O reconhecimento de rostos é essencial para a forma como interagimos em sociedades complexas e é frequentemente considerado uma capacidade que requer a sofisticação do grande cérebro humano.

Mas novas evidências que publicamos em Fronteiras na psicologia mostra que insetos como a abelha (Apis mellifera) e a vespa europeia (Vespula vulgaris) utilizam mecanismos de processamento visual semelhantes aos humanos, o que permite um reconhecimento facial confiável.

Isto apesar do pequeno tamanho dos cérebros dos insetos. Eles contêm menos de um milhão de células cerebrais, em comparação com os 86,000 milhões que compõem um cérebro humano.

Compreender que tamanho de cérebro pode permitir que tarefas complexas sejam resolvidas com eficiência é certamente interessante, mas também tem implicações práticas. Ele nos permite entender como cérebros grandes podem ter evoluído e como pensar em projetar inteligência artificial (IA) que possa espelhar a eficiência dos cérebros biológicos.

Sem esforço, mas complexo

Somos realmente bons em reconhecer rostos familiares. Pense na situação de encontrar um amigo em uma estação de trem onde centenas de pessoas passam, todas se movendo em direções diferentes. De repente, um vislumbre de um rosto familiar à distância significa que encontramos a pessoa certa.

Isso parece sem esforço, mas as soluções de IA muitas vezes lutam para reconhecer rostos em situações complexas.

Nossa experiência em reconhecer rostos é amplamente baseada no “processamento holístico” - a colagem de diferentes características faciais para fornecer um reconhecimento superior. Acredita-se que esse seja um processo cognitivo sofisticado que se desenvolve com a experiência de visualizar rostos. Uma vez que estamos familiarizados com um rosto, as diferentes características - como olhos, nariz, boca e orelhas - são processadas em conjunto como uma “gestalt” (uma unidade que incorpora todos os elementos) para nos permitir reconhecer os indivíduos de forma confiável.

Curiosamente, enquanto o processamento holístico é mais comumente usado para reconhecer rostos, quando nos tornamos especialistas em outras tarefas visuais - como ser um juiz em exposições de cães ou colecionar carros clássicos - então nosso cérebro também emprega processamento holístico para habilitar habilidades de reconhecimento superiores nessas áreas também .

O processamento holístico pode, portanto, ser um princípio geral para o reconhecimento de objetos importantes. Isso é útil de forma mais ampla, porque significa que o processamento holístico pode ser valioso para o desenvolvimento de soluções aprimoradas de inteligência artificial, como a identificação rápida e precisa de plantas invasoras em áreas de rápido crescimento. Indústria AgTech.

Estávamos interessados ​​em saber quão geral o princípio do processamento holístico poderia ser em diferentes animais, então meus colegas e eu começamos a testar como os insetos poderiam resolver as tarefas de reconhecimento facial.

Traga os insetos

A abelha é um animal muito acessível para o entendimento do processamento visual. Abelhas individuais podem ser treinadas para aprender problemas complexos em troca de coletar uma recompensa açucarada. Recentemente, desenvolvemos métodos para testar vespas da mesma maneira.

Nossa pesquisa existente mostra que abelhas e vespas pode aprender a reconhecer rostos humanos.

Outra evidência - de um grupo de pesquisa dos EUA - mostra que as vespas de papel (Polistes fuscatuspode aprender de forma muito confiável as faces de outras vespas de papel, e parece ter desenvolvido mecanismos cerebrais especializados para processamento de faces de vespa.

O que estava faltando era uma compreensão de se isso ocorreu em insetos, devido à simples interpretação das características faciais individuais, ou usando uma interpretação mais complexa da imagem inteira - processamento holístico da face - como acontece em humanos.

Decidimos testar a possibilidade de processamento facial holístico tanto na abelha quanto na vespa européia, usando indivíduos treinados para completar testes com faces manipuladas.

Processamento de face de teste

Dois testes muito úteis já existem para estabelecer que os seres humanos usam processamento facial holístico: estes são os efeito parcial, e as efeito de face composta.

A efeito parcial revela que, quando características faciais como olhos, nariz ou boca são percebidas isoladamente, é mais difícil reconhecer uma face do que quando essas características são visualizadas no contexto de uma face completa.

A efeito de face composta refere-se à grande queda na precisão do desempenho quando os recursos corretos da face interna - como olhos, nariz e boca - são vistos no contexto de recursos externos incorretos.

No processamento humano de faces familiares, as diferentes características elementares são coladas em conjunto em uma gestalt para permitir maior precisão no reconhecimento de rosto.

Eu conheço esse rosto

Quando usamos esses princípios para testar os insetos, tanto as abelhas quanto as vespas puderam aprender imagens acromáticas (em preto e branco) de rostos humanos.

Tanto as abelhas quanto as vespas receberam quatro testes separados adicionais. Os resultados mostraram que, apesar desses insetos não terem nenhuma razão evolucionária para o processamento de rostos humanos, seus cérebros aprendem um reconhecimento confiável, criando representações holísticas das imagens complexas. Eles juntam recursos para reconhecer um rosto humano específico.

Sabemos agora que os pequenos cérebros dos insetos podem reconhecer com confiança pelo menos um número limitado de rostos. Isso sugere que, em humanos, a vantagem do nosso grande cérebro pode ser o grande número de indivíduos que podemos lembrar.

Esta nova informação nos ajuda a entender como a experiência de processamento facial muito sofisticada pode ter sido possível para evoluir em humanos e outros primatas.

A evidência de que o processamento holístico é usado por diferentes animais para uma variedade de problemas visuais complexos sugere que essa pode ser uma abordagem útil para explorar o desenvolvimento de soluções de IA para um reconhecimento confiável.

Sobre o autor

Adrian Dyer, Professor Associado, RMIT University

Este artigo foi originalmente publicado em A Conversação. Leia o artigo original.

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