Cilvēka sejas atpazīšana, kas atrasta neironu tīklā, pamatojoties uz pērtiķu smadzenēm

Kad neirozinātnieki izmanto funkcionālo magnētiskās rezonanses attēlveidošanu, lai redzētu, kā pērtiķa smadzenes reaģē uz pazīstamām sejām, notiek kaut kas dīvains. Kad tiek parādīta pazīstama seja, pērtiķa smadzenes iedegas nevis noteiktā apgabalā, bet deviņās dažādās.

Neirozinātnieki šos apgabalus sauc par sejas plankumiem un domā, ka tie ir neironu tīkli ar specializētām funkcijām, kas saistītas ar sejas atpazīšanu. Pēdējos gados pētnieki ir sākuši ķircināt, ko katrs no šiem ielāpiem dara. Tomēr tas, kā tie visi darbojas kopā, ir slikti izprotami.

Šodien mēs gūstam nelielu ieskatu šajā problēmā, pateicoties Amirhossein Farzmahdi darbam Fundamentālo zinātņu pētniecības institūtā Teherānā, Irānā, un dažiem draugiem no visas pasaules. Šie puiši ir izveidojuši vairākus neironu tīklus, katram no kuriem ir tādas pašas funkcijas kā pērtiķu smadzenēs. Pēc tam viņi tos apvienoja, lai redzētu, kā viņi strādā kopumā.

Rezultāts ir neironu tīkls, kas var precīzi atpazīt sejas. Bet tas vēl nav viss. Tīkls parāda arī daudzas sejas atpazīšanas īpatnības cilvēkiem un pērtiķiem, piemēram, nespēja viegli atpazīt sejas, kad tās ir apgrieztas otrādi.

Jaunais neironu tīkls sastāv no sešiem slāņiem, no kuriem pirmie četri ir apmācīti primāro funkciju iegūšanai. Pirmie divi atpazīst malas, drīzāk kā divas redzes garozas zonas, kas pazīstamas kā V1 un V2. Nākamie divi slāņi atpazīst sejas daļas, piemēram, acu, deguna un mutes rakstu. Šie slāņi simulē smadzeņu daļu, ko sauc par V4, un priekšējo IT neironu uzvedību.

Piektais slānis ir apmācīts atpazīt vienu un to pašu seju no dažādiem leņķiem. Tas ir pazīstams kā skata selektīvs slānis, un tas ir iedvesmots no pērtiķu smadzeņu daļām, ko sauc par vidējās sejas plankumiem.

Pēdējais slānis saskaņo seju ar identitāti. To sauc par identitātes selektīvo slāni, un tas simulē pērtiķa smadzeņu daļu, kas pazīstama kā priekšējā sejas plāksteris.

Farzmahdi un kopīgi apmāca sistēmas slāņus, izmantojot dažādas attēlu datu bāzes. Piemēram, vienā no datu kopām ir 740 sejas attēli, kas sastāv no 37 dažādiem 20 cilvēku skatiem. Citā datu kopā ir 90 cilvēku attēli, kas uzņemti no 37 dažādiem skata leņķiem. Viņiem ir arī vairākas datu kopas, lai novērtētu specifiskas neironu tīkla īpašības.

Apmācījuši neironu tīklu, Farzmahdi un citi to veica tā tempā. Jo īpaši viņi pārbauda, ​​vai tīkls parāda zināmu cilvēku uzvedību, atpazīstot sejas.

Piemēram, dažādi uzvedības pētījumi ir parādījuši, ka cilvēki visvieglāk atpazīst sejas, ja tās redz no trīs ceturtdaļām, kas ir pusceļā starp pilno frontālo daļu un profilu.

Interesanti, ka Farzmahdi un kolēģi saka, ka viņu tīkls darbojas tāpat — optimālais skata leņķis ir tas pats trīs ceturtdaļas skats, ko cilvēki dod priekšroku.

Vēl viena dīvaina cilvēka sejas atpazīšanas iezīme ir tā, ka ir daudz grūtāk atpazīt sejas, kad tās ir apgrieztas otrādi. Un Farzmahdi un co neironu tīkls parāda tieši tādu pašu īpašību.

Turklāt tas demonstrē arī salikto sejas efektu. Tas notiek, ja identiski sejas augšdaļas attēli ir izlīdzināti ar dažādām apakšējām pusēm, un tādā gadījumā cilvēki tos uztver kā dažādus cilvēkus. Neirozinātnieki saka, ka tas liecina, ka sejas atpazīšana darbojas tikai veselas sejas līmenī, nevis pa daļām.

Farzmahdi un kolēģi saka, ka viņu jaunais neironu tīkls darbojas tieši tāpat. Tas uzskata, ka saliktās sejas ir jaunas identitātes, kas liecina, ka tīklam ir jāatpazīst sejas kā veselums, tāpat kā cilvēki.

Visbeidzot, Farzmahdi un kolēģi saka, ka tad, kad viņu neironu tīkls tiek apmācīts, izmantojot noteiktas rases sejas, viņiem ir daudz grūtāk identificēt citas rases sejas. Atkal, tā ir cilvēkiem labi zināma parādība. Viņi saka, ka cilvēki labāk atpazīst savas rases sejas nekā citas rases. Šo efektu sauc par citu rasu efektu.

Tas ir interesants darbs, jo neviena cita sejas atpazīšanas sistēma nav spējusi reproducēt šīs bioloģiskās īpašības. Rezultāti liecina, ka Farzmahdi un co ir atraduši interesantu veidu, kā mākslīgā sistēmā reproducēt šo cilvēku un pērtiķu uzvedību pirmo reizi. Mūsu piedāvātais modelis… izskaidro pērtiķu sejas plankumu neironu reakcijas raksturlielumus; kā arī vairākas uzvedības parādības, kas novērotas cilvēkiem, viņi saka.

Šī darba process ir gandrīz tikpat aizraujošs kā rezultāts. Šie puiši ir paņēmuši noteiktas struktūras, kas atrodamas pērtiķu smadzenēs, izveidojuši sintētisku sistēmu, pamatojoties uz struktūrām, un pēc tam atklājuši, ka mākslīgā uzvedība atbilst bioloģiskajai uzvedībai.

Ja tas darbojas redzei, vai tas var darboties arī dzirdei, taustei, līdzsvaram, kustībām un tā tālāk? Un papildus tam ir potenciāls uztvert cilvēka būtību, kas kaut kādā veidā ir jāuztver smadzeņu struktūrām.

Citus ieteikumus, lūdzu, komentāru sadaļā.

Skaidrs, ka sintētiskās neirozinātnes un mākslīgā intelekta jomas mainās. Un ātri.

Atsauce: arxiv.org/abs/1502.01241 : specializēts sejas apstrādes tīkls, kas atbilst pērtiķu sejas ielāpu reprezentācijas ģeometrijai

paslēpties