Удивительно простое кодирование лиц в мозге производят всего 205 нейронов

[@Firelander]

Много писали на тему того, что нейросеть распознающую объекты можно «взломать», подсунув ей набор каких-то странных данных, которые она распознает как объект. Забавно, если окажется, человеческую нейросеть распознавания лиц тоже можно так «взломать».

[@Ezhyg]

Эм… вы никогда не не видели и не слышали про оптические иллюзии? О_о Эти «отказы мозга» и есть взлом.

[@Ezhyg]

У меня была такая, она на «год дракона» была популярна, а я просто людей пугал распечатав маленькую и большую (в 3 раза крупнее), маленькую оставил коллегам на предыдущем рабочем месте, а большую кому-то подарил :).

[@Ezhyg]

Реакции были разные. Заходит человек, разговаривает и двигается, а потом замечает, что-то необычное, как здоровая такая фигня на него смотрит и следит за ним :D.

[@Ezhyg]

Было такое — «слушай, мне кажется или...» и в паре случаев, я уверен, можно было бы довести такой эксперимент до каких-то практических результатов… но, к сожалению, у них была возможность подойти ближе, рассмотреть и посмотреть со слишком большого угла :(.

[@honor8]

С лицами, на мой взгляд, интереснее

Видел лица на фотографиях, где практически под любым углом глаза смотрят на тебя. Очень интересный эффект.

[@Ezhyg]

А что сложного с глазами? Эта штука известна как минимум с античных времён, всего-то надо чтобы глаза смотрели прямо (ну и рисовать или фотографировать их чуть крупнее, для пущего эффекта).
Кстати, куча советских портретов именно так сделаны.

Можете нарисовать на листке бумаги глаза карандашом или ручкой (контур или эскиз) и будет тот же эффект

[@mat300]

Капец! Мой моск хакнули!

Реально, очень мощная иллюзия, причем, несмотря на игру с объемностью, не зависящая от бинокулярного зрения.

[@lash05]

Удивительно просто кодирование лиц в мозге производят всего 205 нейронов

— каких-то знаков в заголовке явно не хватает.

[@Pinkerator]

приматов, в том числе человека

Вот сейчас обидно было! (хоть это и правда :))

[@fireSparrow]

Слово primat обозначает «первый», при том не столько в значении «самый ранний», сколько в значении «занимающий первое место, доминирующий, преобладающий».

Поэтому не обидно, а даже наоборот.

[@3aicheg]

Хомо Импотентусам — обидно.

[@fireSparrow]

Напомнило диалог из сериала «Друзья».

Джо: Росс, у меня вопрос по науке. Как ты думаешь — гомо сапиенс вымерли, потому что были гомосексуалистами?
Росс: Джо, гомо сапиенс — это люди.
Джо: Ну я же их не осуждаю.

[@RigelNM]

Не удивили, судя по тому как я запоминаю лица, там точно не более 200 работает.

[@kraidiky]

А на скольки обезьянах проверяли? Смогли на другой обезьяне повторить?
Как-нибудь проверяли, что не задействовано ещё 20000 нейронов в которые электроды не попали?
А вообще конечно работа классная. И подтверждает мысль, что отдельные признаки кодируются не отдельными нейронами а ансамблями, и информация содержится в паттерне ансамбля.

[@taujavarob]

А на скольки обезьянах проверяли? Смогли на другой обезьяне повторить?
Как-нибудь проверяли, что не задействовано ещё 20000 нейронов в которые электроды не попали?

Как я понял там не электроды а с помощью магнитно-резонансной томографии

Пространственное разрешение фмрт исследований определяется, как способность оборудования различать границы мозга и близлежащие места. Она измеряется размером вокселей, как в МРТ. Воксель — это трехмерный прямоугольный параллелепипед, размеры которого определяются толщиной среза, площадь среза, и сетки, наложенные на срез путём сканирования. При полном исследовании мозга используются более крупные воксели, а те, которые специализируются на конкретных регионах, представляющие интерес, как правило, используют меньшие размеры. Размеры варьируются от 4-5 мм до 1 мм. Таким образом размеры вокселей напрямую зависят от области измерения. Вместе с тем время сканирования напрямую увеличивается с увеличением количества вокселей, зависящих от среза и количества срезов. Это может привести к дискомфорту для субъекта внутри сканера и к потере намагниченности сигнала. Вокселя, как правило, содержат несколько миллионов нейронов каждый и десятки миллиардов синапсов. (Википедия).

Так что когда пишут о 205 нейронах — то это похоже просто модель, а не с такой точности обнаружено.

Определяя различия в активности нейронов при визуальной обработке разных лиц, учёным удалось сделать предположения о том, каким образом кодируется сигнал. Судя по всему, система обработки визуальной информации макак очень похожа на человеческую. Согласно результатам исследования, для кодирования информации о лицах достаточно всего 205 (!) нейронов головного мозга (их назвали «лицевыми нейронами»).

