MIT 맥거번 뇌연구소(McGovern Institute for Brain Research)와 독일 기센대학교(University of Giessen)의 신경과학자
20년 전 Nancy Kanwisher, 연구원MIT와 그녀의 동료들은 뇌의 측두엽에서 특히 얼굴에 반응하는 작은 영역을 발견했습니다. 과학자들은 이 영역을 스핀들 모양의 얼굴 영역이라고 명명했습니다. 신경 과학자들은 이랑의 이 부분이 얼굴 인식을 담당한다는 것을 보여주었습니다. 그러나 지금까지 과학자들은 이러한 개별 개체의 특정 할당 이유가 무엇인지 알지 못합니다.
Kanwisher가 지적한 바와 같이, 새로운 연구에서는다른 시스템이 비슷한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 확인하고 싶었습니다. 신경과학자들은 신경망을 훈련시키기 위해 수십만 개의 이미지를 수집했습니다. 컬렉션에는 1,700명의 다양한 사람의 얼굴 이미지와 수백 가지 물건(햄버거부터 의자까지)이 포함되어 있습니다. 전체 세트는 프롬프트 없이 신경망에 제시되었습니다.
"우리는 시스템에 일부이미지는 얼굴이고 일부는 다른 개체입니다. 우리에게는 한 가지 큰 도전이 있었습니다.”라고 Giessen 대학의 공동 저자인 Katharina Dobs가 말했습니다. “AI는 자전거나 펜처럼 얼굴을 인식해야 합니다.”
연구자들은 프로그램이사물과 얼굴을 식별하는 법을 배운 그녀는 정보 처리 네트워크로 자신을 조직했습니다. 네트워크는 얼굴 인식을 위해 특별히 설계된 별도의 블록을 형성했습니다. 이 전문화는 인간의 두뇌와 마찬가지로 이미지 처리의 후기 단계에서 발생합니다. 먼저 일반적인 시각 메커니즘이 사용되며 마지막 단계에서는 얼굴 인식을 담당하는 구성 요소가 연결됩니다.
신경 과학자들은 네트워크가 훈련된물체만 얼굴 인식에서 저조한 성능을 발휘하고 그 반대의 경우도 마찬가지이며 두 작업에 최적화된 네트워크는 자연스럽게 얼굴과 물체에 대해 별도의 시스템으로 분할됩니다. 과학자들에 따르면 그러한 구분은 인간 두뇌의 작업에 대한 관찰과 완전히 일치합니다.
"인간의 뇌는 얼굴 처리를 분리하기로 결정합니다.다른 물체를 분석하는 것부터요.”라고 Dobs는 말합니다. “인공 네트워크도 마찬가지였습니다. 우리는 얼굴과 기타 물체를 인식하도록 훈련된 모든 시스템이 유사한 솔루션을 찾을 것이라고 믿습니다.”
연구자들은 자연과신경망은 동일한 작동 원리에 도달했으며 이러한 솔루션이 최적입니다. 그들은 다른 뇌 기능이 왜 그렇게 작동하는지 알아내기 위해 기계 학습을 사용할 계획입니다.
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