Konvergierende Lösungen: Künstliche Netzwerke werfen Licht auf die menschliche Gesichtserkennung

Unsere Gehirne sind so grundiert, Gesichter zu erkennen—oder zu sagen, die Menschen auseinander, dass wir kaum noch darüber nachdenken, aber was passiert im Gehirn, wenn es engagiert sich in solche Anerkennung ist noch weit davon entfernt, verstanden. In einer neuen Studie berichtet heute in „Nature Communications“haben die Forscher des Weizmann Institute of Science haben, werfen ein neues Licht auf dieses Problem. Sie fanden eine auffallende ähnlichkeit zwischen der Art und Weise, in der Gesichter-codiert sind, in das Gehirn und die erfolgreiche Durchführung der künstlichen Intelligenz-Systemen, bekannt als deep neural networks.

Wenn wir uns ein Gesicht, Gruppen von Neuronen in der Sehrinde aktiviert werden, und Feuer Ihre Signale. In der Tat, bestimmte Gruppen von Neuronen reagieren selektiv auf Gesichter, aber nicht auf andere Objekte. Aber wie funktioniert die Aktivierung der einzelnen Neuronen kommen zusammen, um zu produzieren, Gesicht Wahrnehmung und Anerkennung?

Prof. Rafi Malach, der Neurobiologie-Abteilung, und Shany Grossman, ein Ph. D.-student in seiner Gruppe, hatte die Idee, die Auseinandersetzung mit dieser Frage durch den Vergleich von menschlichen Gehirn-Aktivität mit der Tiefe neuronale Netze. Diese computing-Systeme, die vor kurzem revolutionierte das Feld der künstlichen Intelligenz, sind geschult in der Durchführung von Aufgaben lernen von der enormen Datenmengen. In den letzten Jahren, Sie haben sich so deutlich verbessert, dass Sie jetzt ausführen, als auch Menschen, oder noch besser, auf eine Vielzahl von visuellen Aufgaben, einschließlich der Gesichtserkennung.

Grossman und Guy Gaziv, ein Forschungs-student in Computer Science and Applied Mathematics Department, analysiert Daten, die von 33 Personen, die im Labor von Dr. Ashesh Mehta in den Feinstein Institut für Medizinische Forschung in Manhasset, New York. Diese einzigartige Reihe von Themen sind Epilepsie-Patienten hatten Elektroden implantiert, die in verschiedenen Regionen Ihrer Gehirne, die zum Zweck der Diagnose, und wer sich freiwillig zur Teilnahme an verschiedenen Forschungsaufgaben.

Da die Freiwilligen wurden gezeigt, eine Reihe von Gesichtern, die von verschiedenen Bild-Datenbanken, einschließlich der berühmten und unbekannten Personen, deren Hirnaktivität wurde überwacht über Aufnahmen aus 96 Elektroden implantiert, die den Teil des Gehirns verantwortlich für Gesicht der Wahrnehmung. Die Aufnahmen zeigten, dass jedes Gesicht evoziert wird, ein einzigartiges Muster der neuronalen Aktivierung, die Einbeziehung verschiedener Gruppen von Neuronen, ausgelöst bei verschiedenen Intensitäten. Interessanterweise, einige Paare von Gesichtern bekamen ähnlich aussehende Gehirn Tätigkeit Muster—das heißt, Sie hatten eine ähnliche Aktivität „Signaturen“—während andere induzierter Aktivierung von mustern, die sich stark von einander. Die Forscher waren neugierig, zu wissen, ob diese Aktivierung Signaturen spielen eine wichtige Rolle in unserer Fähigkeit, Gesichter zu erkennen.

Sie beschlossen, zu vergleichen mit dem menschlichen Gesicht Anerkennung Systems mit der eines tiefen neuronalen Netzes mit einer ähnlichen face-recognition-Fähigkeit. Das künstliche Netzwerk, lose inspiriert durch das menschliche visuelle system, enthält künstliche Elemente, Analog zu den Neuronen, angeordnet in zwei Dutzend „Schichten.“ Zu erkennen, das Gesicht einer person, die künstlichen Neuronen in jeder Schicht, wählen Sie und kombinieren Sie unterschiedliche Gesichtszüge—von den einfachsten wie Linien und elementaren Formen, die durch die komplexeren wie Teile von Auge und andere Gesichts-Fragmente, so endgültig, als Sie die Identität einer person.

Die Forscher schlussfolgerten, dass, wenn das Gesicht-Codierung Muster fanden Sie im Gehirn des Menschen waren entscheidend für die Möglichkeit, Menschen, Gesichter zu erkennen, solche Signaturen sollten auch in der künstlichen Netzwerk. Um zu testen, ob dies der Fall war, präsentierten Sie dem Netzwerk die gleichen Bilder von Gesichtern gezeigt, die der menschlichen Freiwilligen. Sie überprüften dann, wenn diese Gesichter entlockt sets der face – exklusive aktivierungsmuster, die hatte das gleiche der Vielfalt und Struktur als diejenigen, die erkannt wurde, in der menschliche Gehirne.

Faszinierend fanden die Wissenschaftler eine auffallende parallele zwischen der menschlichen und künstlichen Systemen. Es war am deutlichsten in den mittleren Schichten der Tiefe Netzwerk—jene, die die eigentliche bildliche Darstellung der Gesichter, anstatt die abstrakte persönliche Identität des Gesichts Besitzer.

„Es ist sehr informativ, dass zwei so völlig unterschiedliche Systeme—eine biologische und eine künstliche, das heißt, das Gehirn und eine Tiefe neuronale Netzwerk—haben sich in einer Weise, dass Sie besitzen ähnliche Merkmale,“ sagt Malach. „Ich fordere die konvergente evolution—wie der Mensch-aus Flugzeugen zeigen ähnlichkeit mit denen der Flügel von Insekten, Vögeln und sogar Säugetieren. Solche Konvergenz-Punkte auf die entscheidende Bedeutung der einzigartigen Gesicht-Codierung Muster im Gesicht Anerkennung.“