Нейробиологи из Института исследований мозга Макговерна при MIT и немецкого Гисенского университета обнаружили, что нейронная сеть, обученная распознавать лица и другие объекты, обнаруживает удивительно похожую на мозг стратегию сортировки объектов. Ученые показали, что ИИ в процессе обучения спонтанно начал разделять обработку лиц и обработку других объектов.
Более 20 лет назад Нэнси Канвишер, исследователь из MIT, и ее коллеги обнаружили в височной доле мозга небольшую область, которая специфически реагирует на лица. Ученые назвали эту область веретенообразной областью лица. Нейробиологи показали, что именно этот участок извилины отвечает за распознавание лиц. Однако до настоящего времени ученые не знают, с чем связано такое специфическое выделение отдельных объектов.
Как отмечает Канвишер, в новом исследовании они хотели проверить, как другая система будет решать аналогичную задачу. Нейробиологи собрали сотни тысяч изображений для обучения нейронной сети. Коллекция включала изображения лиц 1 700 разных людей и сотни предметов (от гамбургеров до стульев). Весь набор был представлен нейросети без каких-то подсказок.
«Мы не говорили системе, что некоторые из изображений — лица, а некоторые — иные объекты. Нами была поставлена одна большая задача, — говорит Катарина Добс, соавтор исследования из Гисенского университета. — ИИ должен распознавать лицо также, как велосипед или ручку».
Исследователи увидели, что, когда программа научилась идентифицировать объекты и лица, она организовалась в сеть обработки информации. В составе сети сформировались отдельные блоки, специально предназначенные для распознавания лиц. Как и в человеческом мозге, такая специализация возникает на поздних стадиях обработки изображений: сначала используются общие механизмы зрения, а на последнем этапе подключаются компоненты, ответственные за распознавание лиц.
Нейробиологи отмечают, что сети, обученные распознаванию только объектов, плохо справляются с распознаванием лиц и наоборот, а сети, оптимизированные для обеих задач, спонтанно разделяются на отдельные системы для лиц и объектов. Такое разделение, по словам ученых, полностью соответствует их наблюдениям за работой человеческого мозга.
«Человеческий мозг решает отделить обработку лиц от анализа других объектов, — говорит Добс. — Искусственная сеть сделала то же самое. Мы полагаем, что аналогичное решение найдет любая система, которую обучили распознавать лица и другие объекты».
Исследователи считают, что, если и природа, и нейросеть пришли к одинаковому принципу работы, такое решение оптимальное. Они планируют использовать машинное обучение для того, чтобы разобраться, почему другие функции мозга устроены именно так.
Читать далее:
Внутри Земли есть еще «планета»: как она спасла зарождающуюся жизнь
Новое исследование опровергает теорию о передаче световой энергии
Все, что вы знали о тираннозавре — неправда: как наука меняет его голливудский образ