Vsakič, ko se pomikate po Facebooku, ste izpostavljeni na desetine obrazov - nekateri znani, nekateri ne. Kljub temu da vaši možgani s komaj kratkim pogledom presodijo lastnosti na teh obrazih in jih prilagodijo ustreznemu posamezniku, pogosto preden sploh imate čas, da preberete, kdo je označil ali kdo je objavil album. Raziskave kažejo, da mnogi prepoznajo obraze, tudi če pozabijo druge ključne podrobnosti o osebi, na primer ime ali službo.
Sorodne vsebine
- Kako izberete lemurja iz sestave? Ta programska oprema naredi preskok
- Ta aplikacija za prepoznavanje genetskih stanj uporablja programsko opremo za prepoznavanje obraza
- To tropsko ribo lahko naučimo prepoznati človeške obraze
To je smiselno: ljudje morajo biti kot zelo socialne živali sposobni hitro in enostavno identificirati drug drugega z vidom. Toda kako točno ta izjemen proces deluje v možganih?
To vprašanje je leta 2014 vznemirilo Le Changa, nevroznanstvenika s Kalifornijskega tehnološkega inštituta. V predhodnih raziskavah je njegov direktor laboratorija že ugotovil nevrone v možganih primatov, ki so obdelali in prepoznali obraze. Teh šest področij v možganskem temporalnem reženju, imenovano "obliži obraza", vsebujejo specifične nevrone, za katere je videti, da so veliko bolj aktivni, če oseba ali opica gledajo v obraz kot drugi predmeti.
"A ugotovil sem, da manjka veliko vprašanje, " pravi Chang. To je: kako obliži prepoznavajo obraze. "Ljudje še vedno niso vedeli natančnega koda obraza za te nevrone."
V iskanju metode, ki jo možgani uporabljajo za analizo in prepoznavanje obrazov, se je Chang odločil matematično razčleniti obraz. Ustvaril je skoraj 2000 umetnih človeških obrazov in razčlenil njihove sestavne dele po kategorijah, ki obsegajo 50 značilnosti, zaradi katerih se obrazi razlikujejo, od barve kože do količine prostora med očmi. Implantirali so elektrodi v dve opici rezus, da bi posneli, kako so se nevroni v obraznih obližih možganov strelili, ko so jim pokazali umetne obraze.
Potem ko je opicam pokazal na tisoče obrazov, je Chang lahko presodil, kateri nevroni so streljali glede na to, katere lastnosti so bile na vsakem obrazu, poroča v študiji, objavljeni ta mesec v reviji Cell .
Izkazalo se je, da se je vsak nevron v obraznih obližih v določenih razmerjih odzval samo na eno značilnost ali "dimenzijo" tega, kar naredi obraze drugačne. To pomeni, da je obraz, kar se tiče vaših nevronov, skupek ločenih delov, v nasprotju z eno samo strukturo. Chang ugotavlja, da je lahko ustvaril obraze, ki so bili videti izjemno različni, vendar so ustvarili enake vzorce nevronskega streljanja, ker so si delili ključne lastnosti.
Ta metoda prepoznavanja obrazov stoji v nasprotju s tistim, kar so nekateri nevroznanstveniki prej razmišljali o tem, kako ljudje prepoznavajo obraze. Pred tem sta obstajali dve nasprotujoči si teoriji: »vzorčno kodiranje« in »kodiranje norme«. Za teorijo vzorčnega kodiranja so nevroznanstveniki predlagali, da možgani prepoznajo obraze s primerjanjem lastnosti obraza z ekstremnimi ali izrazitimi primeri, medtem ko je teorija kodiranja norme predlagala, da možgani so analizirali, kako se lastnosti obraza razlikujejo od "povprečnega obraza."
Razumevanje tega vzorca nevronskega streljanja je Changu omogočilo, da je ustvaril algoritem, s katerim bi lahko dejansko obrnil vzorce le 205 nevronov, ki so streljali, ko je opica gledala v obraz, da bi ustvarila tisto, kar vidi opica, ne da bi sploh vedel, kakšen obraz je opica videla . Tako kot policijski risar, ki dela s človekom, da združuje obrazne poteze, je tudi on lahko prevzel lastnosti, ki jih predlaga dejavnost vsakega posameznega nevrona, in jih združil v popoln obraz. V skoraj 70 odstotkih primerov so se ljudje, ki so bili sestavljeni iz množičnega spletnega mesta Amazon Turk, ujemali s prvotnim obrazom in znova oblikovanim obrazom.
