あなたの脳がそれらすべての顔をどのように認識するか| 科学| スミソニアン - 記事、科学、心身

Facebookをスクロールするたびに、何十もの顔に触れることがあります。しかし、ほとんど一目で、あなたの脳はそれらの顔の特徴を評価し、それらを対応する個人に適合させます。多くの場合、誰がタグを付けられたのか、アルバムを誰が投稿したかを読む前です。調査によれば、多くの人は、名前や仕事など、人に関する他の重要な詳細を忘れても顔を認識します。

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それは理にかなっています：非常に社会的な動物として、人間は視覚によってお互いをすばやく簡単に識別できる必要があります。しかし、この驚くべきプロセスは脳でどのように機能するのでしょうか？

それは、2014年にカリフォルニア工科大学の神経科学者であるLe Changを悩ませる問題でした。以前の研究で、彼の研究室長は、顔を処理し認識した霊長類の脳内のニューロンをすでに特定していました。「顔のパッチ」と呼ばれる脳の側頭葉のこれらの6つの領域には、人や猿が他の物体よりも顔を見ているときに非常に活発に見える特定のニューロンが含まれています。

「しかし、大きな疑問が欠けていることに気付きました」とチャンは言います。つまり、パッチがどのように顔を認識するかです。「人々は、これらのニューロンの顔の正確なコードをまだ知っていませんでした。」

脳が顔の分析と認識に使用する方法を求めて、チャンは顔を数学的に分解することにしました。彼は約2, 000の人工的な人間の顔を作成し、肌の色から目の間の大きさまで、顔を変える50の特性を含むカテゴリごとにコンポーネント部分を分解しました。彼らは、2つのアカゲザルに電極を埋め込み、脳の顔面のニューロンが人工顔を見せられたときにどのように発火したかを記録しました。

その後、猿に何千もの顔を見せることで、チャンはどのニューロンがそれぞれの顔にある特徴に関連して発火したかをマッピングすることができた、と彼は今月Cell誌で発表した研究で報告しています。

顔のパッチ内の各ニューロンは、顔を異なるものにする1つの特徴または「次元」のみに特定の割合で応答することが判明しました。これは、ニューロンに関する限り、面は単一の構造ではなく、別々の部分の合計であることを意味します。チャンは、非常に異なって見える顔を作成できたが、主要な特徴を共有しているため、神経発火の同じパターンを生成できたと指摘しています。

この顔認識の方法は、一部の神経科学者が以前に人間がどのように顔を認識するかについて考えていたものとは対照的です。以前は、「模範的なコーディング」と「ノルムコーディング」という2つの対立する理論がありました。模範的なコーディング理論では、脳科学者は顔の特徴を極端なまたは明確な例と比較することで顔を認識し、ノルムコーディング理論では脳は、顔の特徴が「平均的な顔」とどのように異なるかを分析していました。

この神経発火のパターンを理解することにより、チャンは猿が顔を見たときに発するたった205個のニューロンのパターンを実際にリバースエンジニアリングして、猿がどの顔を見ているかさえ知らずに、猿が見ている顔を作成できるアルゴリズムを作成することができました。警察のスケッチアーティストが人と一緒に顔の特徴を組み合わせるように、彼は個々のニューロンの活動によって示唆された特徴を完全な顔に組み合わせることができました。ほぼ70％のケースで、クラウドソーシングWebサイトAmazon Turkから引き出された人間は、元の顔と同じように再作成された顔を一致させました。

共著者の神経科学者であるドリス・ツァオは、プレスリリースで次のように述べています。「しかし、顔の写真には約200個のニューロンの価値があると言いたいのです」

サルに見せた人工顔と、研究者が脳の神経活動だけを使用して行った再構成。（ドリス・ツァオ）

National Eye Instituteの神経科学者であるBevil Conway氏は、この新しい研究に感銘を受けたと言いました。

「実際のニューロンからのデータを使用して、顔認識がどのように行われるかについての原則的な説明を提供します」と、この研究に関与しなかったコンウェイは述べています。彼は、そのような作業が、現在知られている欠陥があるより優れた顔認識技術の開発に役立つと付け加えました。結果は笑えることもありますが、これらのプログラムが依存するアルゴリズムには深刻な人種的偏見があることがわかっています。

チャンは、将来、彼の作品を警察の調査に使用して、彼らを目撃した目撃者から潜在的な犯罪者をプロファイリングする可能性があると考えています。ジョンズホプキンス大学の神経科学者であるエドコナーは、これらの50の特性に基づいて機能を調整するために開発できるソフトウェアを想定しています。このようなプログラムにより、目撃者と警察は、目撃者が顔を最も覚えたときに変身させることができる50のダイヤルのシステムのように、人間が使用する特徴に基づいて顔を微調整できるようになると彼は言う。

「他の人がどのように見えるかを説明する代わりに、実際に彼らの考えを直接解読できる」とチャンは推測する。

「著者は、この重要な分野を前進させるのに貢献したことで称賛に値します」と、霊長類の物体認識を研究するMITの生物医学エンジニア、ジム・ディカルロは言います。しかし、この研究に関与していなかったディカルロは、顔を区別するのに200個のニューロンだけが必要であることを研究者が十分に証明していないと考えています。彼の研究では、オブジェクトをより現実的な方法で区別するには約50, 000個のニューロンが必要ですが、現実の世界の顔よりも非現実的であることがわかりました。

その作業に基づいて、DiCarloは、顔を認識するには、大まかな品質でそれらを区別するために、2, 000〜20, 000のニューロンが必要になると推定しています。「著者が、顔が3桁近く少ないニューロンでエンコードされていると信じている場合、それは驚くべきことです」と彼は言います。

「全体的に、この研究はいくつかの優れた分析を備えた既存の文献への素晴らしい追加である」とDiCarloは結論付けています。

また、新しい研究に関与していなかったコナーは、この研究が神経科学者の間で新しい研究を刺激することを望んでいます。彼は、この科学の分野では、コンピューターのディープニューラルネットワークの「ブラックボックス」に似た、より複雑な脳の働きを却下していることが多すぎると言います。

「顔の同一性が脳内でどのようにエンコードされるかを理解するより良い仕事をしている人を想像するのは困難です」と、新しい研究のコナーは言います。「特定の複雑な神経コードを探すことを人々に奨励します。」彼はすでに、脳が表情をどのように解釈するかを研究する可能性についてツァオと話し合っています。

「ニューロサイエンスは、特定の経験を引き起こす脳内の物理的事象が何であるかを示しているときよりも興味深いものになることはありません」とコナーは言います。「私にとって、これは聖杯です。」