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Riconoscimento facciale IA e la complessità del cervello umano

di Redazione

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Nel confrontare i meccanismi impiegati dalle reti neurali artificiali con i processi cognitivi umani, un team internazionale di studiosi congiunto con l’Università di Bologna ha evidenziato che, al momento, le intelligenze artificiali rappresentano ancora un modello insufficiente per comprendere la modalità in cui il cervello elabora volti in movimento.

Nonostante i notevoli progressi ottenuti nei meccanismi guida delle intelligenze artificiali nel riconoscimento dei volti umani negli ultimi dieci anni, con prestazioni paragonabili, se non superiori, a quelle umane, rimangono (per ora) distanti dai complessi meccanismi cognitivi attivati nel nostro cervello durante l’osservazione di volti in movimento. Questi risultati emergono da uno studio pubblicato sulla rivista PNAS.

Nel confronto tra le reti neurali artificiali e gli esseri umani, i ricercatori hanno concluso che le intelligenze artificiali non forniscono un adeguato modello per comprendere il modo in cui il cervello analizza volti in movimento.

“L’emergere delle intelligenze artificiali ha spinto molti scienziati a interrogarsi sulla possibilità di utilizzare le reti neurali come strumenti per approfondire la comprensione del funzionamento del cervello”, spiega la professoressa Maria Ida Gobbini, senior author dello studio e docente al Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche dell’Università di Bologna. “Tuttavia, i risultati ottenuti indicano che questi sistemi non riflettono in modo accurato né i meccanismi cognitivi coinvolti nella discriminazione dei volti, né i meccanismi neurali responsabili della loro identificazione“.

Attualmente, i software di riconoscimento facciale sono giunti a emulare, se non superare, le capacità umane e sono sempre più diffusi, dai controlli negli aeroporti fino ai sistemi di sblocco degli smartphone o dei laptop. Al centro di queste tecnologie ci sono le reti neurali convoluzionali (DCNN – Deep Convolutional Neural Networks) che, ispirate al cervello umano, imitano il sistema nervoso visivo umano. Queste reti sono composte da diversi livelli di complessità crescente: i primi livelli si concentrano su funzioni elementari, come i colori e i contorni, mentre i livelli successivi analizzano forme sempre più ampie dell’immagine, fino a individuare l’identità del volto.

Per valutare se il riconoscimento facciale effettuato da queste reti neurali possa migliorare la comprensione dei processi umani di elaborazione dei volti, gli studiosi hanno utilizzato un set di oltre 700 brevi video di volti umani, differenziati per genere, età, etnicità, orientamento della testa ed espressioni emotive. Questi video sono stati sottoposti sia a sistemi automatici di riconoscimento che a volontari adulti sani, monitorati nel comportamento e mediante risonanza magnetica funzionale (fMRI) per registrare l’attività cerebrale.

Dal confronto è emerso che tra i volontari coinvolti c’erano forti similitudini nel processo di rappresentazione dei volti a livello cerebrale e nei codici neurali artificiali utilizzati da diverse DCNN“, afferma Gobbini. “Tuttavia, le correlazioni tra le intelligenze artificiali e i partecipanti umani erano deboli, suggerendo che, allo stato attuale, le reti neurali non offrono un modello adeguato delle prestazioni cognitive umane nell’analisi dei volti in un contesto dinamico“.

Al momento dell’osservazione di un volto, non ci limitiamo a identificarne l’identità, ma acquisiamo automaticamente una serie di altre informazioni sul suo atteggiamento e sul suo stato emotivo, aspetti che i sistemi di riconoscimento automatico attuali non considerano.

Una volta che la rete neurale ha determinato se un volto è diverso da un altro, il suo compito è considerato concluso“, afferma Gobbini. “Per gli esseri umani, al contrario, riconoscere l’identità di una persona rappresenta solo l’inizio di una serie di altri processi mentali che, al momento, i sistemi di intelligenza artificiale non sono in grado di emulare”.


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Aggiornato il 05/15/2024

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