Ecco come riconosce il nostro volto.
(dott. Marco Orlandi)
Le reti neurali sono alla base di quella che oggi viene identificata come intelligenza artificiale.
Ma in cosa consiste una rete neurale?
Ai primordi della programmazione si pensava che sarebbe stato possibile far svolgere a programmi specifici qualsiasi tipo di compito, anche a livello percettivo. I volti svolgono un ruolo cruciale nelle interazioni sociali per questo sono stati studiati in modo approfondito. Sono quindi state definite alcune caratteristiche che dovevano essere riconosciute dal sistema.
Ad esempio si dovevano individuare la forma del viso, la grandezza delle labbra, la posizione degli occhi e così via per ogni caratteristica saliente.
Tutto ciò prevedeva tuttavia una complessa analisi di ognuna di queste caratteristiche per individuare una risposta unica.
Sistemi basati su questa modalità sono risultati estremamente inefficienti. Il nostro sistema visivo è invece in grado di riconoscere oggetti e volti anche con una marcata variabilità nelle condizioni di luce, di colori o di prospettiva.
Il tutto avviene con estrema facilità, velocità e con estrema accuratezza.
Per emulare il comportamento naturale si è dovuti giungere allo sviluppo delle cosiddette reti neurali. Con questo paradigma il programmatore non elenca più una serie di caratteristiche che devono essere riconosciute dal programma ma fornisce al sistema una serie di immagini. La risposta del programma è un giudizio di identificazione. A questo punto il programmatore indica se la risposta fornita è corretta o meno e sulla base di questa indicazione il programma si modifica in modo automatico.
Analizzando più tecnicamente vediamo che si vanno a modificarsi i pesi dei singoli nodi che costituiscono le connessioni del modello d'analisi. Modificando questi pesi le risposte successive diventano via via sempre più accurate fino a raggiungere una sostanziale totalità di risposte corrette. Questo processo di apprendimento è molto lungo e richiede migliaia e migliaia di esempi. Le reti neurali non creano un magazzino di immagini ma producono una struttura diffusa di apprendimento.
Se osserviamo il processo di sviluppo di un bambino notiamo che il meccanismo di acquisizione del riconoscimento visivo avviene esattamente in questo modo.
Attraverso una serie di esperienze percettive il nostro cervello si modella per individuare le caratteristiche salienti. Il nostro sistema visivo è molto efficiente e anche in presenza di piccoli danni o quando manca una parte dell’informazione ci permette un riconoscimento adeguato. Alcune persone, però, presentano una marcata difficoltà a riconoscere i volti. Questo deficit si definisce prosopagnosia e risulta correlato a specifiche alterazioni della corteccia.
FONTI: Manippa V, Palmisano A, Ventura M, Rivolta D. The Neural Correlates of Developmental Prosopagnosia: Twenty-Five Years on. Brain Sci. 2023 Sep 30;13(10):1399. doi: 10.3390/brainsci13101399. PMID: 37891769; PMCID: PMC10605188.
Dott. Marco Orlandi, psicologo, optometrista.
Marco Orlandi, dopo il diploma di ottico e la successiva qualifica in optomentria, apre un’attività commerciale nel centro storico di Roma. Successivamente si laurea in psicologia sperimentale ed approfondisce le tematiche delle funzioni percettive, soprattutto dell’età evolutiva. È stato relatore in numerosi congressi di neuropsicologia ad ha svolto attività di docente sia presso le Università della Sapienza, Tor Vergata, LUMSA. È stato anche docente presso numerosi corsi ECM in Italia. Per conto di primarie aziende oftalmiche ha tenuto seminari sulle tematiche della visione. Svolge attività clinica presso il Centro Ricerche sulla Visione che ha fondato nel 2008 proprio per trasferire nella ricerca le proprie esperienze con i pazienti.
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