Fețe în neînsuflețit: creierul nostru și magia Pareidoliei!

Fețe în neînsuflețit: creierul nostru și magia Pareidoliei!

Abilitatea de a recunoaște fețele în obiectele neînsuflețite este un fenomen fascinant numit pareidolie facială. Această iluzie senzorială poate fi văzută, de exemplu, în spuma de cafea, pe trunchiurile copacilor sau în nori. Cauzele exacte ale acestei percepții nu sunt încă pe deplin înțelese. Cercetator al Universitatea Justus Liebig Giessen (JLU) Cu toate acestea, ei aruncă o lumină asupra acestui lucru și sugerează că se bazează pe optimizarea simultană a două abilități ale creierului uman: recunoașterea fețelor și clasificarea obiectelor.

Într-un studiu recent publicat în revista PLOS Computational Biology, oamenii de știință JLU au examinat răspunsurile creierului uman la stimuli senzoriali și le-au comparat cu rețelele neuronale dezvoltate folosind inteligența artificială. Ceea ce este interesant este că doar o singură rețea neuronală specifică, antrenată atât pe fețe, cât și pe obiecte, a arătat un răspuns similar la creierul uman la trăsăturile faciale ale obiectelor neînsuflețite. Prof. dr. Katharina Dobs, profesor de informatică aplicată, subliniază că a vedea fețele în obiecte poate fi privită ca un produs secundar sistematic al optimizării creierului.

Analiza rețelelor neuronale

Studiul evidențiază potențialul rețelelor neuronale artificiale (ANN) de a explora fenomene complexe ale vederii umane. ANN-urile constau din noduri conectate prin conexiuni direcționate, similare rețelelor neuronale naturale din creier. Aceste conexiuni au valori diferite, numite greutăți, iar fiecare rețea necesită antrenament pentru a-și optimiza funcționarea. Șuruburile de reglare, cum ar fi greutățile și funcțiile de activare, cum ar fi funcția sigmoidă, pot fi ajustate pentru a obține rezultate mai bune. Stratul de intrare primește date externe, care sunt apoi propagate prin rețea până când rezultă în stratul de ieșire.

În contextul modului în care funcționează rețelele neuronale, specializarea funcțională este de asemenea importantă. Studiile au arătat că rețelele antrenate pentru recunoașterea obiectelor sunt mai puțin eficiente la recunoașterea feței și invers. Cu toate acestea, rețelele care sunt optimizate pentru ambele sarcini sunt împărțite în sisteme separate pentru fețe și obiecte. Acest lucru se reflectă și în modul în care creierul uman are regiuni cu funcții specializate pentru recunoașterea facială și înțelegerea limbajului.

Perspective evolutive

Cercetarea sugerează că dezvoltarea evolutivă a creierului uman de-a lungul a milioane de ani, deoarece rețelele artificiale sunt optimizate prin milioane de exemple de antrenament, a condus la o specializare funcțională similară în rețelele neuronale artificiale. Interacțiunile sociale și componentele emoționale nu joacă niciun rol pentru inteligența artificială. Specializarea funcțională este identificată ca fiind strategia optimă pentru realizarea acestor sarcini.

Prof. Dobs face parte din inițiativa Cluster of Excellence „The Adaptive Mind”, iar echipa JLU oferă un program internațional de master „Mind, Brain and Behavior” ca parte a acestuia.