Лицата в неживото: нашият мозък и магията на парейдолията!

Лицата в неживото: нашият мозък и магията на парейдолията!

Способността да се разпознават лица в неодушевени предмети е завладяващ феномен, наречен лицева парейдолия. Тази сензорна илюзия може да се види например в пяна от кафе, по стволовете на дървета или в облаци. Точните причини за това възприятие все още не са напълно изяснени. Изследовател на Университет Юстус Либих Гисен (JLU) Те обаче хвърлят малко светлина върху това и предполагат, че се основава на едновременната оптимизация на две способности на човешкия мозък: разпознаване на лица и класифициране на обекти.

В скорошно проучване, публикувано в списанието PLOS Computational Biology, учени от JLU изследват реакциите на човешкия мозък към сензорни стимули и ги сравняват с невронни мрежи, разработени с помощта на изкуствен интелект. Интересното е, че само една специфична невронна мрежа, обучена както върху лица, така и върху обекти, показа подобен отговор на човешкия мозък към чертите на лицето на неодушевени обекти. Проф. д-р Катарина Добс, професор по приложни компютърни науки, подчертава, че виждането на лица в обекти може да се разглежда като систематичен страничен продукт от оптимизацията на мозъка.

Анализ на невронни мрежи

Проучването подчертава потенциала на изкуствените невронни мрежи (ANN) за изследване на сложни феномени на човешкото зрение. ANN се състоят от възли, свързани чрез насочени връзки, подобно на естествените невронни мрежи в мозъка. Тези връзки имат различни стойности, наречени тегла, и всяка мрежа изисква обучение за оптимизиране на нейното функциониране. Регулиращите винтове като тежести и функциите за активиране, като сигмоидната функция, могат да се регулират за постигане на по-добри резултати. Входният слой получава външни данни, които след това се разпространяват през мрежата, докато се получи изходният слой.

В контекста на това как работят невронните мрежи, функционалната специализация също е важна. Проучванията показват, че мрежите, обучени за разпознаване на обекти, са по-малко ефективни при разпознаване на лица и обратно. Въпреки това мрежите, които са оптимизирани и за двете задачи, са разделени на отделни системи за лица и обекти. Това се отразява и в начина, по който човешкият мозък има региони със специализирани функции за лицево разпознаване и езиково разбиране.

Еволюционни перспективи

Изследването предполага, че еволюционното развитие на човешкия мозък в продължение на милиони години, тъй като изкуствените мрежи са оптимизирани чрез милиони примери за обучение, е довело до подобна функционална специализация в изкуствените невронни мрежи. Социалните взаимодействия и емоционалните компоненти не играят никаква роля за изкуствения интелект. Функционалната специализация се идентифицира като оптимална стратегия за изпълнение на тези задачи.

Проф. Добс е част от инициативата „Клъстер за високи постижения“ „Адаптивният ум“ и екипът на JLU предлага международна магистърска програма „Ум, мозък и поведение“ като част от това.