Нейросеть помогла понять распознавание лиц мозгом

Международная группа ученых составила уточненную пространственно-временную карту нейронных связей, которые отвечают за распознавание лиц. Результаты работы опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

2 434
Выбор редакции

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

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.

2 434

Комментарии
Аватар пользователя Netbook
Вчера
Не пишут в России заголовки новостей, начинающиеся с "...
Аватар пользователя Дмитрий Сливкин
Вчера
Класс! Надо беречь красоту


Аватар пользователя Евгений Зиновьев
Вчера
Вау, ты чего куришь то, дядя? Такого отборного...
Комментарии

Быстрый вход

или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии
Вы сообщаете об ошибке в следующем тексте:
Нажмите Отправить ошибку