Еще в 2016 году ученые Орегонского университета работали над программой, которая бы умела составлять фоторобот человека с помощью чтения мысли. В самом исследовании использовали группу лиц, которым показывали фотографии людей. Потом, подключив их к МРТ, исследовали изменения потока в крови мозга. Компьютер собирал информацию, анализировал и рисовал фоторобот. Машине удалось отобразить лица, но они были не четкие, и использовать их на практике не было возможности.  Исследования показали, что нужно продолжать работать в этом направлении. И вот в июне 2017 года в журнале Cell были опубликованы результаты работ, когда лица идентифицировали с помощью сканирования мозга у приматов.

Как обычно получают фоторобот человека? Опрашивают свидетеля, в это время художник или с помощью компьютера, набрасывается эскиз, потом свидетель смотрит и исправляет-то выше лоб, то толще брови. То есть вся надежда на память того, кто видел.

Было бы здорово, если вместо этого к свидетелю подключить датчики и машина «прочитает» все волновые колебания мозга и выведет на экран фоторобот. Фантастика? Отнюдь.

Ученые Калифорнийского технологического института с помощью сканирования мозга у приматов получили фактически четкие фотографии людей, которых макаки (именно с ними проводились исследования) увидели ранее. То есть, с помощью сканирования обезьян, машина получила определенные наборы нейронов-патчи, которые отвечают конкретным комбинациям черт лица. Это как в музыке, когда для получения композиции в память синтезатора сохраняются патчи-параметры, которые отвечают за звучание определенного звука. Точно так же и здесь, мы имеется наборы визуальной информации, которая в разных комбинациях формирует четкие отличительные черты лица. При исследовании удалось воссоздать увиденное ранее лицо путем записи электрической активности 200 клеток мозга. Реконструкция и фото были почти неразличимы. Для авторов такая точность была неожиданностью.

Эти даные, несомненно, могут сделать переворот в нейробиологии, отмечает нейробиолог Dr. Rodrigo Quian Quiroga.

В принципе люди владеют достаточными навыками для идентификации увиденного ранее лица. Увидев набор данных о глазах, носе, рте и другие параметры, мы способны обработать их в течении миллисекунды и хранить их в памяти десятки лет. Но внешние факторы играют порой важную роль-тень, слабое освещение, не тот угол обозрения и картинка получается ложная.

Как получается информация? Когда свет отражается от лица, то попадает на сетчатку глаз, потом через область нейронов и только потом доходит до той области зрительной коры, которая отвечает за «узнавание лиц».

Еще в начале 2000-ых годов нейробиологи при работе с больными эпилепсией, обнаружили, что клетки лица очень восприимчивы. И «воспринимают» только свое изображение. Тогда и выдвинули теорию, что мозг содержит так называемые «нейроны лиц». Но это была только теория и не понятно, как мозг обрабатывает новые лица и как они зашифрованы внутри этих самых нейронов.

Команда исследователей во главе с доктором Дорис Цао получила ценнейшие данные, но возникла проблема, как описать лицо с помощью математической модели. Использовали набор из 200 лиц из онлайн-базы и определили ориентиры, которые обозначили точками, что позволило создать большой набор таких абстрактных точек. Затем, используя анализ основных компонент, ученые получили 25 проекций, которые лучше всего представляли данное лицо. Эти проекции в основном были целостными, то есть «кодировалась» информация о цвете волос, ширине лица и высоте глаз.  Это как иметь 25 ручек, каждая из которых отвечает за волосы, глаза, форму, толщину, размер носа, губ, ушей. И если крутить их, то можно добиться разных вариаций лиц, а можно получить нужный набор черт, что будет с точностью описывать лицо.

В исследовании ученые с помощью макак записали наборы из патчей, которые реагировали на лица, что показывались обезьянам. Оказывается, нейроны также выборочны , например, нейрон, который распознает волосы и тощие брови, реагирует в том случае, когда их «видит». Но если у двоих человек одинаковая линия роста волос, но разные рты, нейроны не реагируют.
Что интересно, дополнительная информация также учитывается – длина или искривление носа, размер губ.

Ученые не уверены в том, что нейроны активизируются только тогда, когда проходят абстрактную точку, но ясно одно, что обьединение всех точек дает атлас лица. Тогда, когда имеется новое лицо, каждый нейрон измеряет разницу между своим значением (например, расстояние между глаз) и атласом лица. Когда все значения получены, получаем представление о новом лице.

После того, как удалось понять, как это работает, ученые построили математическую модель, которые могут предсказать, как набор патчей, который распознает новое лицо.

Фактически, была создана база данных лиц, где набор функций был как ориентиры – форма бровей, размер носа и тд. Математическая модель отделяла форму и внешний вид. Потом обезьянам показали новую серию лиц, и было записано примерно 200 нейронов на лицевых участках. Используя математическую модель, вычислили какой параметр кодирует каждый нейрон и как они обьединяются. Результат удивил, так как реконструкция была точная, почти неотличима от оригинала.

Это говорит о том, что на наборы нейронов содержат достаточное количество информации, для распознавания лица.

Команда ученых, во главе с доктором Цао, записали только два из шести патчей лица, и предоставила свою модель, но вероятно, что могут быть и другие методы обработки полученных данных.

Пока нет никаких применений полученным результатам, но возможно это даст толчок к разработке машин для стимуляции коры головного мозга, чтобы лечить слепоту. Или возможно это поможет врачам понять, почему некоторые люди страдают не запоминанием лиц, и поможет протезированию. В любом случае – эти данные интересны для понимания работы организма.

Источник