Если у вас есть случайная встреча с дальним двоюродным братом, бывшим одноклассником или человеком, который много лет назад на вашем рабочем месте, даже если он пожилой, у вас обычно не возникает проблем с распознаванием их лиц. Наш мозг настолько подготовлен, чтобы идентифицировать лица — или отличать людей друг от друга — что мы редко даже перестаем думать об этом.

 

 


Пары изображений лиц, которые выявляли сходные (левая колонка) и разные (правая колонка) паттерны активации нейронов. Каждый столбец показывает реакцию одного электрода на лицо на фотографии; чем выше планка и чем светлее красный, тем сильнее реакция

Но то, что происходит в мозге, когда он участвует в таком распознавании, еще далеко не понято. В новом исследовании, только что опубликованном в престижном журнале Nature Communications , исследователи из Научного института Вейцмана в Реховоте прояснили этот вопрос. Они обнаружили удивительное сходство между тем, как лица кодируются в мозге, и тем, как системы искусственного интеллекта, известные как глубокие нейронные сети, выполняют этот подвиг.

 

Эти результаты могут помочь нам лучше понять, как восприятие и распознавание лица кодируются человеческим мозгом. С другой стороны, они могут также способствовать дальнейшему повышению производительности нейронных сетей, настраивая их так, чтобы приблизить их к наблюдаемым моделям реакции мозга.

 

Когда мы смотрим на лицо, группы нейронов в зрительной коре активируются и запускают свои сигналы. Фактически, определенные группы нейронов реагируют избирательно на лица, но не на другие объекты. Но не было известно, как активация отдельных нервных клеток объединяется, чтобы произвести восприятие и распознавание лица.

Профессор Рафи Малах из отделения нейробиологии Института Вейцмана и доктор наук в своей группе Шани Гроссман решили решить этот вопрос, сравнив активность человеческого мозга с глубокими нейронными сетями.

 

 

Эти вычислительные системы, которые недавно произвели революцию в области искусственного интеллекта, обучены выполнять задачи, изучая огромные массивы данных. За последние несколько лет они настолько улучшились, что теперь выполняют так же хорошо, как и люди, или даже лучше, в различных визуальных задачах, включая распознавание лиц.

 

Гроссман и Гай Газив, студент-исследователь факультета информатики и прикладной математики, проанализировали данные, полученные от 33 человек в лаборатории доктора Ашеша Мехты в Институте медицинских исследований им. Файнштейна в Манхассете, Нью-Йорк. Этот уникальный набор добровольцев исследования — пациенты эпилепсии, у которых были электроды, имплантированные в различные области их мозга с целью диагностики.

 

Поскольку людям показали серию лиц из разных баз данных изображений, в том числе известных и незнакомых людей, их активность мозга контролировалась с помощью записей с 96 электродов, имплантированных в ту часть мозга, которая отвечает за восприятие лица.

 


 

Пары граней нанесены на график согласно сходству. Вертикальная ось показывает данные человеческого мозга; горизонтальная ось, данные, полученные с помощью глубокой нейронной сети. Большинство пар сгруппированы близко к диагонали, показывая сильную параллель между тем, как мозг и сеть кодируют грани. Например, Вуди Аллен и Мэрилин Монро имеют очень разные представления как в мозге, так и в сети, поэтому на графике эта пара расположена высоко на обеих осях.

 

Записи показали, что каждое лицо вызывало уникальный паттерн активации нейронов, в котором участвовали разные группы нейронов, которые запускались с разной интенсивностью. Интересно, что некоторые пары лиц вызывали сходные паттерны мозговой активности — то есть у них были похожие «сигнатуры» активности, в то время как другие запускали паттерны активации, которые значительно отличались друг от друга. Исследователи хотели узнать, играют ли эти сигнатуры активации важную роль в нашей способности распознавать лица.

 

Они решили сравнить систему распознавания лиц человека с системой глубокой нейронной сети, имеющей аналогичные способности распознавания лиц. Эта искусственная сеть, в некоторой степени вдохновленная зрительной системой человека, содержит искусственные элементы, аналогичные нейронам, расположенные примерно в двух десятках «слоев». Чтобы распознать лицо человека, искусственные нейроны в каждом слое выбирают и комбинируют различные черты лица — из самые простые из них, такие как линии и примитивные формы, более сложные, такие как части глаза и другие лицевые фрагменты, для таких окончательных, как личность человека.

 

Исследователи предположили, что если паттерны кодирования лица, которые они обнаружили в человеческом мозге, были критически важны для того, чтобы позволить людям распознавать лица, такие сигнатуры также должны быть найдены в искусственной сети. Чтобы проверить, было ли это правильно, они представили в сеть те же изображения лиц, которые были показаны людям-добровольцам. Затем они проверили, вызывали ли эти лица наборы эксклюзивных паттернов активации, которые имели то же разнообразие и структуру, что и те, которые были обнаружены в человеческом мозге.

Удивительно, но ученые обнаружили поразительную параллель между человеком и искусственными системами. Это было наиболее заметно в средних слоях глубокой сети — тех, которые представляют реальный образный вид лиц, а не более абстрактную личную принадлежность владельцев лиц.

 

«Весьма информативно, что две такие кардинально разные системы — биологическая и искусственная, то есть мозг и глубокая нейронная сеть — развились таким образом, что они обладают сходными характеристиками», — отметил Малах. «Я бы назвал это сходящейся эволюцией — так же, как искусственные самолеты демонстрируют сходство с крыльями насекомых, птиц и даже млекопитающих. Такая конвергенция указывает на исключительную важность уникальных моделей кодирования лиц для распознавания лиц ».

 

«Наши результаты подтверждают гипотезу о том, что различные паттерны активации нейронов в ответ на разные лица, а также отношения между этими паттернами играют ключевую роль в том, как мозг воспринимает лица», — добавил Гроссман. «

 

http://translate.google.com/translate?hl=ru&sl=auto&tl=ru&u=https%3A%2F%2Fwww.breakingisraelnews.com%2F

Источник