De fiecare dată când parcurgeți Facebook, sunteți expus la zeci de fețe - unele cunoscute, altele nu. Cu toate acestea, cu doar o privire, creierul tău evaluează caracteristicile de pe acele fețe și le potrivește individului corespunzător, de multe ori înainte să ai timp să citești cine a fost etichetat sau cine a postat albumul. Cercetările arată că mulți oameni recunosc fețe chiar dacă uită alte detalii cheie despre o persoană, cum ar fi numele sau locul de muncă.
Continut Asemanator
- Cum alegeți un Lemur dintr-o formație? Acest software face saltul
- Această aplicație utilizează software de recunoaștere facială pentru a ajuta la identificarea condițiilor genetice
- Acest pește tropical poate fi învățat să recunoască fețele umane
Acest lucru are sens: ca animale extrem de sociale, oamenii trebuie să se poată identifica rapid și ușor reciproc prin vedere. Dar cum funcționează acest proces remarcabil în creier?
Aceasta a fost întrebarea care i-a exprimat lui Le Chang, un neurolog în cadrul Institutului Tehnologic din California, în 2014. În cercetări anterioare, directorul său de laborator a identificat deja neuronii în creierul primatelor care au procesat și recunoscut fețe. Aceste șase zone din lobul temporal al creierului, numite „plasturi de față”, conțin neuroni specifici care par a fi mult mai activi atunci când o persoană sau o maimuță se uită la o față decât alte obiecte.
„Dar mi-am dat seama că lipsește o mare întrebare”, spune Chang. Adică: modul în care patch-urile recunosc fețele. Oamenii inca [nu] stiau codul exact al chipurilor pentru acesti neuroni.
În căutarea metodei pe care creierul o folosește pentru a analiza și recunoaște fețele, Chang a decis să descompună fața matematic. El a creat aproape 2.000 de fețe umane artificiale și și-a descompus părțile componente pe categorii cuprinzând 50 de caracteristici care fac fețele diferite, de la culoarea pielii la cantitatea de spațiu dintre ochi. El a implantat electrozii în două maimuțe rhesus pentru a înregistra modul în care neuronii de pe fețele lor petice au tras atunci când li s-au arătat fețele artificiale.
Afișând apoi maimuțelor mii de fețe, Chang a reușit să identifice ce neuroni au tras în funcție de caracteristicile pe fiecare față, relatează el într-un studiu publicat în această lună în revista Cell .
S-a dovedit că fiecare neuron din peticele feței a răspuns în anumite proporții la o singură caracteristică sau „dimensiune” a ceea ce face fețele diferite. Aceasta înseamnă că, în ceea ce privește neuronii dvs., o față este o sumă de părți separate, spre deosebire de o singură structură. Chang observă că a fost capabil să creeze fețe care păreau extrem de diferite, dar care produceau aceleași modele de tragere neurală, deoarece împărtășeau caracteristici cheie.
Această metodă de recunoaștere a feței este în contrast cu ceea ce unii neuroștiști au crezut anterior despre modul în care oamenii recunosc fețele. Anterior, existau două teorii opuse: „codificarea exemplară” și „codificarea normelor”. Pentru teoria exemplificării codificării, neuroștiștii au propus ca creierul să recunoască fețele prin compararea trăsăturilor faciale cu exemple extreme sau distincte ale acestora, în timp ce teoria codificării normelor propunea că creierul analiza modul în care caracteristicile unei fețe diferă de o „față medie”.
Înțelegerea acestui tipar de ardere neuronală i-a permis lui Chang să creeze un algoritm prin care el să poată efectiv să inverseze modelele de doar 205 de neuroni care trăgeau în timp ce maimuța privea o față pentru a crea ce chipuri se vedea maimuța, fără să știe măcar ce față vedea maimuța . Ca un artist de schiță al poliției care lucrează cu o persoană pentru a combina trăsăturile faciale, el a fost capabil să ia trăsăturile sugerate de activitatea fiecărui neuron și să le combine într-o față completă. În aproape 70 la sută din cazuri, oamenii extrasi de pe site-ul de aglomerare Amazon Turk s-au potrivit cu fața inițială și fața recreată ca fiind aceeași.
