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大脑对周围世界的感受是如何形成的？这是发表在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）上的一项新研究的主题。该论文由纽约城市大学柯林·鲍威尔公民与全球领导力学院的计算认知神经科学助理教授爱德华·A·韦塞尔（Edward A. Vessel）共同撰写。
这项题为《感觉的感知优先性：无情感的机器视觉模型解释了人类视觉诱发情感的大部分变异》的研究，旨在探讨知觉过程与情感（情绪）反应之间的联系。
研究介绍
为了预测人类对多样化自然图像的情感反应，研究人员使用了经过训练以分类图像内容的机器学习模型。正如韦塞尔所解释的，这些“视觉机器”只能看，而无法感受。
“这些系统通过模仿人类感知来理解世界，”他说，“它们擅长感知，因为它们是关于我们大脑如何接收信息的良好模型。”
“当你看到某个东西时，你的大脑会将其与我们每个人一生中积累的关于世界的丰富、结构化的知识进行比较：它是熟悉的吗？是独特的吗？我能理解它吗？”作者写道。“由于我们无法直接测量一个人的内在视觉知识，因此我们使用机器学习模型作为替代品。”
研究结果显示，这种知觉过程足以预测我们的许多情感反应，例如是否觉得某个物体美丽、积极或消极，或者是否感到兴奋。
研究意义
“很多情感可能比我们想象的更少具有‘情绪性’，”韦塞尔说道。他指出，基于丰富感官体验的知觉过程可能在塑造我们对周围世界的感受方面发挥了比许多心理学理论所暗示的更大的作用。
他们的发现对人工智能和机器学习有直接的影响，并可能引发关于此类系统如何学习的新思路。这项研究不仅加深了我们对人类情感机制的理解，还为开发更智能、更贴近人类感知方式的技术提供了新的方向。
新闻来源：美国国家科学院院刊
论文参考：DOI：10.1073/pnas.2306025121
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