"قياس" السعادة: جامعة كاليفورنيا في بيركلي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتتبع إفراز الدوبامين ومناطق الدماغ

المحتويات في لمحة:الدوبامين هو ناقل عصبي مهم في الجهاز العصبي، ويرتبط ارتباطًا وثيقًا بالحركة والذاكرة وأنظمة المكافأة. إنه رسول السعادة. عندما نرى شيئًا سارًا، يتم إفراز الدوبامين في الجسم، مما يحفزنا على متابعته. ومع ذلك، لا يزال التحليل الكمي الدقيق للدوبامين بعيد المنال. وبمساعدة التعلم الآلي، أجرت مجموعة الأبحاث التابعة لماركيتا ب. لاندري في جامعة كاليفورنيا، بيركلي (UCB) تحليلاً كمياً لكمية وموقع إطلاق الدوبامين، مما يقربنا خطوة واحدة من شفرة السعادة.
الكلمات المفتاحية:التعلم الآلي التعلم التعزيزي الدوبامين

المؤلف: سيتسونا
المحرر｜سانيانغ

تم نشر هذه المقالة لأول مرة على منصة HyperAI WeChat العامة.

في كثير من الأحيان يُطرح علينا هذا السؤال: "هل أنت سعيد؟" بعد مراجعة وضع حياتنا الأخير، ربما نتمكن من التوصل إلى إجابة مرضية نسبيًا. ومع ذلك، في إجابة لسؤال آخر حول السعادة، "ما مدى سعادتك؟" ليس الأمر سهلا.

يمكننا أن نصدر حكمًا دقيقًا نسبيًا بشأن الصواب والخطأ فيما يتعلق بالسعادة، ولكن من الصعب إجراء تحليل كمي للسعادة. لا يمكننا إلا أن نجري تقييمًا تقريبيًا باستخدام بعض ظروف الدرجة.

ولكن من وجهة نظر فسيولوجية،يمكن الحكم على درجة السعادة من خلال مستويات الهرمونات في جسم الإنسان، ومن أهم هذه الهرمونات هرمون الدوبامين.

الدوبامين هو ناقل عصبي مهم في الجهاز العصبي، وهو المسؤول عن نقل الرسائل بين الخلايا.الدوبامين هو رسول السعادة. عندما نرى شيئًا ممتعًا، يفرز دماغنا الدوبامين، مما يدفعنا إلى السعي وراء الأشياء السعيدة. لذلك، فإن الدائرة العصبية التي تتحكم بها الخلايا العصبية الدوبامينية تسمى أيضًا بدائرة المكافأة، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالتعلم والذاكرة والسلوك الإدماني.

على الرغم من أن الناس لديهم فهم واضح نسبيًا للتركيب الكيميائي للدوبامين ومنطقة توزيعه وتأثيراته الفسيولوجية،ومع ذلك، فإن آلية عمل الدوبامين على المستوى الخلوي والجزيئي لا تزال غير مفهومة بشكل جيد، ومن الصعب للغاية تحديد دور الدوبامين في الدوائر العصبية بشكل دقيق.

"قياس" السعادة: الذكاء الاصطناعي يفك شفرة الدوبامين

في عام 1997، شولتز وآخرون. اقترح آلية تشغيل محتملة لدائرة المكافأة - فرضية خطأ التنبؤ بالمكافأة.تنص هذه الفرضية على أن الخلايا العصبية الدوبامينية تضبط إطلاق الدوبامين على أساس الخطأ بين المكافآت المتوقعة والمكافآت الفعلية، وبالتالي تضبط دوافع الناس لمتابعة شيء ما.

في عام 2020، اكتشف DeepMind أن الخلايا العصبية المختلفة في الدماغ لديها توقعات مكافأة مختلفة لنفس التحفيز.بعبارة أخرى، هناك خلايا عصبية متفائلة نسبيا وخلايا عصبية متشائمة نسبيا في الدماغ. عندما نواجه نفس نصف الكوب من الماء، فإن الخلايا العصبية المتفائلة ستعتقد أن هناك نصف كوب من الماء وأن مستقبلنا مشرق. ستعتقد الخلايا العصبية المتشائمة أنه لم يتبق سوى نصف كوب من الماء وأننا نموت من العطش. وقد أظهرت الأبحاث الإضافية أن توزيع توقعات الخلايا العصبية للمكافآت يتوافق بشكل أساسي مع توزيع المكافآت الفعلية.

بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يتسارع تحليل الآليات العصبية لدوائر المكافأة.

في عام 2021، قامت مجموعة أبحاث إيرين إس. كاليبار في جامعة فاندربيلت (Vandy) في الولايات المتحدة بمراقبة التغيرات في محتوى الدوبامين في الكائنات الحية واستخدمت آلات الدعم المتجه (SVM) للتنبؤ بسلوك الكائنات الحية. وبناءً على النتائج التجريبية، اقترح فريق البحث نموذجًا جديدًا لتنظيم الدوبامين للأنشطة الفسيولوجية.

