Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) совместно с коллегами разработали новую вычислительную/компьютерную модель того, как мозг человека распознаёт лица. Её существенное преимущество в том, что она охватывает многие неврологические аспекты, упущенные в предыдущих моделях. На основе этого исследователи разработали систему машинного обучения, которая реализовала их модель, и обучили её распознавать конкретные лица, используя набор шаблонов. Статья об этом опубликована в Current Biology.
Обнаружилось, что обученная система включила промежуточный шаг обработки, который отражал угол поворота головы (примерно 45 градусов), но не его направление (влево или вправо). Эта возможность изначально в систему не встраивалась и возникла спонтанно в процессе обучения. Однако это дублирует экспериментально наблюдаемую особенность того, как «обрабатывает» лица мозг приматов. Исследователи полагают: это признак того, что их система и мозг работают очень похоже.
«Новая статья – это хорошая иллюстрация того, что мы хотим сделать в нашем Центре: с одной стороны – интеграция машинного обучения и компьютерных наук, с другой – нейрофизиология и аспекты человеческого обучения. Это объясняет не только то, какие алгоритмы заставляют работать мозг, но то, какие схемы в нём обеспечивают выполнение этих алгоритмов», — комментирует Томасо Поджо (Tomaso Poggio), профессор когнитивных наук в МТИ и директор Центра мозга, разума и компьютера (Center for Brains, Minds and Machines, CBMM) – исследовательского объединения, основанного Национальным научным фондом и размещённого в MIT.