Лицо в пятидесяти измерениях

Нейробиологи давно бьются над проблемой, как мозг идентифицирует сложные объекты. Этот процесс, как они полагают, происходит в нижневисочной коре, однако его механизм оставался неизвестным. Определенную ясность внесли результаты, полученные в Калифорнийском технологическом институте под руководством профессора биологии и биоинженерии Дорис Цао (Doris Tsao). Как оказалось, мозг идентифицирует лица с помощью примерно 200 клеток по 50 параметрам. По мнению исследователей, этот механизм весьма прост и эффективен [1].

Лица — удобный объект для исследований, так как они представляют собой достаточно однородный класс стимулов, который можно описать относительно небольшим количеством параметров. Тем не менее работа заняла почти 15 лет. Сначала Дорис Цао и ее сотрудники демонстрировали макакам изображения лиц и других объектов. Когда обезьяны рассматривали лица, у них активировались определенные участки мозга. Ученые назвали эти участки лицевыми пятнами (face patches), а составляющие их нейроны — лицевыми клетками. Лицевые пятна делятся на передние (anterior medial, АМ) и средние (middle lateral / middle fundus, ML/MF).

Затем исследователи выяснили, как именно происходит узнавание лиц в этих клетках. Они использовали 200 изображений, на каждое из которых от руки нанесли 58 точек-маркеров (рис. 1). Расположение этих точек позволяет судить о форме лица и геометрии его внутренних черт, например о расстоянии между глазами, форме линии волос или ширине лица. Затем положение точек усреднили и на основании этих данных определили 200 маркеров формы лица. Кроме того, ученые выделили 200 маркеров, которые описывают признаки, не относящиеся к форме: цвет кожи, глаз или волос. Назовем их признаками внешности. Обработав эти данные с помощью метода главных компонент, исследователи получили 25 главных компонент, влияющих на форму лица, и 25 компонент, описывающих внешность, — итого 50 неслучайных параметров, которые позволяют охарактеризовать любое лицо. Большинство параметров учитывает трансформацию нескольких лицевых маркеров. Например, первая главная компонента формы включает изменение линии волос, ширины лица и высоты расположения глаз.

Затем исследователи стали изменять эти 50 параметров, генерируя новые изображения, которые показывали обезьянам. Оказалось, что каждая из лицевых клеток реагирует только на изменение определенных параметров. Причем нейроны ML/MF фиксируют изменение показателей формы, а нейроны АМ — показателей внешности. Таким образом, эти области дополняют друг друга.

Более того, реакция нейронов пропорциональна величине стимула, т. е. его отклонению от усредненного значения. Упрощенно говоря, чем больше расстояние между глазами, тем сильнее ответ нейрона.

Лицо, таким образом, можно представить как точку в пятидесятимерном пространстве. Соответственно, оно имеет 50 координат. В среднем нейрон оценивает координаты этой точки примерно на шести осях (от одной до семнадцати), игнорируя остальные. Потом нейроны АМ собирают все данные в одной проекции и получают лицо.
Такая система позволяет различать очень большое количество лиц, параметризованных по 50 показателям. У этой гипотезы есть несколько подтверждений. Так, исследователи выяснили, на какой из параметров реагирует каждая из лицевых клеток, поэтому могли, анализируя изображения, предсказать, какие нейроны при этом активируются и как сильно. Ученые решили и обратную задачу, разработав алгоритм, позволяющий «декодировать» изображения по нейронному ответу. Обезьяне показывали фотографию лица, которое она раньше не видела, измеряли электрическую активность лицевых клеток и восстанавливали увиденное макакой изображение. Реконструкции получались очень точные (рис. 2).

Кроме того, если определенный нейрон действительно фиксирует значение только одного из 50 параметров, то на разные лица, у которых, однако, этот параметр совпадает, он должен реагировать одинаково. Так и происходит.

Пользуясь многомерной системой координат, лицевые клетки узнают лица независимо от угла зрения — как анфас, так и в профиль. От освещения идентификация тоже не зависит (некоторые изображения отличались освещенностью одного и того же участка, выглядело это как фотография со светлым пятном на лбу или на подбородке).

Дорис Цао и ее коллеги полагают, что мозг таким же способом распознает и другие изображения, которые, однако, более вариативны, чем лица, у них меньше общих черт, соответственно, доказать это предположение будет сложно. Однако ученые не сдаются, они уже выяснили, что лицевые клетки участвуют в узнавании некоторых объектов, формой напоминающих лицо, например яблок, а также лицеподобных абстрактных изображений, таких как домики из картона с дверью и двумя окошками [2]. Нейроны, воспринимающие эти объекты, находятся в других частях нижневисочной коры, но и лицевые клетки на них реагируют.

Не исключено, что вскоре можно будет, измерив электрическую активность нейронов, реконструировать любое увиденное изображение.

Наталья Резник

1. Chang L. Tsao D. Y. The Code for Facial Identity in the Primate Brain // Cell, 2017, 169, 1013-1028, doi: 10.1016/j.cell.2017.011.
2. Moeller S., Crapse T., Chang L., Tsao D. Y. The effect of face patch microstimulation on perception of faces and objects // Nature Neuroscience, 2017, 20 (5), 743-752, doi:10.1038/nn.4527.