机器学习阐明了人脑的感受
作者：The City University of New York
大脑对周围世界的感觉是新论文的主题出版在国家科学院论文集，由纽约市城市大学公民和全球领导力学院的尤金·苏罗维茨（Eugene Surowitz）计算认知神经科学助理教授爱德华·A·船（Edward A.
这项名为“感觉的知觉至高无上的研究：无效的机器视觉模型解释了人类视觉唤起情感的大部分差异”，寻求深入了解感知过程与情感（情感）响应之间的联系。
为了预测人类情感对各种自然图像的反应，研究人员采用了机器学习正如船只所解释的那样，经过训练，可以对图像“视觉机”的内容进行分类，如船只所解释的那样。
“这些系统可以通过模仿来理解世界人类的感知，”他说。“他们很擅长感知，因为它们是我们大脑如何了解信息的良好模型。
“当你看某些东西时脑将其与我们每个人一生中积累的关于世界的庞大，结构化的知识进行比较：熟悉吗？它是独一无二的吗？作者写道：“我理解吗？
他们的结果表明，这个感知过程足以预测我们的许多情感反应，例如人们是否发现一个物体美丽，正面或负面或唤醒。
船只说：“很多情感的影响可能比我们想象的要少。”船只表明，建立在丰富的感官体验的知觉过程可能会影响我们周围世界的感觉远不止于许多心理理论建议。
他们的发现对人工智能和机器学习，并可能导致有关此类系统如何学习的新想法。
更多信息：Colin Conwell等人，感觉的感知至关重要：无效的视觉机器解释了人类视觉诱发情感的大部分差异，国家科学院论文集（2025）。doi：10.1073/pnas.2306025121
引用：机器学习阐明了人脑的感受如何（2025年，2月18日）检索2025年2月19日来自https://medicalxpress.com/news/2025-02-machine-human-brain.html
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