В 2017 году два исследователя из Калифорнийского технологического института, Ле Чанг и Дорис Цао, показывали макакам различные лица и изучали реакции отдельных нейронов в их мозге [24]. Клетки идентифицировали пятьдесят измерений лица (каждое измерение состояло из множества физических признаков), причем каждый нейрон интересовался только одним из этих измерений. Чтобы показать, как собранная информация может быть объединена для получения полной общей картинки, Чанг и Цао перенесли ответы от 200 нейронов на серию фотографий. Затем ученые использовали компьютер для точной реконструкции исходных изображений на основе электрической активности этих нейронов. Интересно, что они не нашли никаких доказательств существования у обезьян «клетки Дженнифер Энистон», или, как они выразились, «детекторов для идентификации конкретных особей». Вместо этого, согласно исследованию другой группы, в височной доле мозга обезьян, видимо, есть область, которая участвует в распознавании лиц знакомых особей [25].
Процесс распознавания лиц у людей очень отличается от алгоритмов распознавания лиц, которые позволяют смартфону идентифицировать вас.
Цао, краткая твиттер-автобиография которой гласит, что она «кортикальный геометр», подозревает, что тип извлечения признаков, который она смогла выявить в отношении распознавания лиц, может быть общим процессом, происходящим в зрительной коре. «Мы полагаем, что вся нижне-височная кора может использовать одну и ту же организацию в сети связанных участков и один и тот же код для всех типов распознавания объектов» [26]. Нынешняя задача исследовательницы состоит в том, чтобы попытаться изучить нейронную основу зрительных иллюзий, таких как хорошо известная иллюзия «Ваза Рубина»[260]
. Как указывает Цао, десять лет назад никто даже не знал, с чего начать. Теперь мы знаем. Что касается процесса распознавания лиц у людей (в том числе и лиц своих бабушек), вероятно, что, как и в мозге макаки, у нас существует некая распределенная сеть распознавания лиц [27]. Это очень отличается от алгоритмов распознавания лиц, которые позволяют смартфону идентифицировать вас или службам безопасности просматривать фотографии подозреваемых. Данные алгоритмы полностью адаптированы под сравнение различных строго фиксированных биометрических параметров: расстояние между глазами, форма лица и т. д. Распознавание лиц мозгом гораздо сложнее и абстрактнее и в конечном счете основывается на типах элементов, которые были выявлены Хьюбелом и Визелем, – линии, пятна и так далее – а не анатомических структурах лица и их взаимосвязи. Эти элементы каким-то образом организуются в сложную иерархическую систему общего вида, представленную Марром, которая в равной степени применима к другим особенностям окружающей среды, а не только к лицам.Недавно, благодаря тревожащему совершенству вычислений и электрофизиологических методов, с которыми группа Маргарет Ливингстон провела эксперимент на обезьянах в Гарварде, были выдвинуты новые предположения о том, чем именно могут быть интересны иерархические клетки. Исследователи проецировали изображения на экран и регистрировали активность отдельных нейронов в нижне-височной коре бодрствующих макак [28]. Пока все шло предсказуемо. Но изображения не были статичными: они были синтетическими, постоянно меняющимися и текучими, «эволюционировали» с помощью алгоритма под названием XDReAM[261]
, который постоянно менял то, что было представлено обезьяне, чтобы получить максимальную реакцию от клетки. Результаты данного подхода, предложенного десятилетием ранее Чарльзом Эдвардом Коннором[262] и его коллегами, пугают. За более чем сотню итераций эволюционировавшие образы превратились из сероватого чистого листа в призрачные, сюрреалистические версии обезьяньих лиц, с некими объектами, напоминающими глаза, размытые части тела и с различными компонентами в разных положениях.