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.

3 516
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.

Наука

Naked Science Facebook VK Twitter
3 516

Комментарии
Аватар пользователя Станислав Крытыш
Вчера
Да, всё вы правильно пишите, но представьте если...
Аватар пользователя Илья Аксенов
Вчера
Наш энергетический мир – это один из уровней...
Вчера
Что американцы считают свою страну лучшей в мире и сам...
Комментарии

Быстрый вход

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