MITのマクガバン脳研究所とドイツのギーセン大学の神経科学者
20年以上前、ナンシー・カンウィッシャー、研究者MITから、そして彼女の同僚は、特に顔に反応する脳の側頭葉の小さな領域を発見しました。科学者たちは、この領域を顔の紡錘形の領域と名付けました。神経科学者は、脳回のこの部分が顔認識に関与していることを示しました。しかし、これまで、科学者は、個々のオブジェクトのそのような特定の割り当ての理由が何であるかを知りません。
Kanwisher 氏が指摘しているように、新しい研究では、別のシステムが同様の問題をどのように解決するかを確認したいと考えていました。神経科学者は、ニューラル ネットワークをトレーニングするために何十万枚もの画像を収集しました。このコレクションには、1,700 人の異なる人々の顔と数百の物体 (ハンバーガーから椅子まで) の画像が含まれていました。セット全体がプロンプトなしでニューラル ネットワークに提示されました。
「私たちはシステムに、画像は顔であり、一部は他のオブジェクトです。大きな課題が1つありました」と、ギーセン大学の研究の共著者であるKatharinaDobsは述べています。 「AIは自転車やペンと同じように顔を認識する必要があります。」
研究者は、プログラムが彼女は物体や顔を識別することを学び、情報処理ネットワークに自分自身を組織しました。ネットワークは、顔認識用に特別に設計された個別のブロックを形成しています。人間の脳と同様に、この特殊化は画像処理の後期段階で発生します。最初に、視覚の一般的なメカニズムが使用され、最後の段階で、顔認識を担当するコンポーネントが接続されます。
神経科学者は、ネットワークが訓練されていることに注意しますオブジェクトのみが顔認識でパフォーマンスが低下し、その逆も同様です。両方のタスク用に最適化されたネットワークは、顔とオブジェクト用に別々のシステムに自発的に分割されます。科学者によると、そのような分裂は、人間の脳の働きの彼らの観察と完全に一致しています。
「人間の脳は顔の処理を分離することを決定する他のオブジェクトを分析することはありません」とドブス氏は言います。 「人工ネットワークも同じことをしました。顔やその他の物体を認識するように訓練されたシステムであれば、同様の解決策が見つかると私たちは信じています。」
研究者は、自然とニューラルネットワークは同じ動作原理になりました。そのようなソリューションが最適です。彼らは、機械学習を使用して、他の脳機能が自分たちのように機能する理由を理解することを計画しています。
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