Godine 1994. dizajnerica nakita s Floride Diana Duyser otkrila je nešto za što je vjerovala da je slika Djevice Marije u tostiranom sendviču sa sirom; žena je tost sačuvala i kasnije ga prodala na aukciji za 28.000 dolara. Priča je dakako postala viralna, ali istraživače MIT-ovog Laboratorija za računarsku nauku i umjetnu inteligenciju CSAIL zanimalo je nešto drugo: koliko zapravo razumijemo pareidoliju, psihološki fenomen prepoznavanja poznatih obrazaca poput crta lica u apstraktnim objektima poput oblaka, peciva ili kamena.
Istražili su ovaj fenomen uz pomoć skupa podataka iz 5000 pareidoličnih slika i otkrili iznenađujuće razlike između ljudske i mašinske percepcije. Svoja zapažanja opisali su u radu predstavljenom na Evropskoj konferenciji o računarskom vidu.
Evolucijska veza
Čini se da AI modeli ne prepoznaju pareidološka lica kao ljudi; oni postaju značajno bolji u detektiranju pareidoličnih lica tek nakon što se algoritme istrenira za prepoznavanje životinjskih lica. Ova neočekivana veza, kažu istraživači, ukazuje na moguću evolucijsku vezu između naše sposobnosti da uočimo lica životinja, što je ključno za preživljavanje, i naše sklonosti da vidimo lica u neživim predmetima.
No, istraživači su zaključili još nešto: izgleda da postoji određeni raspon vizualne složenosti u kojem će i ljudi i mašine najvjerojatnije uočiti lica u objektima koji nemaju lice. Ako je prejednostavno, nema dovoljno detalja za oblikovanje lica; ako je previše složeno, postaje vizualni šum. Istraživači su razvili i jednadžbu koja modelira kako ljudi i algoritmi otkrivaju iluzorna lica, a njenu tačnost potvrdili su testovima sa stvarnim ljudskim subjektima i AI sistemima za detekciju lica.
Lica u stvarima
Novi skup podataka "Lica u stvarima" nadmašuje sve prethodne studije koje su obično koristile samo 20-30 podražaja. To je istraživačima omogućilo da istraže kako se algoritmi za detekciju lica ponašaju nakon finog podešavanja na pareidolnim licima. Pokazalo se da se ti algoritmi mogu ponašati kao zamjena za naš vlastiti mozak i odgovoriti na pitanja o podrijetlu pareidolnog otkrivanja lica koja je nemoguće postaviti ljudima.
Uz pomoć rezultata ove studije, kažu njeni autori, sistemi za detekciju lica mogli bi se poboljšati smanjenjem lažno pozitivnih rezultata. Time bi se pak poboljšala preciznost samovozećih automobila, ali i interakcija između čovjeka i računara te robotika općenito.
