的面部表情就像人类一样，是其表达情绪的窗口。但受限于技术水平，这个想法一直没有得到验证。

2014年，加州理工学院的神经科学家大卫·安德森（David Anderson）与拉尔夫·阿道夫斯（Ralph Adolphs）合著了一篇名为《细胞（Cell）》的论文。在论文中，他们指出了情绪这种“大脑的状态”具有的一些特征。

比如，情绪是持久的，在引起情绪变化的刺激因素消失后还会持续一段时间。另外，刺激越大，情绪变化就会越大。

受到这篇论文的启发，再加上对情绪研究的兴趣，德国马克斯·普朗克神经生物学研究所（Max Planck Institute of Neurobiology）的神经学家纳丁·戈戈拉（Nadine Gogolla）进行了为期三年的研究。“我想看看我们能否从动物实验中了解这些（情绪）状态是如何在大脑中出现的。”他说。

二、解码老鼠表情：机器视觉+大脑成像

为了解答上述疑问，戈戈拉的团队设计了一个实验。

进行实验时，研究人员先对老鼠施加刺激，使其情绪发生变化，再用机器学习算法和大脑成像技术加以分析。

研究人员会将老鼠头部固定住，把甜味液体涂抹到老鼠唇部以引起它的愉悦情绪，或涂抹苦味液体、电击老鼠尾巴、注射氯化钾溶液以引起厌恶和不适的情绪。

1、机器视觉抓取老鼠表情变化

论文中指出，人类凭借肉眼对表情的判定是“主观而乏味”的。为了使观察到的老鼠表情更“客观和量化”，研究人员选择用机器视觉（machine vision）算法来观察。

机器视觉即用机器人代替人眼来做测量和判断。研究人员会拍下老鼠表情变化的过程，再把视频输入机器视觉算法模型中。算法会从视频中截出老鼠面部肌肉变化瞬间的屏幕快照。

瑞士日内瓦大学的神经精神性疾病研究者卡米拉·贝隆（Camilla Bellone）评价说：“这种看待面部表情的方式具有很大的优势，因为它避免了实验者的任何偏见。”

根据算法抓取的瞬时状态，研究人员发现当老鼠感到疼痛时，它的耳朵会向后拉、面部会向前突出，有时还会眯起眼睛；当它感到快乐时，鼻子会向嘴巴方向下拉，同时耳朵和下巴也向下。

但是，机器视觉观察到的仅是一种生理现象。为了进一步证明这种现象的确与情绪有关，而不仅是一种生理反射，研究人员采用了光遗传学技术（optogenetics）。

光遗传学技术的原理是用光控方法刺激动物的神经元。研究人员选择了一些已被证实能触发动物情绪的神经元，用光束对其施加刺激，这时老鼠的表情出现了相应的变化。这就说明老鼠的之前表情变化不只是一种生理反射。

此外，研究人员称他们还能量化老鼠的传统情绪特征，比如把一般情绪反应和基于记忆的情绪反应进行区分。为了达到这一目的，他们交替给老鼠喂甜味溶液和苦味溶液。当老鼠第二次接触到甜味溶液时，由于触发了负面记忆，老鼠出现了不适反应。

如果甜食只是触发了生物反射而非情绪反应，那么再次经历消极体验时，小鼠不应该出现不适反应。

2、双光子钙成像技术：找到情绪相关神经元

为了进一步证实表情与情绪之间的相关性，研究人员利用双光子钙成像技术（two-photon calcium imaging）观察了老鼠的大脑。

成像结果显示，当老鼠做出不同表情时，活跃的神经元并不相同。如果老鼠的表情变化与情感体验毫无关系，那就不可能在其大脑中找到神经关联。这说明某些神经元只与特定情绪和表情相关，大脑的不同部分负责引起不同的情绪状态。

对此，戈戈拉说：“我们证明了一种能精确而动态地反映情绪状态的方法……我们找到了神经元与情绪的相关性。”

此外，研究人员指出情绪编码可能是“进化保守”的，因此人类的情绪机制极有可能与老鼠相似。

结语：AI技术助力，情绪研究再进一步

截至目前，学界对于情绪研究还没有形成统一见解。此前的学者试图从不同的专业角度进行解释，但未有定论。

本项研究利用机器视觉和双光子钙成像技术，证实了老鼠的表情、情绪状态和大脑之间存在关系，其脑中不同神经活动会引起不同的情绪。

由于人类的情绪机制或与老鼠的相似，这一发现也给人类情绪研究带来了启发。

论文中也写道：“我们给出了一种更基于生物学的情绪描述，从长远来说，这会有所帮助。”