Yapay zeka ve insan beyinlerinin yüz ifadelerini algılama farkları incelendi
York Üniversitesi araştırmacıları, yapay zeka modellerinin yüz ifadelerini tanıdığını ancak bunu insan ve primat beyinlerinden farklı bir süreçle yaptığını ortaya koydu.
York Üniversitesi'nde yürütülen yeni bir araştırma, yapay zeka modellerinin yüz ifadelerini yüksek doğrulukla tanıyabilmesine rağmen, bu bilgiyi insan ve primat beyinlerinden farklı mekanizmalarla işlediğini ortaya koydu. Nature Communications dergisinde yayımlanan çalışma, genel amaçlı nesne tanıma modellerinin biyolojik hata örüntülerini yüz eğitimi almış modellerden daha iyi taklit ettiğini gösterdi.
Yapay zeka ve beyin karşılaştırması
York Üniversitesi'nden araştırmacılar, yapay zeka modellerinin yüz ifadelerini algılama süreçlerinin insan ve primat beyinleriyle nasıl farklılaştığını inceledi. Çalışma kapsamında on bir yapay sinir ağı modeli, 290 insan katılımcı ve iki primat karşılaştırıldı.
Araştırmanın kapsamı ve yöntemi
Maren Wehrheim liderliğindeki ekip, öfke, iğrenme, korku, neşe, üzüntü ve utanç gibi altı farklı ifadeyi içeren 360 yüz görseli kullandı. Katılımcılara görseller kısa sürelerle gösterilerek algısal süreçler ölçüldü.
Genel amaçlı modellerin başarısı
Araştırmacılar, genel amaçlı nesne tanıma modellerinin primatların hata ve davranış kalıplarını, özellikle yüz eğitimi almış modellerden çok daha iyi taklit ettiğini belirleyerek şaşırtıcı bir sonuca ulaştı.
Beyin aktivitesi ve sinirsel kodlama
Makaque maymunlarının temporal korteksindeki 308 farklı noktadan kaydedilen sinirsel aktiviteler, davranışsal verilerle karşılaştırıldı. Erken evredeki sinir sinyallerinin davranışla en yakın eşleşmeyi sağladığı görüldü.
Otizm araştırmaları için yeni bir çerçeve
Elde edilen bulgular doğrudan otizmi incelemese de, sosyal algı farklılıklarının arkasındaki mekanizmaların anlaşılması için yeni bir hesaplamalı çerçeve sunarak klinik çalışmalara zemin hazırlıyor.