То есть они на основании ФМРТ где единицей есть воксель (в котором миллионы нейронов) сделали такую модель, в которой достаточно 205 нейронов для кодирования.

VDG

Как-то всё фантастично. Единственная клетка следит за шестью параметрами, квантует каждый по уровню сигнала, хранит на каждый параметр среднее значение, постоянно перерассчитывает его, получает квантованное отклонение от сравнения с входным сигналом, и т.д. Слишком много всего для одной клетки.

Ну вот, такая у них модель вышла. А как там в реальности? — нет, пока это тёмный лес.

[@Aberro]

проверяли, что не задействовано ещё 20000 нейронов в которые электроды не попали?

Задействованы, разумеется, в статье сказано, что это «высокоуровневые нейроны», т.е. они получают уже предварительно обработанную информацию. Но важно не сколько нейронов задействовано во всём процессе обработки, а сколько минимум нейронов нужно прощупать, чтобы получить достаточно полное и точное представление информации. В данном случае явно видно, что эти двести нейронов дают весьма точную информацию.

[@igrig]

подопытным макакам демонстрировали 2000 немного отличающихся лиц людей.

Макакам. Людей. А что не Макак? Ведь

для «лицевых нейронов» есть некое подобие шаблона — что-то вроде «среднего лица»

т.е. у макак, в теории, отсутствует тот самый петтерн и, как следствие — все люди на одно лицо должны быть, первые 1000 раз, как минимум (ну как азиаты для европейцев) или в этом и был весь цимес во время эксперимента?

[@LynXzp]

Ну да, для макак все люди были китайцами. И вместо 1000 нейронов на распознавание работало 205, остальные одно и то же выдавали. Шутка. А может и нет.

[@Mark0us]

Наверное поэтому верхний и нижний ряд лиц отличаются. 4 колонку я вообще воспринимаю как разнополых. Обезьянки к людям привыкшие (в смысле различают они нас получше диких), но это и есть проявление кроссвидового опознания.

[@kudar]

С другой стороны, для людей макаки на одно лицо, так что исследователи все равно не смогли бы проверить адекватность расшифровки данных.

[@gafaroff77]

Да, стОит изучить методологию исследования. Но согласитесь, что результаты впечатляют. Каскад всё более формализированных описаний — это ж ООП, а? Только снизу доверху.

[@Belarus]

На распознавание кто передо мной из близнецов у меня уходит секунда и более. А если это новые люди, то приходится усиленно учиться распознавать первое время. Значит, в древности я бы не выжил, если бы один из них собирался меня убить =)

[@Mobile1]

Эти русские все на одно лицо...

[@VDG]

Как-то всё фантастично. Единственная клетка следит за шестью параметрами, квантует каждый по уровню сигнала, хранит на каждый параметр среднее значение, постоянно перерассчитывает его, получает квантованное отклонение от сравнения с входным сигналом, и т.д. Слишком много всего для одной клетки. Даже для одной колонки много. Кстати, не сказано, какой тип этих нейронов и в каком слое они сидят.

[@sergku1213]

Это ж какие перспективы появляются в сжатии видеоинформации! 200Бит на описание лица! По этому механизму кодирование информации будет с огромным сжатием. Правда и с некоторыми заморочками, но может так будет даже лучше… моя Дженифер Энистон будет слегка отличаться от Вашей. Ну я так вижу и тем доволен!

[@daiver19]

Как можно закодировать, например, расстояние между глаз одним битом?

[@Deymos]

Нейрон не равнозначен биту, он очень сложен и работает аналоговыми сигналами.

[@AlexeyR]

Описанное очень хорошо соответствует моим представлениям о роли миниколонок https://habrahabr.ru/post/310214/

[@trapwalker]

Скорее бы в обиход вошли нейросетевые ускорители наравне с графическими. Эдакий ПЛИС, в который заливаются (как шейдеры и текстуры) структуры уже обученных нейросетей.
Забавно, что в среднем эта технология еще сильнее понизит уровень понимания человеком того, что происходит в компьютере, но человечество уже давно движется в этом направлении и не видно этой тенденции ни конца ни края.

Не разделяю, кстати, обеспокоенности Маска по поводу сингулярности и сильного ИИ. Если сверхразум не окажется вдруг сверхпринципиально дотошным педантом с «дихлофосом», то, я уверен, эволюция отведёт нашим потомкам свою экологическую нишу в бурлящей среде вселенной. Я, вот, считаю себя довольно неглупым относительно насекомых существом, но, черт дери этих муравьёв на огороде — они наступают!

Надеюсь мой тонкий иронический сарказм на границе смыслов не будет воспринят негативно даже в случае неверного истолкования аудиторией.

