Setiap kali anda menatal melalui Facebook, anda terdedah kepada berpuluh-puluh muka-ada yang biasa, ada yang tidak. Namun dengan sedikit pandangan, otak anda menilai ciri-ciri pada wajah-wajah tersebut dan sesuai dengan individu yang sepadan, selalunya sebelum anda mempunyai masa untuk membaca siapa yang telah menandai atau siapa yang menyiarkan album tersebut. Penyelidikan menunjukkan bahawa ramai orang mengenali wajah walaupun mereka lupa butiran penting lain tentang seseorang, seperti nama mereka atau pekerjaan mereka.
Kandungan Terkait
- Bagaimana Anda Pilih Lemur Daripada Barisan? Perisian ini membuat lompatan
- App ini Menggunakan Perisian Pengiktirafan Muka untuk Membantu Identifikasi Syarat Genetik
- Ikan Tropika Ini Boleh Diajarkan untuk Mengenali Wajah Manusia
Itu masuk akal: Sebagai haiwan yang sangat sosial, manusia perlu dapat mengenali antara satu sama lain dengan cepat dan mudah dengan penglihatan. Tetapi bagaimana sebenarnya proses luar biasa ini berfungsi di dalam otak?
Itulah persoalan yang mengganggu Le Chang, ahli sains saraf di California Institute of Technology, pada tahun 2014. Dalam penyelidikan sebelum ini, pengarah makmalnya telah mengenal pasti neuron di otak primata yang diproses dan dikenali wajah. Enam bidang di lobus temporal otak, yang dipanggil "patch muka, " mengandungi neuron tertentu yang nampaknya lebih aktif apabila seseorang atau monyet melihat wajah daripada objek lain.
"Tetapi saya menyedari ada soalan besar yang hilang, " kata Chang. Itulah: bagaimana tampalan mengenali wajah. "Orang masih [tidak tahu] kod wajah yang tepat untuk neuron ini."
Untuk mencari kaedah yang digunakan oleh otak untuk menganalisis dan mengenali wajah, Chang memutuskan untuk memecah muka secara matematik. Dia mencipta hampir 2, 000 muka manusia buatan dan memecahkan bahagian komponennya mengikut kategori yang merangkumi 50 ciri yang membuat wajah berbeza, dari warna kulit hingga jumlah ruang antara mata. Mereka melukiskan elektrodnya menjadi dua kera rhesus untuk merekodkan bagaimana neuron di wajah otak mereka menetas apabila mereka diperlihatkan muka tiruan.
Pada masa itu, menunjukkan beribu-ribu monyet muka, Chang dapat memetakan neuron-neuron yang dipancarkan berkaitan dengan ciri-ciri yang ada di setiap muka, katanya dalam satu kajian yang diterbitkan bulan ini dalam jurnal Cell .
Ternyata setiap neuron pada patch muka bertindak balas dalam perkadaran tertentu untuk hanya satu ciri atau "dimensi" yang menjadikan wajah berbeza. Ini bermakna, sejauh mana neuron anda prihatin, wajah adalah jumlah bahagian yang berasingan, berbanding dengan struktur tunggal. Chang nota dia mampu mencipta wajah yang kelihatan sangat berbeza tetapi menghasilkan corak saraf yang sama kerana mereka berkongsi ciri-ciri utama.
Kaedah pengiktirafan wajah ini berbeza dengan apa yang dipikir oleh beberapa ahli saraf sebelum ini tentang bagaimana manusia mengenali wajah. Sebelum ini, terdapat dua teori yang bertentangan: "contoh pengekodan" dan "pengekodan norma." Bagi teori pengkodan yang teladan, ahli sains saraf mencadangkan bahawa otak mengiktiraf muka dengan membandingkan ciri-ciri wajah dengan contoh yang melampau atau berbeza, sementara teori pengekodan norma mencadangkan bahawa otak sedang menganalisis bagaimana ciri wajah berbeza daripada "muka purata."
Memahami corak saraf neural ini membolehkan Chang untuk membuat algoritma yang mana dia sebenarnya boleh membalikkan corak hanya 205 penembakan neurons kerana monyet memandang muka untuk membuat apa yang monyet melihat tanpa melihat apa yang monyet sedang melihat . Seperti artis lakaran polis yang bekerja dengan seseorang untuk menggabungkan ciri-ciri wajah, dia dapat mengambil ciri-ciri yang dicadangkan oleh aktiviti setiap neuron individu dan menggabungkan mereka ke wajah yang lengkap. Dalam hampir 70 peratus daripada kes, manusia yang diambil dari laman web crowdsourcing Amazon Turk memadankan wajah asal dan wajah dicipta sebagai sama.
