Технология распознавания лиц имитирует действия человека и может даже превосходить их. И становится все более распространенным его использование с камерами для распознавания в реальном времени, например, для разблокировки смартфона или ноутбука, входа в приложение для социальных сетей и для регистрации в аэропорту.
Глубокие сверточные нейронные сети, также известные как DCNN, являются центральным компонентом искусственного интеллекта для идентификации визуальных изображений , в том числе лиц. И название, и структура вдохновлены организацией зрительных путей мозга — многослойной структурой с постепенно возрастающей сложностью на каждом уровне.
Первые уровни имеют дело с простыми функциями, такими как цвет и края изображения, а сложность постепенно увеличивается, пока последние уровни не выполняют распознавание личности лица.
В случае с искусственным интеллектом критический вопрос заключается в том, могут ли DCNN помочь объяснить человеческое поведение и механизмы мозга для выполнения сложных функций, таких как восприятие лица, восприятие сцены и язык.
В недавнем исследовании , опубликованном в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences , исследовательская группа из Дартмута в сотрудничестве с Болонским университетом исследовала, могут ли DCNN моделировать обработку лиц у людей. Результаты показывают, что ИИ не является хорошей моделью для понимания того, как мозг обрабатывает движения лиц с меняющимся выражением, поскольку в настоящее время ИИ предназначен для распознавания статических изображений.
«Ученые пытаются использовать глубокие нейронные сети в качестве инструмента для понимания работы мозга, но наши результаты показывают, что этот инструмент сильно отличается от мозга, по крайней мере, на данный момент», — говорит соавтор Цзяхуэй Го, постдокторант в Департамент психологии и наук о мозге.
В отличие от большинства предыдущих исследований, в этом исследовании DCNN тестировались с использованием видео лиц, представляющих разные этнические группы, возрасты и выражения, которые двигались естественно, вместо использования статических изображений, таких как фотографии лиц.
Чтобы проверить, насколько схожи механизмы распознавания лиц у DCNN и людей, исследователи проанализировали видео с помощью современных DCNN и исследовали, как они обрабатываются людьми с помощью функционального сканера магнитно-резонансной томографии, который записывал активность мозга участников . . Они также изучали поведение участников при выполнении задач по распознаванию лиц.
Команда обнаружила, что представления лиц в мозгу участников были очень похожи, а искусственные нейронные коды ИИ для лиц были очень похожи в разных DCNN. Но корреляция активности мозга с DCNN была слабой. Только небольшая часть информации, закодированной в мозге, улавливается DCNN, что позволяет предположить, что эти искусственные нейронные сети в их нынешнем состоянии предоставляют неадекватную модель того, как человеческий мозг обрабатывает динамические лица.
«Уникальная информация, закодированная в мозге, может быть связана с обработкой динамической информации и когнитивными процессами высокого уровня, такими как память и внимание», — объясняет соавтор Фейлонг Ма, научный сотрудник в области психологии и наук о мозге .
С помощью обработки лиц люди не только определяют, отличается ли одно лицо от другого, но также получают другую информацию, например, о душевном состоянии и о том, является ли этот человек дружелюбным или заслуживающим доверия. Напротив, современные DCNN предназначены только для идентификации лиц.
«Когда вы смотрите на лицо, вы получаете много информации об этом человеке, в том числе о том, о чем он думает, что он чувствует и какое впечатление он пытается произвести», — говорит соавтор Джеймс Хаксби. профессор кафедры психологии и наук о мозге и бывший директор Центра когнитивной нейронауки. «Здесь задействовано множество когнитивных процессов , которые позволяют вам получать информацию о других людях, которая имеет решающее значение для социального взаимодействия».
«При использовании ИИ, как только глубокая нейронная сеть определит, отличается ли лицо от другого лица, это конец истории», — говорит соавтор Мария Ида Гоббини, доцент кафедры медицинских и хирургических наук университета. Болоньи. «Но для людей распознавание личности человека — это только начало, поскольку запускаются другие психические процессы , которых в настоящее время нет у ИИ».
«Если разработчики хотят, чтобы сети искусственного интеллекта более точно отражали процесс обработки лиц в человеческом мозге, им необходимо создать алгоритмы, основанные на реальных стимулах, таких как динамические лица в видео, а не на статических изображениях», — говорит Го.
Теги: ИИ, распознавание
