Mengiktiraf wajah adalah penting untuk bagaimana kita berinteraksi dalam masyarakat yang kompleks, dan sering dianggap sebagai keupayaan yang memerlukan kecanggihan otak manusia yang besar.
Tetapi bukti baru yang kami terbitkan Hadapan dalam Psikologi menunjukkan bahawa serangga seperti lebah (Apis mellifera) dan tawon Eropah (Vespula vulgaris) menggunakan mekanisme pemprosesan visual yang serupa dengan manusia ', yang membolehkan pengiktirafan muka yang boleh dipercayai.
Ini walaupun saiz otak serangga kecil. Mereka mengandungi kurang daripada satu juta sel otak, berbanding dengan juta 86,000 yang membentuk otak manusia.
Memahami apa saiz otak yang boleh membolehkan tugas-tugas kompleks untuk diselesaikan dengan cekap pastinya menarik, tetapi juga mempunyai implikasi praktikal. Ia membolehkan kita memahami bagaimana otak besar telah berkembang, dan bagaimana untuk berfikir tentang perancangan kecerdasan buatan (AI) yang mungkin mencerminkan kecekapan otak biologi.
Mudah tetapi kompleks
Kami sangat pandai mengiktiraf wajah-wajah biasa. Fikirkan situasi bertemu kawan di stesen kereta api di mana terdapat ratusan orang yang lewat, semuanya bergerak dalam arah yang berbeza. Tiba-tiba, sekilas muka yang dikenali di jauh bermakna kita telah menemui orang yang betul.
Ini seolah-olah tanpa usaha, tetapi penyelesaian AI sering berjuang untuk mengenali wajah dalam situasi kompleks.
Kepakaran kami untuk mengiktiraf wajah kebanyakannya didasarkan pada "pemprosesan holistik" - yang melekat bersama-sama dengan ciri-ciri wajah yang berbeza untuk memberikan pengiktirafan yang unggul. Ini dianggap sebagai proses kognitif yang canggih yang berkembang dengan pengalaman di wajah tontonan. Sekali kita biasa dengan wajah, ciri-ciri yang berbeza - seperti mata, hidung, mulut dan telinga - diproses bersama sebagai "gestalt" (satu unit yang menggabungkan semua unsur) untuk membolehkan kita mengiktiraf secara pasti individu.
Menariknya, sementara pemprosesan holistik biasanya digunakan untuk mengenali wajah, apabila kita menjadi pakar dalam tugas visual lain - seperti menjadi hakim di menunjukkan anjing atau mengumpul kereta klasik - maka otak kita juga menggunakan pemprosesan holistik untuk membolehkan kebolehan pengiktirafan yang unggul di kawasan tersebut juga .
Oleh itu pemprosesan holistik boleh menjadi prinsip umum untuk mengenal pasti objek-objek penting. Ini berguna lebih luas, kerana ini bermakna pemprosesan holistik boleh menjadi nilai untuk membangunkan penyelesaian AI yang lebih baik, seperti untuk mengenal pasti tumbuh-tumbuhan invasif yang cepat dan tepat dalam perkembangan pesat Industri AgTech.
Kami berminat untuk mengetahui betapa umum prinsip pemprosesan holistik mungkin dalam haiwan yang berbeza, jadi rakan sekerja saya dan saya menetapkan tentang bagaimana serangga boleh menyelesaikan tugas pengiktirafan muka.
Bawa serangga
Honeybee adalah haiwan yang sangat mudah untuk memahami pemprosesan visual. Lebah individu boleh dilatih untuk mempelajari masalah kompleks sebagai balasan untuk mengumpul ganjaran manis manis. Baru-baru ini, kami membangunkan kaedah untuk menguji tawon dengan cara yang sama.
Penyelidikan kami yang sedia ada menunjukkan bahawa MADU and wasps boleh belajar mengenali muka manusia.
Bukti lain - dari kumpulan penyelidikan AS - menunjukkan bahawa kertas isap (Polistes fuscatus) boleh sangat dipercayai mempelajari wajah-wajah lembu kertas lain, dan nampaknya telah mengembangkan mekanisme otak khusus untuk pemprosesan muka tawon.
Apa yang hilang adalah pemahaman sama ada ini berlaku pada serangga kerana penafsiran mudah ciri-ciri muka individu, atau menggunakan tafsiran "gambaran keseluruhan" yang kompleks - pemprosesan muka holistik - seperti yang berlaku pada manusia.
Kami memutuskan untuk menguji kemungkinan pemprosesan muka holistik di lebah lebah dan tawon Eropah, menggunakan individu terlatih untuk menyelesaikan ujian dengan wajah yang dimanipulasi.
Menguji pemprosesan muka
Dua ujian yang sangat berguna sudah wujud untuk menentukan bahawa subjek manusia menggunakan pemprosesan muka holistik: ini adalah kesan keseluruhannya, Dan kesan muka komposit.
. kesan keseluruhannya mendedahkan bahawa apabila ciri-ciri wajah seperti mata, hidung atau mulut dilihat secara berasingan, lebih sukar untuk mengenali wajah berbanding apabila ciri-ciri ini dilihat dalam konteks wajah penuh.
. kesan muka komposit merujuk kepada ketepatan yang besar dalam ketepatan prestasi apabila ciri dalaman dalaman yang betul - seperti mata, hidung dan mulut - dilihat dalam konteks ciri luar yang tidak betul.
Dalam pemprosesan manusia muka biasa, ciri-ciri unsur yang berbeza terpaku bersama-sama ke dalam gestalt untuk membolehkan ketepatan pengiktirafan muka yang lebih baik.
Saya tahu wajah itu
Apabila kita menggunakan prinsip-prinsip ini untuk menguji serangga, kedua-dua lebah dan tawon dapat belajar imej kulit hitam (putih dan hitam).
Kedua-dua lebah dan tawon kemudian diberi empat ujian berasingan. Keputusan menunjukkan bahawa walaupun serangga masing-masing tidak mempunyai sebab evolusi untuk memproses wajah manusia, otak mereka belajar pengiktirafan yang boleh dipercayai dengan mewujudkan gambaran holistik imej kompleks. Mereka meletakkan ciri-ciri bersama untuk mengenali wajah manusia tertentu.
Sekarang kita tahu bahawa otak kecil serangga dapat mengenali sekurang-kurangnya bilangan muka yang terhad. Ini menunjukkan bahawa pada manusia, kelebihan otak besar kita boleh menjadi bilangan individu yang sangat boleh kita ingat.
Maklumat baru ini membantu kita memahami bagaimana kepakaran pemprosesan muka yang sangat canggih mungkin telah berubah menjadi manusia dan primata yang lain.
Bukti bahawa pemprosesan holistik digunakan oleh haiwan yang berlainan untuk pelbagai masalah visual yang rumit menunjukkan ini mungkin pendekatan yang berguna untuk meneroka untuk membangunkan penyelesaian AI untuk pengiktirafan yang boleh dipercayai.
Tentang Pengarang
Adrian Dyer, Profesor Madya, Universiti RMIT
Artikel ini pada asalnya diterbitkan pada Perbualan. Membaca artikel asal.
Buku-buku yang berkaitan
at InnerSelf Market dan Amazon
