Arcok az élettelenben: Agyunk és Pareidolia varázsa!

Arcok az élettelenben: Agyunk és Pareidolia varázsa!

Az arcok felismerésének képessége az élettelen tárgyakban egy lenyűgöző jelenség, az úgynevezett arcpareidolia. Ez az érzékszervi illúzió látható például a kávéhabban, a fatörzseken vagy a felhőkön. Ennek a felfogásnak a pontos okai még nem teljesen ismertek. Kutatója a Justus Liebig Egyetem Giessen (JLU) Azonban rávilágítanak erre, és azt sugallják, hogy az emberi agy két képességének egyidejű optimalizálásán alapul: az arcok felismerésén és a tárgyak osztályozásán.

A PLOS Computational Biology folyóiratban nemrég megjelent tanulmányban a JLU tudósai az emberi agy szenzoros ingerekre adott válaszait vizsgálták, és összehasonlították azokat a mesterséges intelligencia felhasználásával kifejlesztett neurális hálózatokkal. Az érdekes az, hogy csak egy konkrét neurális hálózat, amely mind az arcokra, mind a tárgyakra edzett, az emberi agyhoz hasonló reakciót mutatott az élettelen tárgyak arcvonásaira. Prof. Dr. Katharina Dobs, az alkalmazott számítástechnika professzora hangsúlyozza, hogy az arcok látása tárgyakban az agy optimalizálás szisztematikus melléktermékének tekinthető.

Neurális hálózatok elemzése

A tanulmány rávilágít a mesterséges neurális hálózatokban (ANN) rejlő lehetőségekre az emberi látás összetett jelenségeinek feltárására. Az ANN-ok irányított kapcsolatokon keresztül összekapcsolt csomópontokból állnak, hasonlóan az agy természetes neurális hálózataihoz. Ezeknek a kapcsolatoknak különböző értékei vannak, ezeket súlyoknak nevezzük, és minden hálózatnak képzésre van szüksége a működésének optimalizálásához. Az állítócsavarok, például a súlyok és az aktiválási funkciók, mint például a szigmoid funkció, beállíthatók a jobb eredmények elérése érdekében. A bemeneti réteg külső adatokat fogad, amelyeket aztán továbbít a hálózaton, amíg a kimeneti réteget nem eredményezi.

A neurális hálózatok működésével összefüggésben a funkcionális specializáció is fontos. Tanulmányok kimutatták, hogy a tárgyfelismerésre kiképzett hálózatok kevésbé hatékonyak az arcfelismerésben, és fordítva. A mindkét feladatra optimalizált hálózatok azonban külön rendszerekre vannak osztva az arcok és az objektumok számára. Ez abban is megmutatkozik, ahogyan az emberi agynak vannak olyan régiói, amelyek speciális funkciókkal rendelkeznek az arcfelismerésre és a nyelv megértésére.

Evolúciós perspektívák

A kutatás azt sugallja, hogy az emberi agyban az évmilliók során lezajló evolúciós fejlődés, ahogy a mesterséges hálózatokat több millió képzési példán keresztül optimalizálják, hasonló funkcionális specializálódáshoz vezetett a mesterséges neurális hálózatokban. A társas interakciók és az érzelmi összetevők nem játszanak szerepet a mesterséges intelligencia számára. A funkcionális specializációt az optimális stratégiaként azonosítják e feladatok elvégzésére.

Prof. Dobs a Cluster of Excellence „The Adaptive Mind” kezdeményezés része, a JLU csapata pedig egy „Elme, agy és viselkedés” nemzetközi mesterképzést kínál ennek részeként.