Супер-распознаватели, люди с выдающейся способностью идентифицировать лица, оказались неоценимыми в ситуациях с высокими ставками — от помощи в поисках отравителей из Салсбери до помощи в идентификации подозреваемых в убийствах и сексуальных преступлениях. Новые исследования проливают свет на механизмы, лежащие в основе этого замечательного навыка, показывая, что дело не просто в том, чтобы смотреть повсюду, а в том, как они смотрят.
Уникальный подход супер-распознавателей
Предыдущие исследования предполагали, что супер-распознаватели рассматривают более широкий спектр черт лица по сравнению со средним человеком. Это новое исследование опирается на это наблюдение, используя искусственный интеллект, чтобы понять, как именно этот подход способствует их превосходной способности.
Использование ИИ для реконструкции визуальной информации
Исследователи из UNSW Sydney использовали данные из предыдущего исследования, в котором участвовали 37 супер-распознавателей и 68 обычных людей. Участникам показывали как полные изображения лица, так и изображения, в которых конкретные области были замаскированы. В этом новом исследовании эти данные использовались для реконструкции визуальной информации, которую участники фактически видели глазами — то, что называется «ретинальной информацией».
Эта реконструированная ретинальная информация затем передавалась в глубокие нейронные сети (DNN), тип системы искусственного интеллекта, обученных распознавать лица. ИИ показывали полное изображение либо того же лица, которое видел участник, либо другого лица, а затем оценивали сходство между ретинальной информацией и полным изображением.
Производительность и качество информации
Исследовательская группа сравнила производительность ИИ на основе ретинальной информации от супер-распознавателей и обычных людей, а также на случайных областях исходного изображения лица. Результаты оказались поразительными: производительность ИИ последовательно улучшалась по мере увеличения видимой области лица. Наиболее примечательно, что при всех уровнях видимости ИИ лучше всего работал при использовании ретинальной информации от супер-распознавателей.
За рамками количества: роль «качества»
Чтобы определить, является ли преимущество супер-распознавателей результатом простого просмотра большего количества областей лица и получения большего объема информации, группа провела дальнейшее исследование. Они обнаружили, что даже при эквивалентном объеме лица, захваченного в ретинальной информации, ИИ все равно лучше работал с данными от супер-распознавателей.
«Это означает, что их преимущество заключается не только в количестве, но и в качестве», — объяснил доктор Джеймс Данн, первый автор исследования. «Они выбирают области, несущие больше подсказок для идентификации, так что каждый ‘пиксель’, который они выбирают, ценнее для распознавания лица».
Мнения экспертов и будущие направления
Доктор Рейчел Беннеттс, эксперт по обработке лица из Брунельского университета в Лондоне, назвала исследование значительным вкладом в наше понимание супер-распознавания. «Оно заключает, что превосходное распознавание лица — это не просто просмотр определенной области или просмотр дольше или в большем количестве мест на лице», — сказала она. «Супер-распознаватели исследуют лицо более широко, но также отбирают более полезную информацию».
Алехандро Эстудильо из Университета Боронгмут предостерег, что результаты исследования основаны на строго контролируемых условиях с неподвижными изображениями. Он предположил, что будущие исследования должны изучить, сохраняются ли те же закономерности в более реалистичных, динамических ситуациях.
Пределы обучения и генетические корни
Хотя исследование предлагает потенциальные возможности для улучшения тактики распознавания лиц, маловероятно, что все смогут стать супер-распознавателями. Обучение моделей движения глаз может быть сложной задачей, и первые признаки указывают на то, что супер-распознавание имеет генетическую основу и является унаследованной чертой. Супер-распознаватели, похоже, естественным образом идентифицируют наиболее полезные черты — способность, которую трудно воспроизвести посредством обучения.
Исследование показывает, что замечательная способность супер-распознавателей заключается не только в том, чтобы смотреть повсюду, а в том, чтобы интеллектуально выбирать наиболее информативные черты лица, демонстрируя природный талант, который трудно воспроизвести с помощью обучения.
Исследование подчеркивает, что превосходное распознавание лица заключается не только в том, чтобы видеть больше, а в том, чтобы видеть умнее. Будущие исследования могут раскрыть еще больше информации об этом увлекательном человеческом умении.
