Нейробиологи обнаружили, что компьютеры узнают лица удивительно похожим на мозг способом

657

Ученые выяснили, что когда перед искусственным интеллектом ставится задача визуально идентифицировать объекты и лица, он назначает определенные компоненты своей сети для распознавания лиц — точно так же, как человеческий мозг.

Человеческий очень хорошо различает лица людей. Для их идентификации выделена определенная область мозга, и там настолько успешны в своей работе, что большинство из нас может легко распознать тысячи людей.

Благодаря искусственному интеллекту теперь могут распознавать лица с такой же эффективностью, и нейробиологи из Института исследований мозга при Массачусетском технологическом институте обнаружили, что вычислительная сеть, обученная распознавать лица и другие объекты, обнаруживает удивительно похожую на стратегию, позволяющую распознавать лица.

Открытие, опубликованное в журнале Science Advances, предполагает, что миллионы лет эволюции, сформировавшие нейронные цепи в человеческом мозгу, оптимизировали нашу систему для распознавания лиц.

«Решение человеческого мозга состоит в том, чтобы отделить обработку лиц от обработки объектов», — объясняет Катарина Добс, руководившая исследованием.

Искусственная сеть, которую она и ее коллеги обучили, сделала то же самое. «И это то же самое решение, которое, как мы предполагаем, найдет любая система, обученная распознавать лица и классифицировать объекты», — добавляет она. «Эти две совершенно разные системы выяснили, какое решение самое хорошее. И это очень важно».

Нейробиологи из Института Макговерна при Массачусетском технологическом институте обнаружили, что вычислительная сеть, обученная распознавать лица и другие объекты, обнаруживает удивительно похожую на стратегию, чтобы рассортировать их все. © MIT

Функционально специфические области мозга

Более 20 лет назад ученые обнаружили небольшое пятно в височной доле мозга, которое специфически реагирует на лица.

Эта область, которую они назвали веретенообразной извилиной, является одной из многих областей мозга, которые предназначены для определенных задач, таких как обнаружение написанных слов, восприятие песен и понимание языка.

Катарина Добс говорит, что, изучая, как устроен человеческий мозг, ей всегда было интересно узнать о причинах такой организации. Действительно ли нуждается в специальных механизмах для распознавания лиц и других функций?

Вопросы «почему» очень сложны в науке, — говорит она. Но с помощью сложного типа машинного обучения, называемого глубокой нейронной сетью, ее команда могла, по крайней мере, выяснить, как другая система справится с аналогичной задачей.

Ученые собрали сотни тысяч изображений, чтобы обучить глубокую нейронную сеть распознаванию лиц и объектов. Коллекция включала в себя лица более 1700 разных людей и сотни различных предметов.

Все они были представлены в сети без каких-либо подсказок о том, что есть что. «Мы никогда не говорили системе, что некоторые из них — лица, а некоторые — объекты. Так что, по сути, это всего лишь одна большая задача», — говорит Катарина Добс. «Она должна распознавать лицо, а также велосипед или ручку».

Когда программа научилась идентифицировать объекты и лица, она организовалась в сеть обработки информации, в которую входили блоки, специально предназначенные для распознавания лиц.

Визуализация предпочтительного стимула, например, фильтры с ранжированием по лицам. В то время как фильтры в ранних слоях (например, Conv5) были максимально активированы простыми объектами, фильтры реагировали на объекты, которые выглядят как части лица (например, нос и глаза) в слоях среднего уровня (например, Conv9) и, по-видимому, представляют лица более целостным образом в поздних слоях. © Kanwisher lab

Подобно мозгу, эта специализация возникла на более поздних стадиях обработки изображений. И в мозгу, и в искусственной сети ранние этапы распознавания лиц включают в себя более общие механизмы обработки зрения, а последние этапы полагаются на компоненты, предназначенные именно для лиц.

Неизвестно, как в развивающемся мозге возникает механизм обработки лиц, но, основываясь на своих выводах, ученые говорят, что сетям не обязательно требуется врожденный механизм обработки лиц для приобретения этой специализации. «Мы не встраивали в нашу сеть ничего лишнего. Сетям удалось изолировать себя, не получив подталкивания к конкретному лицу».

Исследователи говорят, что было захватывающе наблюдать, как глубокая нейронная сеть разделяется на отдельные части для распознавания лиц и объектов. «Это то, что мы наблюдаем в мозге уже 20 с лишним лет. Почему у нас в мозгу отдельная система распознавания лиц? Видимо так выглядит оптимизированное решение».

Теперь ученые стремятся использовать глубокие нейронные сети, чтобы задать аналогичные вопросы о том, почему другие функции мозга организованы именно так, а не иначе.

«У нас есть новый способ узнать, почему устроен именно так, как он есть», — говорят исследователи. «Какая часть структуры, которую мы видим в человеческом мозгу, возникнет спонтанно в результате обучения сетей выполнению сопоставимых задач?»

Исследование опубликовано в журнале Science Advances.

Смотрите также:
Подписаться
Уведомление о
guest
1 Комментарий
Первые
Последние Популярные
Встроенные отзывы
Посмотреть все комментарии
Александр Киселев
Участник
1 месяц назад

Благодарю