Neurowissenschaftler des McGovern Institute for Brain Research am MIT und der Deutschen Universität Gießen
Vor über 20 Jahren Nancy Kanwisher, Forscherinvom MIT und ihre Kollegen fanden einen kleinen Bereich im Schläfenlappen des Gehirns, der spezifisch auf Gesichter reagiert. Wissenschaftler haben diesen Bereich den spindelförmigen Bereich des Gesichts genannt. Neurowissenschaftler haben gezeigt, dass dieser Teil des Gyrus für die Gesichtserkennung zuständig ist. Allerdings wissen die Wissenschaftler bisher nicht, was der Grund für eine solche spezifische Zuordnung einzelner Objekte ist.
Wie Kanwisher feststellt, sind sie in der neuen Studiewollte prüfen, wie ein anderes System ein ähnliches Problem lösen würde. Neurowissenschaftler haben Hunderttausende Bilder gesammelt, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren. Die Sammlung umfasste Bilder der Gesichter von 1.700 verschiedenen Menschen und Hunderte von Objekten (vom Hamburger bis zum Stuhl). Das gesamte Set wurde dem neuronalen Netzwerk ohne Aufforderung präsentiert.
„Wir haben dem System nicht gesagt, dass einige derBilder sind Gesichter, und einige sind andere Objekte. Wir hatten eine große Herausforderung“, sagt Katharina Dobs, Co-Autorin der Studie von der Universität Gießen. „KI soll ein Gesicht wie ein Fahrrad oder einen Stift erkennen.“
Das sahen die Forscher bei der SendungGegenstände und Gesichter erkennen lernte, organisierte sie sich in einem informationsverarbeitenden Netzwerk. Das Netzwerk hat separate Blöcke gebildet, die speziell für die Gesichtserkennung entwickelt wurden. Wie im menschlichen Gehirn erfolgt diese Spezialisierung in den späten Stadien der Bildverarbeitung: Zunächst werden die allgemeinen Mechanismen des Sehens genutzt, und im letzten Stadium werden die für die Gesichtserkennung zuständigen Komponenten miteinander verbunden.
Neurowissenschaftler stellen fest, dass Netzwerke trainiert werdenNur Objekte schneiden bei der Gesichtserkennung schlecht ab und umgekehrt, und Netzwerke, die für beide Aufgaben optimiert sind, teilen sich spontan in separate Systeme für Gesichter und Objekte auf. Eine solche Unterteilung steht laut Wissenschaftlern in vollem Einklang mit ihren Beobachtungen der Arbeit des menschlichen Gehirns.
„Das menschliche Gehirn beschließt, die Verarbeitung von Gesichtern zu trennenaus der Analyse anderer Objekte“, sagt Dobs. „Das künstliche Netzwerk hat dasselbe getan. Wir glauben, dass jedes System, das auf die Erkennung von Gesichtern und anderen Objekten trainiert wurde, eine ähnliche Lösung finden wird.“
Forscher glauben, dass, wenn sowohl Natur als auchDas neuronale Netzwerk kam auf das gleiche Funktionsprinzip, eine solche Lösung ist optimal. Sie planen, maschinelles Lernen einzusetzen, um herauszufinden, warum andere Gehirnfunktionen so funktionieren, wie sie es tun.
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