"Ljudje vedno pravijo, da je slika vredna tisoč besed, " je v sporočilu za javnost dejala soavtorica nevroznanstvenika Doris Tsao. "Toda rad rečem, da je slika obraza vredna približno 200 nevronov."
Umetni obrazi, ki so jih prikazali opicam, in rekonstrukcije, ki so jih naredili raziskovalci s pomočjo nevronske aktivnosti iz njihovih možganov. (Doris Tsao) Bevil Conway, nevroznanstvenik z Nacionalnega očesnega inštituta, je dejal, da ga je nova raziskava navdušila.
"Zagotavlja načelno razlago o tem, kako nastane prepoznavanje obraza z uporabo podatkov iz pravih nevronov, " pravi Conway, ki v raziskavo ni bil vključen. Dodal je, da nam takšno delo lahko pomaga razviti boljše tehnologije prepoznavanja obraza, ki so trenutno zelo pomanjkljive. Včasih je rezultat nasmejan, medtem ko so drugi algoritmi, na katere se ti programi opirajo, ugotovili, da imajo resne rasne pristranskosti.
V prihodnosti Chang njegovo delo vidi kot potencialno uporabljenega v policijskih preiskavah za profiliranje potencialnih kriminalcev iz prič, ki so jih videli. Ed Connor, nevroznanstvenik z univerze Johns Hopkins, predvideva programsko opremo, ki bi jo bilo mogoče razviti za prilagoditev funkcij, ki temeljijo na teh 50 značilnostih. Takšen program bi po njegovih besedah lahko pričam in policiji omogočil natančno nastavitev obrazov na podlagi lastnosti, ki jih ljudje uporabljajo za razlikovanje, podobno kot sistem 50 klic, s katerimi bi se priče lahko spremenile v posmrtne obraze, ko se jih najbolj spomnijo.
"Namesto da bi ljudje opisovali, kako izgledajo drugi, " Chang razmišlja, "bi lahko dejansko neposredno dekodirali njihove misli."
"Avtorji si zaslužijo kudo za pomoč pri vodenju tega pomembnega področja naprej, " pravi Jim DiCarlo, biomedicinski inženir na MIT, ki raziskuje prepoznavanje predmetov pri primatih. Vendar DiCarlo, ki ni bil vključen v raziskavo, meni, da raziskovalci ne dokazujejo dovolj, da je za razlikovanje med obrazi potrebnih le 200 nevronov. Kot ugotavlja, je v svoji raziskavi ugotovil, da je za ločitev predmetov na realnejši način potrebnih približno 50.000 nevronov, vendar še vedno manj realističnih kot obrazi v resničnem svetu.
Na podlagi tega dela DiCarlo ocenjuje, da bi za prepoznavanje obrazov potrebovali nekje med 2.000 in 20.000 nevronov, da bi jih v grobem razlikovali. "Če avtorji verjamejo, da so obrazi kodirani za skoraj tri zaporedje manj nevronov, bi bilo to izjemno, " pravi.
"Na splošno je to delo lep dodatek k obstoječi literaturi z nekaj odličnimi analizami, " zaključuje DiCarlo, "vendar naše področje še ni v celoti, na vzorcu zasnovanem razumevanju nevronske kode za obraze."
Connor, ki prav tako ni bil vključen v nove raziskave, upa, da bo ta študija navdihnila nove raziskave med nevroznanstveniki. Prepogosto, pravi, ta veja znanosti zavrže bolj zapleteno delovanje možganov, podobno "črnim skrinjicam" računalniških globokih nevronskih mrež: tako zmedeno, da bi bilo nemogoče razumeti, kako delujejo.
"Težko si je predstavljati, da bi kdo kdaj boljše delo razumel, kako je identiteta obraza kodirana v možganih, " pravi Connor iz nove študije. "To bo ljudi spodbudilo, da iščejo včasih posebne in zapletene nevronske kode." S Tsao je že razpravljal o možnosti raziskovanja, kako možgani razlagajo obrazno mimiko.
"Nevroznanost nikoli ne postane bolj zanimiva kot takrat, ko nam pokaže, kakšni so fizični dogodki v možganih, ki povzročajo posebne izkušnje, " pravi Connor. "Zame je to Sveti Gral."