„Oamenii spun întotdeauna că o imagine valorează o mie de cuvinte”, a declarat neuroștiințistul coautor Doris Tsao într-un comunicat de presă. „Dar îmi place să spun că o imagine a unei fețe valorează aproximativ 200 de neuroni”.
Fețele artificiale arătate maimuțelor și reconstrucțiile pe care cercetătorii le-au făcut folosind doar activitatea neuronală din creierul lor. (Doris Tsao) Bevil Conway, un neuroștiințific la National Eye Institute, a declarat că noul studiu l-a impresionat.
„Oferă un cont de principiu pentru modul în care se face recunoașterea feței, folosind date de la neuronii reali”, spune Conway, care nu a fost implicat în studiu. El a adăugat că o astfel de activitate ne poate ajuta să dezvoltăm tehnologii de recunoaștere facială mai bune, care sunt în prezent defecte notoriu. Uneori, rezultatul este de râs, dar alteori algoritmii pe care se bazează aceste programe s-au dovedit că au prejudecăți rasiale grave.
În viitor, Chang își vede munca ca fiind posibilă folosită în investigațiile poliției pentru a evidenția potențiali criminali de la martorii care i-au văzut. Ed Connor, un neurolog în cadrul Universității Johns Hopkins, prevede un software care ar putea fi dezvoltat pentru a ajusta caracteristicile bazate pe aceste 50 de caracteristici. A spus el, un astfel de program ar putea permite martorilor și poliției să ajusteze fețele bazate pe caracteristicile pe care oamenii le folosesc pentru a le distinge, ca un sistem de 50 de cadranele pe care martorii le-ar putea transforma în chipuri morfice în momentul în care își amintesc cel mai mult.
„În loc de oameni care descriu cum arată alții”, speculează Chang, „am putea efectiv decoda direct gândurile lor”.
„Autorii merită kudos pentru a ajuta la promovarea acestei zone importante”, spune Jim DiCarlo, un inginer biomedical la MIT, care cercetează recunoașterea obiectelor în primate. Cu toate acestea, DiCarlo, care nu a fost implicat în studiu, consideră că cercetătorii nu dovedesc în mod adecvat că este nevoie doar de 200 de neuroni pentru a face discriminări între fețe. În cercetările sale, observă, a descoperit că este nevoie de aproximativ 50.000 de neuroni pentru a distinge obiectele într-un mod mai realist, dar încă mai puțin realist decât fețele din lumea reală.
Pe baza acestei lucrări, DiCarlo estimează că recunoașterea fețelor ar necesita undeva între 2.000 și 20.000 de neuroni chiar și pentru a le distinge la o calitate aspră. „Dacă autorii cred că fețele sunt codificate de aproape trei ordine de magnitudine mai puțini neuroni, asta ar fi remarcabil”, spune el.
„În general, această lucrare este o adăugare plăcută la literatura existentă, cu câteva analize grozave”, concluzionează DiCarlo, „dar câmpul nostru încă nu este la o înțelegere completă, bazată pe model, a codului neuronal pentru fețe.”
Connor, care, de asemenea, nu a fost implicat în noile cercetări, speră că acest studiu va inspira noi cercetări în rândul neurologilor. Spune el, această ramură a științei a respins lucrările mai complexe ale creierului, asemănătoare cu „cutiile negre” ale rețelelor neuronale adânci ale computerului: atât de dezordonate încât să fie imposibil de înțeles cum funcționează.
„Este greu să-ți imaginezi că cineva face vreo treabă mai bună pentru a înțelege modul în care identitatea feței este codificată în creier”, spune Connor al noului studiu. „Va încuraja oamenii să caute coduri neuronale specifice și complexe uneori.” El a discutat deja cu Tsao posibilitatea de a cerceta modul în care creierul interpretează expresiile faciale.
„Neuroștiința nu devine niciodată mai interesantă decât atunci când ne arată care sunt evenimentele fizice din creier care dau naștere unor experiențe specifice”, spune Connor. „Pentru mine, acesta este Sfântul Graal.”
