आपका मस्तिष्क उन सभी चेहरे को कैसे पहचानता है

हर बार जब आप फेसबुक पर स्क्रॉल करते हैं, तो आप दर्जनों चेहरों के संपर्क में आते हैं - कुछ परिचित, कुछ नहीं। फिर भी बमुश्किल एक नज़र के साथ, आपका मस्तिष्क उन चेहरों पर सुविधाओं का आकलन करता है और उन्हें संबंधित व्यक्ति को फिट करता है, अक्सर इससे पहले कि आपके पास यह भी पढ़ने का समय है कि कौन टैग किया गया है या किसने एल्बम पोस्ट किया है। अनुसंधान से पता चलता है कि कई लोग चेहरे को पहचानते हैं भले ही वे किसी व्यक्ति के बारे में अन्य महत्वपूर्ण विवरण भूल जाते हैं, जैसे कि उनका नाम या उनकी नौकरी।

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यह समझ में आता है: अत्यधिक सामाजिक जानवरों के रूप में, मनुष्यों को दृष्टि से एक दूसरे को जल्दी और आसानी से पहचानने में सक्षम होने की आवश्यकता होती है। लेकिन मस्तिष्क में यह उल्लेखनीय प्रक्रिया कैसे काम करती है?

यह 2014 में कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में एक न्यूरोसाइंटिस्ट ले चांग का सवाल था। पूर्व शोध में, उनके लैब निदेशक ने प्राइमेट्स के दिमाग में न्यूरॉन्स की पहचान की थी जो चेहरे को संसाधित और मान्यता प्राप्त थे। मस्तिष्क के लौकिक लोब के इन छह क्षेत्रों को, "फेस पैच" कहा जाता है, इसमें विशिष्ट न्यूरॉन्स होते हैं जो तब दिखाई देते हैं जब कोई व्यक्ति या बंदर अन्य वस्तुओं की तुलना में एक चेहरा देख रहा होता है।

"लेकिन मुझे एहसास हुआ कि एक बड़ा सवाल गायब था, " चांग कहते हैं। वह है: कैसे पैच चेहरे को पहचानते हैं। "लोग अभी भी इन न्यूरॉन्स के लिए चेहरों का सटीक कोड नहीं जानते हैं।"

चेहरों का विश्लेषण और पहचान करने के लिए मस्तिष्क जिस पद्धति का उपयोग करता है, उसकी तलाश में, चांग ने गणितीय रूप से चेहरे को तोड़ने का फैसला किया। उन्होंने लगभग 2, 000 कृत्रिम मानव चेहरों का निर्माण किया और 50 विशेषताओं को शामिल करते हुए श्रेणियों के द्वारा उनके घटक भागों को तोड़ दिया, जो चेहरे को अलग बनाते हैं, त्वचा के रंग से लेकर आंखों के बीच की जगह तक। उन्होंने यह दर्ज करने के लिए इलेक्ट्रोड को दो रीसस बंदरों में प्रत्यारोपित किया कि कैसे कृत्रिम मस्तिष्क दिखाए जाने पर उनके मस्तिष्क के चेहरे के पैच में न्यूरॉन्स को निकाल दिया जाता है।

तब उन्होंने हज़ारों चेहरों को दिखाते हुए, चांग को यह दिखाने में सक्षम किया कि प्रत्येक चेहरे पर कौन-कौन सी विशेषताएं हैं, के संबंध में न्यूरॉन्स ने गोली चलाई, वह इस महीने के जर्नल सेल में प्रकाशित एक अध्ययन में रिपोर्ट करता है।

यह पता चला कि चेहरे के पैच में प्रत्येक न्यूरॉन ने कुछ अनुपातों में केवल एक ही विशेषता या "आयाम" का जवाब दिया, जो चेहरे को अलग बनाता है। इसका मतलब यह है कि, जहां तक ​​आपके न्यूरॉन्स का संबंध है, एक चेहरा एक संरचना के विपरीत, अलग-अलग हिस्सों का योग है। चांग नोट्स वह ऐसे चेहरे बनाने में सक्षम थे जो बेहद अलग दिखाई दिए, लेकिन उन्होंने न्यूरल फायरिंग के समान पैटर्न का उत्पादन किया क्योंकि उन्होंने प्रमुख विशेषताएं साझा कीं।

