La rivista scientifica Pnas ha pubblicato uno studio condotto dai ricercatori delle università di Bologna, Princeton, California e del Dartmouth College di Hanover, riguardante l’efficacia del riconoscimento facciale da parte delle reti neurali artificiali rispetto ai processi cerebrali umani.
I ricercatori hanno confrontato il funzionamento delle AI con le capacità umane nel riconoscimento facciale, dimostrando che le prime non rappresentano un modello accurato per comprendere il modo in cui il cervello umano analizza i volti in movimento.
Le reti neurali artificiali, nello specifico quelle convoluzionali (Dcnn), che imitano il nostro sistema visivo, vengono utilizzate nel riconoscimento facciale umano, superando anche le stesse capacità umane in termini di precisione e velocità. Questa efficienza si limita però al riconoscimento, in quanto, secondo lo studio, queste reti artificiali mancano della capacità di comprendere le informazioni emotive e gli atteggiamenti, fondamentali nel riconoscimento delle espressioni facciali in movimento.
La docente del dipartimento di scienze mediche e chirurgiche dell’Università di Bologna Maria Gobini ha dichiarato a tal proposito che “i risultati dello studio indicano che le AI non rappresentano in modo accurato né i meccanismi cognitivi della discriminazione dei volti né i meccanismi neurali della loro identificazione”.
Ai fini della ricerca sono stati usati 700 video di volti umani, variabili per caratteristiche fisiche e di movimenti, sottoposti sia a sistemi automatici di riconoscimento facciale che a volontari adulti, monitorati nel comportamento e tramite risonanza magnetica funzionale per registrare l’attività cerebrale.
Nonostante le somiglianze nei processi cerebrali e nei codici neurali artificiali utilizzati, non sono state registrate altre particolari correlazioni tra i meccanismi AI e quelli umani nell’analisi dei volti: il cervello umano è in grado di elaborare dettagli per comprendere il contesto sociale attraverso espressioni facciali, movimenti degli occhi, linguaggio del corpo e altri segnali non verbali, aspetti che attualmente le AI faticano a registrare correttamente in un contesto dinamico.
Non è da escludere che in futuro il progresso permetterà di potenziare nelle AI il riconoscimento di caratteristiche dinamiche e sociali nei volti delle persone.
M.T.
