Нейросеть помогла понять распознавание лиц мозгом

Мeждунaрoднaя группa учeныx сoстaвилa утoчнeнную прoстрaнствeннo-врeмeнную кaрту нeйрoнныx связeй, кoтoрыe oтвeчaют зa рaспoзнaвaниe лиц. Рeзультaты рaбoты oпубликoвaны в журнaлe Proceedings of the National Academy of Sciences.

Известно, что человек способен определять различия визуальных стимулов, например лиц, чрезвычайно быстро   — менее чем за полсекунды. Но нейронный механизм распознавания изучен недостаточно. Прошлые работы показали, что с ним связаны затылочно-височные доли мозга, однако из-за несовершенства методов (обычно для этого используют функциональную магнитно-резонансную томографию, фМРТ) погрешность измерений в этом случае могла достигать двух секунд.

Между тем обработка информации участками затылочно-височных долей протекает в первые 100   миллисекунд после предъявления стимула. В новой работе ученые из Университета Карнеги   — Меллона и других вузов изучили пространственно-временные закономерности распознавания лиц с помощью магнитоэнцефалографии (МЭГ). Этот метод позволяет зафиксировать магнитную активность мозга посредством высокоточных квантовых интерферометров.

В эксперименте четырем праворуким добровольцам блоками показывали 91   лицо с двумя выражениями: радостным и нейтральным. Всего участники видели 26–28 таких блоков, а каждое лицо   — четыре раза. При обнаружении лица, принадлежащего, по их мнению, одному человеку, испытуемые нажимали на кнопку. Одновременно активность их мозга измерялась с помощью МЭГ, после чего снимки сравнивались со спецификой «зрения» искусственной нейросети

Пример стимульного материала. / © Mark D. Vida et al., Proceedings of the National Academy of Sciences,   2016

Сканирование позволило выделить две зоны мозга, активация которых говорила об узнавании: правую латеральную затылочную (rLO) долю и правую веретенообразную извилину (rFG). Сравнение с алгоритмом помогло оценить точность узнавания и время, за которое оно происходило. Так, механизм запускался спустя 50   миллисекунд, достигал первого пика между 100   и 200   миллисекундами, второго   — через 250   миллисекунд и угасал примерно   на 400   миллисекунде.

По мнению ученых, рассмотренный подход является перспективным для изучения мозговых процессов, связанных не только с обработкой визуальных стимулов. Сочетание традиционных методов визуализации с компьютерными алгоритмами позволяет наблюдать механизмы работы мозга в режиме реального времени. Это особенно важно, когда речь идет о различиях на коротком (миллисекундном) временном отрезке и определении того, насколько точен результат.

Комментирование и размещение ссылок запрещено.

Обсуждение закрыто.