चेहरे की पहचान का यह तरीका इसके विपरीत खड़ा है कि कुछ न्यूरोसाइंटिस्ट्स ने पहले सोचा था कि मनुष्य कैसे चेहरे को पहचानते हैं। इससे पहले, दो विरोधी सिद्धांत थे: "अनुकरणीय कोडिंग" और "मानक कोडिंग।" अनुकरणीय कोडिंग सिद्धांत के लिए, न्यूरोसाइंटिस्ट्स ने प्रस्ताव दिया कि मस्तिष्क ने चेहरे की विशेषताओं को चरम या अलग-अलग उदाहरणों से तुलना करते हुए चेहरे को पहचाना, जबकि मानक कोडिंग सिद्धांत ने प्रस्तावित किया था कि मस्तिष्क विश्लेषण कर रहा था कि एक चेहरे की विशेषताएं "औसत चेहरे" से कैसे भिन्न होती हैं।

तंत्रिका फायरिंग के इस पैटर्न को समझते हुए चांग ने एक एल्गोरिथ्म बनाने की अनुमति दी जिसके द्वारा वह वास्तव में सिर्फ 205 न्यूरॉन्स के पैटर्न को उलट सकता है, क्योंकि बंदर एक चेहरे को देखता था जो बंदर को बिना देखे चेहरे को देख कर यह बताता था कि बंदर क्या देख रहा है। । चेहरे की विशेषताओं को संयोजित करने के लिए एक व्यक्ति के साथ काम करने वाले पुलिस स्केच कलाकार की तरह, वह प्रत्येक व्यक्ति न्यूरॉन की गतिविधि द्वारा सुझाई गई विशेषताओं को लेने और उन्हें एक पूर्ण चेहरे में संयोजित करने में सक्षम था। लगभग 70 प्रतिशत मामलों में, क्राउडसोर्सिंग वेबसाइट अमेजन तुर्क से खींचे गए मनुष्यों के मूल चेहरे और एक ही होने के रूप में बनाए गए चेहरे से मेल खाता था।

"लोग हमेशा कहते हैं कि एक तस्वीर एक हजार शब्दों के लायक है, " सह-लेखक न्यूरोसाइंटिस्ट डोरिस ससाओ ने एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा। "लेकिन मुझे यह कहना पसंद है कि एक चेहरे की एक तस्वीर लगभग 200 न्यूरॉन्स के लायक है।"

बंदरों को दिखाए जाने वाले कृत्रिम चेहरे और पुनर्निर्माण जो शोधकर्ताओं ने अपने दिमाग से सिर्फ तंत्रिका गतिविधि का उपयोग करके बनाया था। (डोरिस सोआओ)

नेशनल आई इंस्टीट्यूट के न्यूरोसाइंटिस्ट बेविल कॉनवे ने कहा कि नए अध्ययन ने उन्हें प्रभावित किया।

अध्ययन में शामिल नहीं होने वाले कॉनवे कहते हैं, "यह वास्तविक न्यूरॉन्स के डेटा का उपयोग करते हुए चेहरे की पहचान के बारे में एक रियायती खाता प्रदान करता है।" उन्होंने कहा कि इस तरह के काम से हम बेहतर चेहरे की पहचान करने वाली प्रौद्योगिकियों को विकसित करने में मदद कर सकते हैं, जो वर्तमान में कुख्यात हैं। कभी-कभी परिणाम हँसने योग्य होता है, लेकिन अन्य समय के एल्गोरिदम इन कार्यक्रमों पर भरोसा करते हैं जो गंभीर नस्लीय पूर्वाग्रह पाए गए हैं।

