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Cómo reconoce tu cerebro todas esas caras

Cada vez que te desplazas por Facebook, estás expuesto a docenas de caras, algunas familiares, otras no. Sin embargo, con apenas una mirada, su cerebro evalúa las características de esas caras y las ajusta al individuo correspondiente, a menudo antes de que tenga tiempo de leer quién está etiquetado o quién publicó el álbum. La investigación muestra que muchas personas reconocen los rostros incluso si olvidan otros detalles clave sobre una persona, como su nombre o su trabajo.

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Eso tiene sentido: como animales altamente sociales, los humanos deben ser capaces de identificarse mutuamente de manera rápida y fácil a la vista. Pero, ¿cómo funciona exactamente este notable proceso en el cerebro?

Esa fue la pregunta que molestó a Le Chang, neurocientífico del Instituto de Tecnología de California, en 2014. En una investigación previa, el director de su laboratorio ya había identificado neuronas en el cerebro de los primates que procesaban y reconocían rostros. Estas seis áreas en el lóbulo temporal del cerebro, llamadas "parches faciales", contienen neuronas específicas que parecen ser mucho más activas cuando una persona o un mono mira una cara que otros objetos.

"Pero me di cuenta de que faltaba una gran pregunta", dice Chang. Es decir: cómo los parches reconocen caras. "La gente todavía [no] sabía el código exacto de caras para estas neuronas".

En busca del método que usa el cerebro para analizar y reconocer caras, Chang decidió descomponer la cara matemáticamente. Creó casi 2, 000 caras humanas artificiales y desglosó sus componentes por categorías que abarcan 50 características que hacen que las caras sean diferentes, desde el color de la piel hasta la cantidad de espacio entre los ojos. Implantaron electrodos en dos monos rhesus para registrar cómo se activaron las neuronas en los parches de la cara del cerebro cuando se les mostraron las caras artificiales.

Al mostrarle a los monos miles de caras, Chang pudo mapear qué neuronas dispararon en relación con las características que estaban en cada cara, informa en un estudio publicado este mes en la revista Cell .

Resultó que cada neurona en los parches de la cara respondía en ciertas proporciones a una sola característica o "dimensión" de lo que hace que las caras sean diferentes. Esto significa que, en lo que respecta a sus neuronas, una cara es una suma de partes separadas, en oposición a una sola estructura. Chang señala que fue capaz de crear caras que parecían extremadamente diferentes pero que producían los mismos patrones de activación neuronal porque compartían características clave.

Este método de reconocimiento de rostros contrasta con lo que algunos neurocientíficos pensaban anteriormente sobre cómo los humanos reconocen los rostros. Anteriormente, había dos teorías opuestas: "codificación ejemplar" y "codificación estándar". Para la teoría de codificación ejemplar, los neurocientíficos propusieron que el cerebro reconociera caras al comparar rasgos faciales con ejemplos extremos o distintos de ellas, mientras que la teoría de codificación estándar propuso que el cerebro estaba analizando cómo las características de una cara diferían de una "cara promedio".

Entender este patrón de disparo neuronal le permitió a Chang crear un algoritmo mediante el cual podría realmente aplicar ingeniería inversa a los patrones de solo 205 neuronas disparando mientras el mono miraba una cara para crear qué caras veía el mono sin siquiera saber qué cara veía el mono. . Al igual que un dibujante de la policía que trabaja con una persona para combinar rasgos faciales, pudo tomar los rasgos sugeridos por la actividad de cada neurona individual y combinarlos en una cara completa. En casi el 70 por ciento de los casos, los humanos extraídos del sitio web de crowdsourcing Amazon Turk coincidieron con la cara original y la cara recreada como la misma.

"La gente siempre dice que una imagen vale más que mil palabras", dijo la coautora neurocientífica Doris Tsao en un comunicado de prensa. "Pero me gusta decir que una imagen de una cara vale alrededor de 200 neuronas".

Caras modificadas Las caras artificiales mostradas a los monos y las reconstrucciones que hicieron los investigadores usando solo la actividad neuronal de sus cerebros. (Doris Tsao)

Bevil Conway, neurocientífico del National Eye Institute, dijo que el nuevo estudio lo impresionó.

"Proporciona una explicación basada en principios de cómo se produce el reconocimiento facial, utilizando datos de neuronas reales", dice Conway, que no participó en el estudio. Agregó que dicho trabajo puede ayudarnos a desarrollar mejores tecnologías de reconocimiento facial, que actualmente son notoriamente defectuosas. A veces el resultado es ridículo, pero en otras ocasiones se ha encontrado que los algoritmos en los que se basan estos programas tienen serios sesgos raciales.

En el futuro, Chang considera que su trabajo podría ser utilizado en investigaciones policiales para identificar posibles delincuentes de testigos que los vieron. Ed Connor, neurocientífico de la Universidad Johns Hopkins, visualiza un software que podría desarrollarse para ajustar las características en función de estas 50 características. Tal programa, dice, podría permitir a los testigos y a la policía ajustar los rostros en función de las características que los humanos usan para distinguirlos, como un sistema de 50 diales que los testigos podrían convertir en rostros en los que más recuerdan.

"En lugar de que las personas describan cómo son los demás", especula Chang, "en realidad podríamos decodificar directamente sus pensamientos".

"Los autores merecen felicitaciones por ayudar a impulsar esta importante área", dice Jim DiCarlo, un ingeniero biomédico en el MIT que investiga el reconocimiento de objetos en primates. Sin embargo, DiCarlo, que no participó en el estudio, cree que los investigadores no prueban adecuadamente que solo se necesitan 200 neuronas para discriminar entre caras. En su investigación, señala, descubrió que se necesitan aproximadamente 50, 000 neuronas para distinguir objetos de una manera más realista, pero aún menos realista que las caras en el mundo real.

Basado en ese trabajo, DiCarlo estima que reconocer caras requeriría entre 2, 000 y 20, 000 neuronas, incluso para distinguirlas con una calidad aproximada. "Si los autores creen que las caras están codificadas por casi tres órdenes de magnitud menos neuronas, eso sería notable", dice.

"En general, este trabajo es una buena adición a la literatura existente con algunos análisis excelentes", concluye DiCarlo, "pero nuestro campo aún no se encuentra en una comprensión completa, basada en modelos, del código neural para caras".

Connor, que tampoco participó en la nueva investigación, espera que este estudio inspire nuevas investigaciones entre los neurocientíficos. Demasiado a menudo, dice, esta rama de la ciencia ha descartado el funcionamiento más complejo del cerebro como algo similar a las "cajas negras" de las redes neuronales profundas de la computadora: tan desordenadas que es imposible entender cómo funcionan.

"Es difícil imaginar que alguien haga un mejor trabajo para comprender cómo se codifica la identidad facial en el cerebro", dice Connor del nuevo estudio. "Animará a las personas a buscar códigos neuronales a veces específicos y complejos". Ya ha discutido con Tsao la posibilidad de investigar cómo el cerebro interpreta las expresiones faciales.

"La neurociencia nunca se vuelve más interesante que cuando nos muestra cuáles son los eventos físicos en el cerebro que dan lugar a experiencias específicas", dice Connor. "Para mí, este es el Santo Grial".

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