Riconoscimento del volto umano trovato nella rete neurale basata su cervelli di scimmia

Quando i neuroscienziati usano la risonanza magnetica funzionale per vedere come il cervello di una scimmia risponde ai volti familiari, accade qualcosa di strano. Quando viene mostrato un volto familiare, il cervello di una scimmia si illumina, non in un'area specifica, ma in nove diverse.

I neuroscienziati chiamano queste aree cerotti facciali e pensano che siano reti neurali con le funzioni specializzate associate al riconoscimento facciale. Negli ultimi anni, i ricercatori hanno iniziato a mettere in discussione ciò che ciascuno di questi cerotti fa. Tuttavia, il modo in cui funzionano tutti insieme è poco compreso.

Oggi, abbiamo un'idea di questo problema grazie al lavoro di Amirhossein Farzmahdi presso l'Istituto di ricerca sulle scienze fondamentali di Teheran, in Iran, e di alcuni amici da tutto il mondo. Questi ragazzi hanno costruito una serie di reti neurali, ognuna con le stesse funzioni di quelle che si trovano nei cervelli delle scimmie. Poi si sono uniti a loro per vedere come funzionano nel loro insieme.

Il risultato è una rete neurale in grado di riconoscere i volti con precisione. Ma non è tutto. La rete mostra anche molte delle proprietà idiosincratiche del riconoscimento facciale negli esseri umani e nelle scimmie, ad esempio l'incapacità di riconoscere facilmente i volti quando sono capovolti.

La nuova rete neurale è composta da sei strati con i primi quattro addestrati per estrarre le caratteristiche primarie. I primi due riconoscono i bordi, un po' come due aree della corteccia visiva note come V1 e V2. I due livelli successivi riconoscono parti del viso, come il modello di occhi, naso e bocca. Questi strati simulano il comportamento di parti del cervello chiamate V4 e dei neuroni IT anteriori.

Il quinto lo strato è addestrato a riconoscere la stessa faccia da diverse angolazioni. È noto come lo strato selettivo della vista e ispirato da parti del cervello delle scimmie chiamate macchie della faccia centrale.

Lo strato finale abbina il viso a un'identità. Questo è chiamato strato selettivo dell'identità e simula una parte del cervello scimmiesco noto come cerotto della faccia anteriore.

Farzmahdi e co addestrano i livelli nel sistema utilizzando diversi database di immagini. Ad esempio, uno dei set di dati contiene 740 immagini di volti costituiti da 37 diverse visualizzazioni di 20 persone. Un altro set di dati contiene immagini di 90 persone riprese da 37 diversi angoli di visione. Hanno anche una serie di set di dati per valutare proprietà specifiche della rete neurale.

Dopo aver addestrato la rete neurale, Farzmahdi e compagni l'hanno messa alla prova. In particolare, testano se la rete mostra comportamenti umani noti quando riconosce i volti.

Ad esempio, vari studi comportamentali hanno dimostrato che gli esseri umani riconoscono i volti più facilmente se visti da un punto di vista di tre quarti, che è a metà strada tra un frontale completo e un profilo.

Curiosamente, Farzmahdi e compagni affermano che la loro rete si comporta allo stesso modo: l'angolo di visione ottimale è la stessa vista di tre quarti che gli umani preferiscono.

Un'altra caratteristica curiosa del riconoscimento facciale umano è che è molto più difficile riconoscere i volti quando sono capovolti. E la rete neurale di Farzmahdi e compagni mostra esattamente la stessa proprietà.

Inoltre, dimostra anche l'effetto viso composito. Ciò si verifica quando immagini identiche della parte superiore di una faccia sono allineate con diverse metà inferiori, nel qual caso gli esseri umani le percepiscono come persone diverse. I neuroscienziati affermano che questo suggerisce che il riconoscimento facciale funziona solo a livello di facce intere piuttosto che in parti.

Farzmahdi e compagni affermano che la loro nuova rete neurale si comporta esattamente allo stesso modo. Considera i volti compositi come nuove identità, suggerendo che la rete deve riconoscere i volti nel loro insieme, proprio come gli esseri umani.

Infine, Farzmahdi e colleghi affermano che quando la loro rete neurale viene addestrata utilizzando i volti di una razza specifica, trova molto più difficile identificare i volti di una razza diversa. Ancora una volta, questo è un fenomeno ben noto negli esseri umani. Le persone sono più brave a identificare i volti della propria razza rispetto ad altre razze, un effetto noto come effetto di altra razza, dicono.

È un lavoro interessante perché nessun altro sistema di riconoscimento facciale è stato in grado di riprodurre queste caratteristiche biologiche. I risultati suggeriscono che Farzmahdi e compagni hanno trovato per la prima volta un modo interessante per riprodurre questi comportamenti umani e scimmie in un sistema artificiale. Il nostro modello proposto…spiega le caratteristiche della risposta neurale delle macchie del muso di scimmia; così come diversi fenomeni comportamentali osservati negli esseri umani, dicono.

Il processo alla base di questo lavoro è affascinante quasi quanto il risultato. Questi ragazzi hanno preso alcune strutture trovate nei cervelli delle scimmie, hanno costruito un sistema sintetico basato sulle strutture e poi hanno scoperto che il comportamento artificiale corrisponde al comportamento biologico.

Se funziona per la vista, allora potrebbe funzionare anche per l'udito, il tatto, l'equilibrio, il movimento e così via? E oltre a ciò c'è il potenziale per catturare l'essenza dell'essere umano, che deve essere in qualche modo catturata dalle strutture all'interno del cervello.

Altri suggerimenti nella sezione commenti per favore.

Chiaramente, i campi della neuroscienza sintetica e dell'intelligenza artificiale stanno cambiando. E velocemente.

Rif: arxiv.org/abs/1502.01241 : Una rete specializzata per l'elaborazione dei volti coerente con la geometria rappresentativa delle patch dei volti delle scimmie

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