Mokslininkai parodo, kaip smegenys apdoroja pažįstamus veidus
Iš pirmo žvilgsnio galite atpažinti draugo veidą, nesvarbu, ar jie laimingi, ar liūdni, ar net jei nematėte jų dešimtmetį. Tačiau kaip smegenys lengvai atpažįsta pažįstamus veidus, nepaisant didelių jų išvaizdos skirtumų?
Carnegie Mellon universiteto mokslininkai sako, kad jie kaip niekad arti supranta nervų veido identifikavimo pagrindą.
Tyrime, paskelbtame Nacionalinės mokslų akademijos darbai (PNAS), jie naudojo labai sudėtingas smegenų vaizdavimo priemones ir skaičiavimo metodus, kad pamatuotų realaus laiko smegenų procesus, kurie veido išvaizdą paverčia asmens atpažinimu.
Tyrėjai teigia, kad tikisi, jog išvadas galima panaudoti norint nustatyti tikslią vietą, kurioje regėjimo suvokimo sistema suskaidoma esant skirtingiems sutrikimams ir traumoms, pradedant vystymosi disleksija, baigiant prosopagnozija ar aklumu.
„Mūsų rezultatai yra žingsnis siekiant suprasti informacijos apdorojimo etapus, kurie prasideda, kai veido atvaizdas pirmą kartą patenka į žmogaus akį ir atsiskleidžia per ateinančius kelis šimtus milisekundžių, kol asmuo sugeba atpažinti veido tapatybę“, - sakė jis. Doktorantas Markas D. Vida, Dietricho humanitarinių ir socialinių mokslų kolegijos Psichologijos katedros ir neuronų pažinimo pagrindų centro (CNBC) mokslų daktaras.
Norėdami nustatyti, kaip smegenys greitai skiria veidus, mokslininkai naudodamiesi magnetoencefalografija (MEG) nuskenavo keturių žmonių smegenis.
MEG leido jiems išmatuoti vykstančią smegenų veiklą smegenyse milisekundę milisekundę, o dalyviai peržiūrėjo 91 skirtingo asmens vaizdus su dviem veido išraiškomis: laimingais ir neutraliais.
Dalyviai nurodė, kai suprato, kad to paties asmens veidas kartojasi, nepaisant išraiškos.
MEG nuskaitymas leido tyrėjams kiekvienam iš daugelio laiko taškų atvaizduoti, kurios smegenų dalys koduoja išvaizda pagrįstą informaciją, o kurios - tapatybe pagrįstą informaciją.
Tyrėjai taip pat palygino neuroninius duomenis su elgesio sprendimais, susijusiais su žmonių veido vaizdais, kurių sprendimai daugiausia buvo pagrįsti tapatybe paremta informacija.
Tada jie patvirtino rezultatus, lygindami neuroninius duomenis su informacija, esančia skirtingose dirbtinio neuroninio tinklo, kuris buvo išmokytas atpažinti asmenis iš tų pačių veido vaizdų, skaičiavimo modeliavimo skirtingose dalyse.
„Suderinus išsamią MEG vaizdų nustatymo informaciją su skaičiavimo modeliais, kaip veikia regėjimo sistema, gali būti įmanoma suprasti smegenų procesus realiuoju laiku, pagrindinius daugelį kitų sugebėjimų, neatpažįstančių veido“, - sakė profesorius dr. C. C. Plautas. psichologijos mokslų daktaras ir CNBC narys.
Šaltinis: Carnegie Mellon universitetas
