Cách bộ não xử lý để nhận biết khuôn mặt

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Carnegie Mellon đã tiến gần hơn bao giờ hết hiểu cách cơ sở thần kinh nhận dạng khuôn mặt. Trong một nghiên cứu được công bố ngày 26 tháng 12 năm 2016 trên Kỷ yếu Viện hàn lâm Khoa học PNAS, họ sử dụng các công cụ chụp ảnh não hết sức tinh vi và phương pháp tính toán để đo lường quá trình não thực chuyển đổi sự xuất hiện của một gương mặt sang ghi nhận một cá nhân. Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng các kết quả có thể được sử dụng trong tương lai gần để xác định vị trí các điểm chính xác hệ thống nhận thức trực quan bị phá vỡ do các rối loạn và thương tích khác nhau, gây ra chứng khó đọc hoặc hội chứng mù khuôn mặt (prosopagnosia).

"Kết quả của chúng tôi đưa ra một bước tiến tới trong việc hiểu biết về các giai đoạn xử lý thông tin bắt đầu khi một hình ảnh của một khuôn mặt đầu tiên xuất hiện vào mắt của một người và diễn ra trong vài trăm mili giây tiếp theo, cho đến khi người đó có thể nhận ra bản sắc của khuôn mặt" theo Mark D. Vida, một nhà nghiên cứu bậc sau tiến sĩ thuộc Khoa tâm lý học trường Đại học Khoa học xã hội và Nhân văn Dietrich và Trung tâm Cơ sở thần kinh Cognition (CNBC).

Để xác định cách bộ não nhanh chóng phân biệt khuôn mặt như thế nào, các nhà nghiên cứu đã quét não của bốn người sử dụng điện từ (MEG). MEG cho phép đo hoạt động não liên tục trên cơ sở một phần nghìn giây trên mili giây trong khi những người tham gia xem hình ảnh của 91 cá nhân khác nhau với hai nét mặt: hạnh phúc và trung hòa. Những người tham gia chỉ định khi nào họ nhận ra khuôn mặt của cùng một cá nhân đã được lặp đi lặp lại, bất kể biểu hiện cảm xúc nào.

Việc quét MEG cho phép các nhà nghiên cứu để vạch ra bản đồ cho từng điểm thời gian, những phần nào của não bộ mã hóa diện mạo- dựa trên thông tin và những gì mã hóa thông tin dựa trên nhận dạng. Nhóm nghiên cứu cũng so sánh các dữ liệu thần kinh để phán đoán hành vi hình ảnh khuôn mặt người. Sau đó, họ xác nhận các kết quả bằng cách so sánh các dữ liệu thần kinh cùng các thông tin trong các phần khác nhau của một mô phỏng tính toán từ một mạng lưới nơron nhân tạo được huấn luyện để nhận diện các cá nhân từ các hình ảnh khuôn mặt tương tự nhau.

"Kết hợp các thông tin thời gian chi tiết từ hình ảnh MEG cùng mô hình tính toán về cách hệ thống thị giác làm việc tiềm năng cung cấp cái nhìn sâu sắc tiến trình não bộ tiềm ẩn nhiều khả năng khác ngoài nhận dạng khuôn mặt" theo David C. Plaut, giáo sư tâm lý học và là một thành viên của CNBC.

Thu Hồng (Tổng hợp)