في الآونة الأخيرة، وصل تفسير الذكاء الاصطناعي للدوبامين إلى مستوى أعلى.بمساعدة التعلم الآلي، أجرت مجموعة الأبحاث التابعة لماركيتا ب. لاندري في جامعة كاليفورنيا، بيركلي (UCB) تحليلاً كمياً لكمية الدوبامين المنطلق والمناطق الدماغية التي يتم إطلاقه فيها، مما يوفر أفكاراً جديدة لدراسة التصوير العصبي والدوائر العصبية.

تم نشر البحث ذي الصلة في مجلة ACS Chemical Neuroscience، بعنوان "تحديد التوقيعات العصبية لإشارات الدوبامين باستخدام التعلم الآلي".

عنوان الورقة:https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acschemneuro.3c00001

تناولت هذه الدراسة بشكل رئيسي قضيتين:

1. التمييز بين كمية الدوبامين التي يتم إطلاقها تحت محفزات مختلفة(تحفيز التيار 0.1 مللي أمبير و 0.3 مللي أمبير)؛

2. تحديد منطقة الدماغ التي يتم إطلاق الدوبامين فيها(المخطط الظهري الوحشي DLS والمخطط الظهري الإنسي DMS).

أولاً، قاموا بوضع علامة على الدوبامين باستخدام مستشعرات الكاتيكولامين النانوية القريبة من الأشعة تحت الحمراء (nIRCat).بعد وضع العلامات، سوف يصدر الدوبامين فلورسنتًا تحت المجهر بالأشعة تحت الحمراء، وترتبط شدة الفلورسنت بشكل إيجابي بتركيز الدوبامين.عندما يتم تطبيق التحفيز الكهربائي على الدماغ، يتم إطلاق الدوبامين ثم إعادة تدويره. ستؤدي هذه العملية إلى ترك منحنى شدة الفلورسنت تحت المجهر تحت الأحمر. من خلال تحديد منحنى الفلورسنت، يمكن الحصول على 8 ميزات إحصائية، مثل متوسط شدة الفلورسنت، وعدد مواقع إطلاق الدوبامين (ROI، مناطق الاهتمام)، وما إلى ذلك، و2 ميزات زمنية، بما في ذلك المدة التي تكون فيها شدة الفلورسنت أعلى وأقل من 2 مرات الانحراف المعياري.يمكن استخدام قيم الميزات هذه لتدريب نماذج التعلم الآلي.

أ:نتائج الفلورسنت التي تم رصدها قبل وبعد التحفيز الحالي

ب:منحنى شدة الفلورسنت قبل وبعد التحفيز الحالي

استخدم الباحثون نموذجين، آلة الدعم المتجه (SVM) ونموذج الغابة العشوائية (RF)، للتدريب والتحليل على التوالي.

يمكن لنموذج SVM تصنيف النتائج إلى فئتين بناءً على الميزات غير الخطية المعقدة وتطبيق الشروط الحدودية التي تم الحصول عليها من خلال التدريب على بيانات الاختبار. يتكون نموذج RF من أشجار قرار متعددة، ويتم في النهاية فرز القرارات التي تتخذها كل شجرة قرار معًا للحصول على نتيجة الإخراج النهائية.

يمكن لنموذج RF تفسير المتغيرات في النتائج بشكل كامل لضمان التنبؤات الدقيقة. من خلال تحديد البيانات والميزات بشكل عشوائي، يتم تقليل حساسية نموذج شجرة القرار لبيانات التدريب الأصلية ويزيد الاختلافات بين أشجار القرار.

يتطلب كلا النموذجين كمية أقل من بيانات التدريب ويمكنهما فصل النتائج إلى فئتين، وهو ما يتوافق مع غرض هذه الدراسة.

مجموعة البيانات أ ومجموعة البيانات ب:يمثل تحفيزًا حاليًا مختلفًا أو تركيزًا لإطلاق الدوبامين في مناطق مختلفة من الدماغ

بعد تدريب النموذجين، يتم استخدام منحنيات شدة الفلورسنت التي تم الحصول عليها تحت تحفيزات التيار المختلفة كمدخلات، ويمكن للنماذج الحكم على شدة التحفيز ومنطقة الدماغ التي يتم إطلاق الدوبامين فيها.