[@ubx7b8]

Вот у меня для кодирования лиц макак используется вообще 1 нейрон!… Э! Куда вы меня тащите!!!111

[@juryev]

Как же достали эти заявления в каждой статье по любому поводу про «эволюция дала», «эволюция наделила», «эволюция забрала» и т.п. Это заклинание напоминает мне начало любой советской книжки, там обязательно пишется «Решением XXV Съезда КПСС...», а дальше — про химические процессы в фанерном клее.
Главное, смысла ни то, ни другое заклинание не имеет, потому что фраза в этой статье «У социальных приматов, таких как макака и человек, эволюция выработала специальный механизм для быстрого распознавания лиц, потому что от этого навыка зависит выживание животного в социальной группе — мы должны мгновенно отличать друзей от незнакомцев» не несёт вообще никакого смысла. Любое живое существо должно мгновенно отличать друзей от незнакомцев, иначе сожрут. Пчёлы, муравьи, акулы, макаки и слоны, — всем надо как-то отличать своих от чужих.

[@Rikkitik]

Эволюция — это логичный и понятный процесс. Живому существу бывает выгодно отличать своих от чужих, при этом есть тысяча градаций этой способности отличать, и потомство с большей вероятностью дадут особи, которые находятся на небольшом отрезке этой шкалы: неумных едят, слишком продвинутым нужно многовато ресурсов. Так что ваше «любое существо мгновенно должно» в корне неверно. В итоге, со временем интервал разброса постепенно сужается, всё лучше соответствуя оптимуму. И нынешнее состояние, при котором многие существа достаточно быстро и качественно различают некоторых других существ — это и есть результат эволюции. При этом механизмы различения, качество и скорость, а так же ширина интервала оптимума у каждого вида свои.

[@juryev]

Как упоминание о том, что это — «результат эволюции» влияет на информацию, изложенную в статье. Добавляет ли что-то эта фраза? Абсолютно ничего. Результат это эволюции или решение партсъезда, — к статье это не имеет никакого отношения, потому что речь не про палеонтологию и не про процессы развития организмов. Речь в статье о констатации определённого факта о состоянии нейронов сейчас. Кстати, если уж на то пошло, то само исследование вызывает вопросы с точки зрения сбалансированности выборок, т.к. известно, что цветовосприятие у разных людей, а возможно, и у обезьян, — разное, причём разница по цветоразличению может составлять миллионы раз.
Так что у меня претензии по поводу пустословия, которым обильно снабжаются статьи в наше время.

[@VDG]

Любое животное должно распознавать опасность. Любая птица для жука опасна. Но с социальными животными всё усложняется так как другой соплеменник тоже может быть угрозой. Поэтому у социальных животных эволюция выработала специальный механизм для быстрого распознавания соплеменников. Не социальным он не нужен, и его у них нет. В этом смысл выделенной вами фразы.

[@juryev]

OK, давайте тогда поставим вопрос так. Вот есть утверждение о факте: «эволюция наделила таким-то механизмом для таких-то целей». Как утверждаете Вы, это утверждение имеет смысл, оно вставлено в статью осознанно, значит мы должны применять к этой фразе все требования, которые применяются к любому научному исследованию. Почему же авторы скрыли информацию о своих исследованиях в этой области? Где проверка этой гипотезы по критериям Стьюдента? Где выкладки о проверках других гипотез? Где, наконец, сравнение этой гипотезы против гипотезы о том, что эволюция забабахала наши гены таким образом, чтобы мы могли отличать бублик от баранки? Где это всё? Я вот утверждаю, что последняя версия точнее, опровергните меня: «У социальных приматов, таких как макака и человек, эволюция выработала специальный механизм для быстрого распознавания всего вокруг, потому что от этого навыка зависит выживание животного в социальной группе — мы должны мгновенно отличать разные виды пищи друг от друга».

[@odissey_nemo]

Видимо, это социальная норма поведения, обусловленная и поддержанная естественным отбором. При социализме упор на общественные институты. при капитализме — на рекламу личных достижений (ПиаР) в предвидении лишних заработков.

У Вас лично — зоологически внедрённый через СМдезИ РФ (если Вы молоды) или «Радио Свободы» (если успели пожить при СССР) антисоветизм. У меня — коммунистические убеждения, укрепляющиеся с каждым днём, проведённым в паразитическом капитализме в РФ. И всем этим заведуют незаметные глазу нейроны в мозгах масс и персонажей.

Как то странно осознавать себя, как биологическую модель автономной системы, связанной с миллиардами прочих особей и остальных объектов биологической и абиотической природы в единую глобальную систему, управляемую пока ещё неведомыми нам закономерностями.

[@Find_the_truth]

Зная механизм кодирования, зная место, где хранятся данные, можно внести данные совсем другого лица в мозг человека, заставив его тем самым думать, что тот, кого он видит перед собой, и есть тот, о ком он думает? Подмена лиц в мозге? Вот это поворот. Грубо говоря. В мозге у меня человек А ассоциирован с данными А. Если мы подменим изображение человека А в моем мозге (его фото профиля, грубо говоря), то я буду думать, что человек А и есть тот, изображение которого мне подсунули?

[@Piter_Y]

Для того, что бы в дело вступили эти 200 дешифрующих нейронов, изображение лица обрабатывалось не одной их тысячей, для того, что бы разбить его на кусочки пригодные для декодирования.