"Orang selalu mengatakan gambar itu bernilai seribu perkataan, " kata penulis ilmu pengetahuan saraf, Doris Tsao dalam kenyataan akhbar. "Tetapi saya suka mengatakan bahawa gambar muka bernilai kira-kira 200 neuron."
Wajah buatan yang ditunjukkan kepada monyet dan pembinaan semula yang dilakukan oleh penyelidik menggunakan hanya aktiviti saraf dari otak mereka. (Doris Tsao) Bevil Conway, seorang ahli ilmu saraf di Institut Mata Negara, berkata kajian baru itu mengagumkan beliau.
"Ia memberikan akaun berprinsip tentang bagaimana pengiktirafan muka datang, menggunakan data dari neuron sebenar, " kata Conway, yang tidak terlibat dalam kajian itu. Beliau menambah bahawa kerja sedemikian dapat membantu kita membangunkan teknologi pengenalan muka yang lebih baik, yang pada masa ini kurang jelas. Kadang-kadang hasilnya melecehkan, tetapi pada masa lain algoritma program-program ini bergantung kepada telah didapati mempunyai berat sebelah yang serius.
Pada masa akan datang, Chang melihat kerjanya sebagai berpotensi digunakan dalam penyiasatan polis untuk memaparkan potensi penjenayah dari saksi yang melihatnya. Ed Connor, ahli sains saraf di Johns Hopkins University, membayangkan perisian yang boleh dibangunkan untuk menyesuaikan ciri berdasarkan ciri-ciri 50 ini. Program sedemikian, katanya, membolehkan para saksi dan polis untuk menyempurnakan wajah berdasarkan ciri-ciri yang digunakan oleh manusia untuk membezakannya, seperti sistem 50 yang dapat menyaksikan saksi dapat beralih ke wajah yang morfin setelah mereka paling banyak ingat.
"Daripada orang yang menggambarkan apa yang dilihat oleh orang lain, " Chang berspekulasi, "kita sebenarnya boleh menyahkodkan pemikiran mereka secara langsung."
"Penulis layak mendapat kudos untuk membantu memacu kawasan penting ini ke depan, " kata Jim DiCarlo, seorang jurutera biomedikal di MIT yang menyelidik pengakuan objek pada primata. Walau bagaimanapun, DiCarlo, yang tidak terlibat dalam kajian itu, berpendapat bahawa penyelidik tidak mencukupi membuktikan bahawa hanya 200 neuron diperlukan untuk mendiskriminasi antara muka. Dalam penyelidikannya, dia mendapati, ia mengambil kira kira-kira 50, 000 neuron untuk membezakan objek secara lebih realistik, tetapi masih kurang realistik daripada wajah di dunia nyata.
Berdasarkan kerja itu, DiCarlo menganggarkan bahawa mengenali wajah memerlukan sekitar 2, 000 hingga 20, 000 neuron bahkan untuk membezakannya dengan kualiti kasar. "Sekiranya penulis percaya bahawa wajah dikodkan oleh hampir tiga pesanan magnitud yang kurang saraf, itu akan menjadi luar biasa, " katanya.
"Secara keseluruhan, kerja ini merupakan tambahan yang baik kepada literatur sedia ada dengan beberapa analisis yang hebat, " DiCarlo menyimpulkan, "tetapi bidang kami masih belum lengkap, pemahaman berasaskan model mengenai kod saraf untuk wajah."
Connor, yang juga tidak terlibat dalam penyelidikan baru, berharap kajian ini akan memberi inspirasi kepada penyelidikan baru di kalangan pakar neurologi. Sering kali, katanya, cabang sains ini telah menolak kerja-kerja otak yang lebih kompleks seperti "kotak hitam" dalam rangkaian saraf yang mendalam dalam komputer: jadi tidak mustahak untuk memahami bagaimana ia berfungsi.
"Sukar untuk membayangkan sesiapa pun pernah melakukan pekerjaan yang lebih baik untuk memahami bagaimana wajah identiti dikodkan di dalam otak, " kata Connor dari kajian baru itu. "Ia akan menggalakkan orang ramai untuk mencari kadang-kadang kod saraf khusus dan kompleks." Dia sudah membincangkan dengan Tsao kemungkinan untuk menyelidik bagaimana otak menafsirkan ungkapan wajah.
"Neurosains tidak pernah menjadi lebih menarik daripada ketika ia menunjukkan kepada kita apa peristiwa fizikal di otak yang menimbulkan pengalaman tertentu, " kata Connor. "Bagi saya, ini adalah Grail Kudus."