الشكل أ:نتائج الفئران التي يبلغ عمرها 4 أسابيع

الشكل ب:نتائج الفئران التي يبلغ عمرها 8.5 أسبوعًا

الشكل ج:نتائج الفئران التي يبلغ عمرها 12 أسبوعًا

وتظهر النتائج أنه مع تقدم عمر الفئران، تزداد دقة النموذجين في الحكم على شدة التحفيز.ويرجع هذا بشكل رئيسي إلى أن مستويات الهرمونات لدى الفئران تصبح أكثر استقرارا ويمكن التنبؤ بها مع تقدمها في العمر. في الفئران التي يبلغ عمرها 12 أسبوعًا، يمكن أن تصل دقة نموذج RF في الحكم على شدة التحفيز إلى 0.832.

أ&ب:نتائج الفئران التي يبلغ عمرها 4 أسابيع

سي آند دي:نتائج الفئران التي يبلغ عمرها 8.5 أسبوعًا

هـ&ف:نتائج الفئران التي يبلغ عمرها 12 أسبوعًا

وكما يمكن رؤيته من الشكل، وعلى غرار نتائج شدة التحفيز، فإن التعلم الآلي لديه أعلى دقة حكم على الفئران التي يبلغ عمرها 12 أسبوعًا، تصل إلى 0.708. وفي الوقت نفسه، فإن ميزات الإدخال المختلفة ستؤثر أيضًا على دقة حكم النموذج.من بين معلمات الميزات المختلفة، يعد ROI هو الأكثر أهمية لدقة حكم النموذج.

من خلال التعلم الآلي، تمكن الباحثون من كسر قيود تحليل البيانات التقليدي، واختيار عدد كبير من متغيرات الميزات، وتحسين دقة حكم النموذج من خلال منطقة العائد على الاستثمار للميزات التي تم تجاهلها بواسطة تحليل البيانات التقليدي.بالإضافة إلى ذلك، يمكن توسيع هذا النموذج ليشمل الدوائر العصبية الأخرى غير الدوبامين، مما يوفر أفكارًا جديدة لدراسة التصوير العصبي والآليات العصبية.

الدوبامين: السيف ذو الحدين للسعادة والخسارة

يمنحنا الدوبامين شعورًا بالمتعة ويحفزنا على متابعة الأشياء الممتعة.سواء كان ذلك طعامًا لذيذًا، أو مناظر طبيعية جميلة، أو ممارسة التمارين الرياضية المناسبة، أو التفاعل الاجتماعي النشط، فإنه يساعد على إطلاق الدوبامين، وبالتالي يساعدنا في الحفاظ على مزاج جيد.وبسبب هذا، يمكن أيضًا استخدام الدوبامين كأداة تسويق للشركات. من "وجبات الدوبامين" المعبأة بشكل جميل إلى "أزياء الدوبامين" التي تجتاح وسائل التواصل الاجتماعي، فإن الألوان الزاهية لا تزين حياة الناس فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين مزاجهم.

لكن بعد الشعور بالسعادة، فإن مستوى الدوبامين في الجسم سينخفض مؤقتًا إلى ما دون المستويات الطبيعية، مما يؤدي إلى الشعور بالاكتئاب.بعد إفراز الدوبامين لفترات طويلة ومتكررة، يصبح إدراك الجسم البشري للسعادة باهتًا، مما يجعل من الصعب على الناس تقدير الجمال القليل في الحياة وأكثر عرضة للضياع. ولذلك اقترح البعض مفهوم "انسحاب الدوبامين"، وهو التحكم في إطلاق الدوبامين في الجسم عن طريق ضبط جداول العمل والراحة، والتحكم في وقت الترفيه، والابتعاد عن وسائل التواصل الاجتماعي، وما إلى ذلك، من أجل العودة إلى الحياة وتجربة السعادة الحقيقية.

سواء كان الأمر يتعلق بـ "تغطية الدوبامين" أو "سحب الدوبامين"، فإن الجميع يسعون إلى الجمال في الحياة ويجعلون أنفسهم يعيشون بسعادة.على الرغم من أن كلا النظريتين لها أساس فسيولوجي معين، إلا أن تأثيراتها الفعلية لا تزال بحاجة إلى الدراسة.وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يواصل الباحثون أيضًا استكشاف الآليات الكامنة وراء النشاط العصبي وأسرار الدوبامين. أعتقد أنه في يوم من الأيام، عندما يُسأل الناس "ما مدى سعادتك"، سيكونون قادرين على الإجابة دون تردد، 100%.

تم نشر هذه المقالة لأول مرة على منصة HyperAI WeChat العامة.

المقالات المرجعية:

[1]https://www.nature.com/articles/s41586-019-1924-61TP5معلومات إضافية

[2]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S096098222101188X

[3]https://www.science.org/doi/10.1126/science.275.5306.1593

[4]https://prezi.com/gxadjg6gz7li/nicotine-and-the-brain-reward-system/

[5]https://youtu.be/v6VJ2RO66Ag