複雑な社会の中で人間がどのようにやりとりをするには、顔を認識することが不可欠であり、人間の大脳の精巧さを必要とする能力であると考えられることがよくあります。

しかし、我々が出版した新しい証拠 心理学のフロンティア 蜜蜂などの昆虫（セイヨウミツバチ）とヨーロッパのワップ（Vespula vulgaris）人間と同様の視覚処理メカニズムを使用し、信頼できる顔認識を可能にする。

これは、昆虫の脳の小さなサイズにもかかわらずです。 人間の脳を構成する86,000百万と比較して、100万個未満の脳細胞を含んでいます。

複雑なタスクを効率的に解決できる脳の大きさを理解することは、確かに興味深いことですが、実際的な意味合いもあります。 脳の大きさがどのように進化したのか、そして生物学的脳の効率を反映した人工知能（AI）の設計についてどのように考えるべきかを理解することができます。

簡単ですが複雑です

私たちは身近な顔を認識することに本当にうれしいです。 何百人もの人が通っている鉄道駅の友達と会う状況を考えてみましょう。 突然、距離のなじみのある顔を垣間見ると、適切な人物が見つかったことを意味します。

これは簡単なことですが、AIソリューションはしばしば複雑な状況で顔を認識するのに苦労します。

顔を認識するための専門知識は、主に「ホリスティック処理」に基づいています。これは、優れた認識を提供するために異なる顔の特徴を貼り合わせることです。 これは、見る面での経験を生かして進化する洗練された認知プロセスであると考えられています。 一度顔に慣れれば、目、鼻、口、耳のようなさまざまな機能が「ゲシュタルト」（すべての要素を組み込んだユニット）としてまとめられ、個人を確実に認識できるようになります。

興味深いことに、ホリスティックな処理が顔を認識するために最も一般的に使用されていますが、犬ショーの審査員やクラシックカーの収集といった他のビジュアルタスクのエキスパートになると、我々の脳は全体的な処理を採用して、 。

したがって、ホリスティック処理は、重要なオブジェクトを認識するための一般的な原則となる可能性があります。 これは、急速に成長する侵略的な植物の迅速かつ正確な同定など、改良されたAIソリューションを開発するための総合的な処理が価値があることを意味するので、より広範に役立ちます アグテック業界.

全体的な処理の原理がどのように異なる動物にあるのかを知ることに興味があったので、私の同僚と私は、昆虫がどのように顔認識作業を解決するのかをテストしました。

虫を連れてくる

ミツバチは、視覚処理を理解するための非常にアクセス可能な動物です。 個々のミツバチは、甘い甘い報酬を集める代わりに複雑な問題を学ぶために訓練することができます。 最近、私たちは同じ方法で馬をテストする方法を開発しました。

私たちの既存の研究は、 ミツバチ & スズメバチ 人間の顔を認識することを学ぶことができます。

他の証拠 - 米国の研究グループから - 紙wasps（Polistes fuscatus）は、他のペーパーワスの顔を非常に確実に習得することができ、特殊な脳のメカニズムを進化させたように見える ワシの顔処理.

欠落していたのは、個々の顔の特徴の単純な解釈や、より複雑な「全体像」の解釈（ホリスティックな顔の処理）を使用して、これが昆虫で起こったかどうかの理解でした。

私たちは、ミツバチとヨーロッパワスプの両方で、ホリスティックな顔処理の可能性をテストし、訓練を受けた個人を使って操作面でのテストを完了することにしました。

フェイス処理のテスト

人間の主体が全体的な顔処理を使用することを確立するための2つの非常に有用なテストが既に存在する。 部分全体効果、 そしてその 複合フェイス効果.

　 部分全体効果 目、鼻または口のような顔の特徴が孤立していると知覚された場合、これらの特徴を顔全体で見るときと比較して顔を認識することは困難であることが明らかになった。

　 複合フェイス効果 目、鼻、口のような正しい内側の顔の特徴を誤った外側の特徴の文脈で見ると、性能の精度が大きく低下することを意味する。

身近な顔の人間の処理では、様々な要素の特徴が、顔認識の精度を向上させるために、ゲシュタルトに一緒に接着される。

私はその顔を知っている

昆虫をテストするためにこれらの原則を使用した場合、ミツバチとワタはともに無顔（黒と白）の人間の顔の画像を学習することができました。

その後、ミツバチとワタの両方に4回の別個の試験を行った。 結果は、これらのそれぞれの昆虫が人間の顔を処理するための進化的理由がないにもかかわらず、彼らの脳は複雑な画像の全体像を作成することによって信頼できる認識を学ぶことを示した。 特定の人間の顔を認識するための機能をまとめています。

昆虫の小さな脳は少なくとも限られた数の顔を確実に認識することができます。 これは、人間にとって、大きな脳の利点は、私たちが覚えることができる非常に多くの個体である可能性があることを示唆しています。

この新しい情報は、人間や他の霊長類で非常に洗練された顔面処理の専門知識がどのように進化したかを理解するのに役立ちます。

様々な複雑な視覚的問題のために、異なる動物によって全体的な処理が使用されているという証拠は、これが、信頼できる認識のためのAIソリューションを開発するための探索に有用なアプローチであることを示唆している。

著者について

Adrian Dyer、准教授、 RMIT大学

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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