מה זה גורם לסופר מזהה – מישהו עם יכולות זיהוי פנים יוצאות דופן – לטוב יותר בזכור פנים מאשר כולנו?
על פי מחקר חדש שבוצע על ידי מדעני קוגניציה ב-UNSW סידני, זה לא כמה פרצוף הם יכולים לקבל – זה מסתכם באיכות המידע שעיניהם מתמקדות בו.
"מזהי-על לא רק נראים קשה יותר, הם נראים חכמים יותר. הם בוחרים את החלקים השימושיים ביותר בפנים כדי לקחת אותם", אומר ד"ר ג'יימס דאן, המחבר הראשי על המחקר שפורסם היום בכתב העת הליכים של החברה המלכותית ב': מדעי ביולוגיה.
"הם למעשה לא רואים יותר, במקום זאת, העיניים שלהם מסתכלות באופן טבעי בחלקי הפנים הנושאים את הרמזים הטובים ביותר להבדיל בין אדם אחד למשנהו."
עין אלקטרונית
כדי לגלות מה זה שמזהי על עושים אחרת כשהם מסתכלים על פנים, החוקרים השתמשו בטכנולוגיית מעקב עיניים כדי למדוד היכן ולכמה זמן נראו 37 מזהי על בעת בחינת תמונות של פנים על מסך מחשב, ואיך זה בהשוואה ל-68 אנשים עם יכולות זיהוי פנים ממוצעות.
בעזרת תוכנת המעקב, הם שיחזרו את מה שאנשים בשתי הקבוצות הסתכלו עליו, והזינו את המידע לתשע רשתות עצביות שונות שכבר הוכשרו לזהות פרצופים. רשתות הבינה המלאכותית הללו קיבלו אז אותה משימה כמו המשתתפים האנושיים – להחליט אם שני פרצופים שייכים לאותו אדם.
"AI הפך להיות מיומן מאוד בזיהוי פנים – המטרה שלנו הייתה לנצל זאת כדי להבין אילו דפוסי עין אנושיים היו האינפורמטיביים ביותר", אומר ד"ר דאן.
כאשר החוקרים השוו את הביצועים של ה-AI בהתאמת פרצופים בהתבסס על דפוסי מעקב עיניים של מזהי-על ושל מזהים ממוצעים, הם מצאו הבדל ברור. גם כאשר כמות המידע הכוללת הייתה זהה, בינה מלאכותית שהוזנה עם נתוני מזהה-על הייתה מדויקת יותר בהתאמת פרצופים מאשר בינה מלאכותית שהוזנה עם נתוני מזהים ממוצעים.
"המחקר הקודם שלנו מראה שמזהי-על עושים יותר קיבעונות וחוקרים פרצופים בצורה רחבה יותר. אפילו כששולטים בעובדה שהם הסתכלו על חלקים נוספים של הפנים, מסתבר שמה שהם מסתכלים עליו הוא גם בעל ערך רב יותר לזיהוי אנשים".
לא רק טריק מסיבות
אז האם אנשים עם יכולות זיהוי פנים ממוצעות יכולים ללמוד מזיהויי העל כדי לעולם לא לשכוח פנים? למרבה הצער, לא, אומר ד"ר דאן, יש משהו אחר שקורה במוח בעיבוד המידע – זה לא קשור רק היכן ועל מה להסתכל.
"המיומנות שלהם היא לא משהו שאתה יכול ללמוד כמו טריק", אומר ד"ר דאן. "זו דרך אוטומטית ודינמית לקלוט את מה שמייחד כל פנים.
"זה כמו קריקטורה – הרעיון שכאשר אתה מגזים בתכונות הייחודיות של פנים, זה הופך להיות קל יותר לזהות. נראה שמזהי-על עושים זאת חזותית – הם מתכווננים לתכונות שהכי אבחנתיות על פניו של אדם".
בני אדם מול מכונות
כאשר משתמשים בבינה מלאכותית בעולם האמיתי לזיהוי פנים – למשל, מערכת eGates בשדה התעופה – המעבדים שלה מסתכלים עלינו דיגיטלית ובודקים כל פיקסל בו זמנית, במקום להסתכל רק על חלקי הפנים כמו שבני אדם עושים.
"במצבים מבוקרים מאוד כמו eGates בשדה התעופה, שבהם יש לך תאורה יציבה, מרחקים קבועים ותמונות באיכות גבוהה המותאמות לתמונות סטנדרטיות, AI יעלה על מה שכל אדם יכול לעשות", אומר ד"ר דאן.
"כרגע, כשהתנאים פחות אידיאליים, לבני אדם עדיין יכול להיות יתרון – במיוחד עם אנשים שאנחנו מכירים היטב – כי אנחנו מביאים הקשר והיכרות למשימה. אבל הפער הזה מצטמצם ככל שה-AI מתפתח".
השלכות
החוקרים אומרים שהמחקר מציע תובנות לגבי מומחיות חזותית אנושית ויכול לעורר שיפורים בטכנולוגיית זיהוי פנים.
"זה מראה כי מיומנות זיהוי פנים אינה קשורה רק למה שקורה במוח מאוחר יותר, זה מתחיל באיך שאנחנו נראים. הדרך שבה אנחנו חוקרים פנים מעצבת את מה שאנחנו לומדים עליה", אומר ד"ר דאן.
