Модель мозговой сети может предсказать, когда люди будут удивлены

Удивление — это ключевая человеческая эмоция, которая обычно ощущается, когда что-то, что мы наблюдаем или переживаем, отличается от наших ожиданий. Эта естественная человеческая реакция на неожиданное была в центре внимания многочисленных психологических исследований, которые раскрыли некоторые из ее основных нейронных процессов.

Исследователи из Чикагского университета разработали модель мозговой сети, которая может предсказывать удивление людей. В статье, опубликованной в Nature Human Behaviour, они показали, что эта модель хорошо обобщается для различных задач, предсказывая удивление людей, которые выполняют задачу или смотрят различные видео, содержащие неожиданные элементы.

Исследование, проведенное этими учеными, основывается на предыдущих исследованиях, посвященных удивлению. Более ранние работы показали, что люди испытывают удивление, когда реальность сталкивается с их ожиданиями во многих различных ситуациях. Некоторые из этих прошлых работ обнаружили закономерности мозговой активности, связанные с каждым конкретным опытом удивления.

«Первой целью статьи было выяснить, можем ли мы использовать мозг как общее пространство для понимания нашего опыта», — рассказывает соавтор исследования Цзывэй Чжан. «Если мой мозг демонстрирует схожую картину, когда я удивляюсь, изучая задание, с вашей, когда вы удивляетесь, наблюдая за баскетбольным матчем, это говорит нам о том, что эти совершенно разные переживания имеют нечто общее, и что мозг реагирует на эти нарушения ожиданий одинаково».

Изучив предыдущие исследования, посвященные тому, как человеческий мозг реагирует на неожиданности, Чжан с коллегой Моникой Розенберг решили определить, можно ли использовать эти мозговые реакции для прогнозирования того, когда люди будут удивлены в разных контекстах. По сути, их целью было правильно угадать, будут ли люди удивлены в определенный момент, изучая активность их мозга.

«Мы использовали три набора данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), собранные и предоставленные другими исследовательскими группами», — поясняет Чжан. «В одном наборе данных, предоставленном Джозефом Макгуайром и его коллегами, добровольцы выполняли обучающее задание в сканере МРТ. Их целью было узнать, где на экране компьютера появится мультяшный мешок с монетами. Чем лучше они усваивали задание, тем больше монет они могли «поймать» в игре».

В этой предыдущей работе Макгуайра и его коллег было обнаружено, что участники научились предсказывать, где сумка появится на экране компьютера. Однако в некоторых случаях сумка появлялась в неожиданных местах, и исследователи предположили, что в этих случаях люди чувствовали удивление.

«Второй проанализированный нами набор данных был собран и предоставлен доктором Джеймсом Энтони и его коллегами», — рассказывает Чжан. 

В этом исследовании добровольцы смотрели видеозаписи баскетбольных матчей во время фМРТ. Удивление выше, когда уверенность в том, кто победит в игре, меняется в зависимости от очков и силы команд. Наконец, Шари Лю и ее коллеги собрали и поделились данными фМРТ, собранными во время просмотра людьми мультфильмов, в которых персонажи совершали более или менее неожиданные действия.

Примерами неожиданных действий являются случаи, когда персонажи меняли свои цели (например, двигались в непредсказуемом направлении) или действовали неэффективно (например, делали преувеличенное движение, обходя препятствие).

Чтобы предсказать удивление участников, принявших участие в этих трех отдельных исследованиях, Чжан и Розенберг создали новую модель мозговой сети, названную моделью прогнозирования на основе флуктуации края удивления (EFPM). Эта модель была разработана для отслеживания флуктуаций во взаимодействиях между различными частями мозга, чтобы предсказать, когда люди испытывают удивление.

«Если мы думаем о мозге как о системе, в которой различные области взаимодействуют друг с другом, мы уже думаем о мозге как о сети», — объясняет Чжан. «В этой статье мы построили модель, которая предсказывает степень удивления человека на основе конфигурации его мозговой сети в тот момент».

В качестве первого шага в разработке своей модели исследователи определили взаимодействия мозга, которые предсказывали удивление во время учебного задания, которое использовали Макгуайр и его коллеги.

Затем они попытались определить, можно ли использовать силу этих же мозговых взаимодействий для прогнозирования удивления участников двух других ранее исследованных ими работ, в которых людям предлагалось посмотреть видеозаписи баскетбольных матчей и мультфильмов соответственно.

«Мы считаем, что эта работа имеет несколько последствий», — говорит Чжан. «Во-первых, созданная нами модель мозга способна предсказать удивление у незнакомого человека, выполняющего ту же задачу (то есть обучающую задачу), и у другой группы людей, делающих что-то совершенно иное (то есть смотрящих баскетбольный матч). Другими словами, мы можем посмотреть на данные совершенно нового человека, делающего что-то совершенно иное, и с некоторой степенью точности предположить, насколько он удивлен».

В целом, результаты, которые получили Чжан и Розенберг, свидетельствуют о том, что некоторые части человеческого мозга реагируют на нарушение ожиданий независимо от того, что делают люди или в каком контексте они находятся.

Используя свою модель, они смогли предсказать удивление, которое испытывают люди, просто используя данные нейровизуализации. Хотя предсказания были далеко не идеальными, они были точнее, чем исследователи могли бы ожидать, исходя только из случайности.

«Мы считаем, что последствия этой модели выходят за рамки простого удивления», — говорит Чжан. «Разработанный нами метод может быть использован в качестве основы для прогнозирования и других событий, например, насколько внимательным является человек или насколько счастливым он себя чувствует».

Это недавнее исследование вскоре может вдохновить на новые исследования, направленные на прогнозирование человеческих эмоций по записанной мозговой активности. Поскольку их анализы опирались на наборы данных, собранные другими исследовательскими группами, Чжан и Розенберг считают, что это также подчеркивает преимущества открытой науки и предоставления данных или кода другим.

В своих следующих исследованиях ученые планируют оценить способность своей модели предсказывать удивление в еще более широком диапазоне контекстов. Например, они хотели бы изучить ее предсказательные способности в случаях, когда люди слушают истории, музыкальные композиции и даже взаимодействуют с другими в социальных условиях.

«До сих пор мы говорили об обобщающем характере модели, то есть о том, что эта модель чувствительна к «общим» нейронным сигнатурам удивления у разных людей и в разных контекстах», — резюмирует Чжан. «В другом направлении работы мы также заинтересованы в исследовании того, как и почему люди удивляются в разное время, и как это влияет на то, что они помнят и узнают. Например, могут ли индивидуальные различия в удивлении при прослушивании историй предсказать, как люди по-разному помнят истории? Мы считаем, что важно понимать как «общие», так и «уникальные» аспекты нарушения ожиданий».