भविष्य में, चांग अपने काम को संभावित रूप से पुलिस जांच में इस्तेमाल होने वाले संभावित अपराधियों को उन गवाहों से प्रोफाइल करने के लिए देखता है जो उन्हें देखते थे। जॉस हॉपकिंस विश्वविद्यालय में एक न्यूरोसाइंटिस्ट एड कोनोर ने उन सॉफ्टवेयरों को लागू किया है जिन्हें 50 विशेषताओं के आधार पर सुविधाओं को समायोजित करने के लिए विकसित किया जा सकता है। ऐसा एक कार्यक्रम, वह कहता है, गवाहों और पुलिस को उन विशेषताओं के आधार पर चेहरे को ठीक-ठीक करने की अनुमति दे सकता है, जिनका उपयोग मनुष्य उन्हें अलग-अलग करने के लिए करता है, जैसे कि 50 डायल की एक प्रणाली जो गवाहों को सबसे ज्यादा याद रखने के लिए चेहरे को मोर्फ में बदल सकती है।

"लोगों ने यह वर्णन करने के बजाय कि दूसरों को कैसा दिखता है, " चांग ने अनुमान लगाया, "हम वास्तव में उनके विचारों को सीधे डिकोड कर सकते हैं।"

"लेखक इस महत्वपूर्ण क्षेत्र को आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए कुदोस के लायक हैं, " एमआईटी में एक बायोमेडिकल इंजीनियर जिम डिकार्लो कहते हैं, जो प्राइमेट्स में ऑब्जेक्ट की मान्यता पर शोध करता है। हालांकि, डीकार्लो, जो अध्ययन में शामिल नहीं थे, का मानना ​​है कि शोधकर्ताओं ने पर्याप्त रूप से साबित नहीं किया है कि चेहरों के बीच भेदभाव करने के लिए सिर्फ 200 न्यूरॉन्स की आवश्यकता होती है। अपने शोध में, वह नोट करते हैं, उन्होंने पाया है कि वस्तुओं को अधिक यथार्थवादी तरीके से भेद करने के लिए लगभग 50, 000 न्यूरॉन्स लगते हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया में चेहरे की तुलना में अभी भी कम यथार्थवादी हैं।

उस काम के आधार पर, डकार्लो का अनुमान है कि पहचानने वाले चेहरों को 2, 000 और 20, 000 न्यूरॉन्स के बीच कहीं न कहीं उन्हें एक अच्छी गुणवत्ता में अंतर करने की आवश्यकता होगी। "अगर लेखकों का मानना ​​है कि चेहरे कम तीव्रता के तीन आदेशों से घिरे हुए हैं, तो यह उल्लेखनीय होगा, " वे कहते हैं।

"कुल मिलाकर, यह काम कुछ महान विश्लेषणों के साथ मौजूदा साहित्य के लिए एक अच्छा अतिरिक्त है, " डकार्लो ने निष्कर्ष निकाला, "लेकिन हमारा क्षेत्र अभी भी चेहरों के लिए तंत्रिका कोड की पूरी तरह से मॉडल-आधारित समझ नहीं है।"

कॉनर, जो नए शोध में शामिल नहीं थे, को उम्मीद है कि यह अध्ययन न्यूरोसाइंटिस्टों के बीच नए शोध को प्रेरित करेगा। बहुत बार, वे कहते हैं, विज्ञान की इस शाखा ने मस्तिष्क के अधिक जटिल कामकाज को कंप्यूटर के गहरे तंत्रिका नेटवर्क के "ब्लैक बॉक्स" के रूप में खारिज कर दिया है: यह समझने में असंभव है कि वे कैसे काम करते हैं।

नए अध्ययन के कॉनर कहते हैं, "यह समझने में मुश्किल है कि किसी ने भी यह समझने का बेहतर काम किया है कि चेहरे की पहचान कैसे मस्तिष्क में कूट-कूट कर भरी है।" "यह लोगों को कभी-कभी विशिष्ट और जटिल तंत्रिका कोड देखने के लिए प्रोत्साहित करेगा।" उन्होंने पहले से ही त्सावो के साथ चर्चा की है कि मस्तिष्क के चेहरे के भावों की व्याख्या कैसे की जाती है।

"तंत्रिका विज्ञान कभी भी अधिक दिलचस्प नहीं होता है जब यह हमें दिखा रहा है कि मस्तिष्क में शारीरिक घटनाएं क्या हैं जो विशिष्ट अनुभवों को जन्म देती हैं, " कॉनर कहते हैं। "मेरे लिए, यह पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती है।"