Yüzleri tanımak, karmaşık toplumlarda nasıl etkileşim kurduğumuz için önemlidir ve genellikle büyük insan beyninin karmaşıklığını gerektiren bir yetenek olarak düşünülür.

Ancak yayınladığımız yeni kanıtlar Psikolojide Sınırlar bal arısı gibi böceklerin (Apis mellifera) ve Avrupa yaban arısı (Vespula vulgaris) İnsanlarınkine benzer görsel işleme mekanizmalarını kullanmak, bu yüzlerin güvenilir bir şekilde tanınmasını sağlar.

Bu, böceklerin beyninin küçük boyutuna rağmen. İnsan beynini oluşturan 86,000 milyona kıyasla bir milyondan az beyin hücresi içerirler.

Hangi beyin büyüklüğünün karmaşık görevlerin verimli bir şekilde çözülmesini sağlayabildiğini anlamak kesinlikle ilginç, ancak aynı zamanda pratik çıkarımlar da var. Büyük beyinlerin nasıl geliştiğini ve biyolojik beyinlerin verimliliğini yansıtabilecek yapay zekayı (AI) tasarlamayı nasıl düşüneceğimizi anlamamızı sağlar.

Zahmetsiz ama karmaşık

Tanıdık yüzleri tanımakta gerçekten iyiyiz. Yüzlerce insanın geçtiği, her biri farklı yönlere hareket eden bir tren istasyonunda bir arkadaşınızla buluşma durumunu düşünün. Birdenbire, uzaktan tanıdık bir yüze bir bakış, doğru kişiyi bulduğumuz anlamına gelir.

Bu zahmetsiz görünüyor, ancak AI çözümleri genellikle karmaşık durumlarda yüzleri tanımakta zorlanıyor.

Yüzleri tanıma konusundaki uzmanlığımız büyük ölçüde “bütünsel işleme” - üstün yüz tanıma sağlamak için farklı yüz özelliklerinin birbirine yapıştırılmasıdır. Bunun, yüzleri görme konusunda deneyimle gelişen gelişmiş bir bilişsel süreç olduğu düşünülmektedir. Bir yüze aşina olduğumuzda, farklı özellikler - gözler, burun, ağız ve kulaklar gibi - bireyleri güvenilir bir şekilde tanıyabilmemiz için birlikte bir “gestalt” (tüm unsurları içeren bir ünite) olarak işlenir.

İlginçtir ki, bütünsel işleme en çok yüzleri tanımak için kullanılırken, diğer görsel görevlerde uzman olduğumuzda - köpek şovlarında hakim olmak veya klasik arabaları toplamak gibi - o zaman beynimiz de bu alanlarda üstün tanıma kabiliyetleri sağlamak için bütünsel işleme kullanır. .

Bütünsel işlem bu nedenle önemli nesneleri tanımak için genel bir ilke olabilir. Bu daha genel olarak yararlıdır, çünkü bütünsel işlemenin hızla büyüyen bölgedeki istilacı bitkilerin hızlı ve doğru bir şekilde tanımlanması gibi gelişmiş AI çözümleri geliştirmek için değerli olabileceği anlamına gelir. AgTech endüstrisi.

Bütünsel işleme ilkesinin farklı hayvanlarda ne kadar genel olabileceğini bilmek istiyorduk, bu yüzden meslektaşlarım ve ben böceklerin yüz tanıma görevlerini nasıl çözebileceğini test etmeye başladık.

Böcekleri getir

Bal arısı, görsel işlemeyi anlamak için çok erişilebilir bir hayvandır. Bireysel arılar, tatlı bir şekerli ödül toplamanın karşılığında karmaşık sorunları öğrenmek için eğitilebilir. Son zamanlarda eşekarısı testi için aynı şekilde yöntemler geliştirdik.

Mevcut araştırmalarımız gösteriyor ki bal arıları ve eşekarısı İnsan yüzlerini tanımayı öğrenebilir.

Diğer kanıtlar - ABD'deki bir araştırma grubundan - kağıdın eşekarısı (Polistes fuscatus) diğer kağıt eşekarısı yüzlerini çok güvenilir bir şekilde öğrenebilir ve bunun için özel beyin mekanizmaları geliştirmiş görünüyor eşekarısı yüz işleme.

Eksik olan, bireysel yüz özelliklerinin basit yorumlanması ya da insanlarda olduğu gibi daha karmaşık “bütün resim” yorumlaması - bütünsel yüz işleme - kullanımı nedeniyle bunun böceklerde olup olmadığının anlaşılmasıydı.

Hem bal arısı hem de Avrupa yaban arısı için bütünsel yüz işleme olasılığını test etmeye karar verdik, manipüle edilmiş yüzlerle testi tamamlamak için eğitimli bireyler kullandık.

Yüz işlemenin test edilmesi

İnsan deneklerin bütünsel yüz işlemeyi kullandığını tespit etmek için iki çok faydalı test zaten var: kısmi etki, Ve bileşik yüz etkisi.

The kısmi etki gözler, burun veya ağız gibi yüz özellikleri yalıtılmış olarak algılandığında, bu özellikleri tam bir yüz bağlamında göründüğüne kıyasla bir yüzü tanımanın daha zor olduğunu ortaya koymaktadır.

The bileşik yüz etkisi Doğru dış yüz özellikleri (gözler, burun ve ağız gibi) doğru dış yüz özellikleri yanlış görüntülendiğinde performans doğruluğundaki büyük düşüşü ifade eder.

Bilinen yüzlerin insan işlemesinde, farklı temel özellikler, gelişmiş yüz tanıma doğruluğunu sağlamak için bir gestalte yapıştırılır.

O suratı biliyorum

Böcekleri test etmek için bu ilkeleri kullandığımızda, hem arılar hem de eşekarısı, insan yüzlerinin akromatik (siyah beyaz) görüntülerini öğrenebildi.

Arılara ve eşekarısı daha sonra dört ayrı test yapıldı. Sonuçlar, bu ilgili böceklerin insan yüzlerini işlemek için evrimsel bir nedenleri olmamasına rağmen, beyinlerinin karmaşık görüntülerin bütünsel temsillerini oluşturarak güvenilir bir şekilde tanınmasını öğrendiğini göstermiştir. Belirli bir insan yüzünü tanımak için bir araya getiriyorlar.

Artık böceklerin küçük beyinlerinin en az sınırlı sayıda yüzü güvenilir bir şekilde tanıyabildiğini biliyoruz. Bu, insanlarda, büyük beynimizin avantajının, hatırlayabildiğimiz çok sayıda insan olabileceğini göstermektedir.

Bu yeni bilgi, insanlarda ve diğer primatlarda ne kadar gelişmiş yüz işleme uzmanlığının geliştirilebileceğini anlamamıza yardımcı oluyor.

Bütünsel işlemenin farklı hayvanlar tarafından çeşitli karmaşık görsel problemler için kullanıldığına dair kanıt, bunun güvenilir tanıma için AI çözümleri geliştirmek için araştırma yapmak için yararlı bir yaklaşım olabileceğini göstermektedir.

Yazar hakkında

Adrian Dyer, Doçent RMIT Üniversitesi

Bu yazı orijinalinde Konuşma. Okumak Orijinal makale.

İlgili Kitaplar

at InnerSelf Pazarı ve Amazon