Ludzie, którzy nie widzą twarzy

Summary

The video script delves into the fascinating intricacies of human facial recognition, exploring the phenomenon of pareidolia where people perceive faces even where there are none. It discusses the illusion of faces transforming into grotesque features when focusing on the center of an image, highlighting the brain's unique areas, such as the fusiform gyrus, which are dedicated to face recognition. The script also touches on the condition known as prosopagnosia, where individuals struggle to recognize faces, and its rarer form, prosometamorphia, where faces appear to distort and melt. The narrative further examines the advancements in technology, particularly AI algorithms like DeepFace, which surpass human capabilities in facial recognition. It also mentions the impact of NVIDIA's AI-driven innovations in gaming and virtual avatar creation, showcasing the convergence of neuroscience, psychology, and technology in understanding and replicating human facial perception.

Takeaways

• 🎭 The human brain has a specialized area for face recognition, which is different from object recognition, indicating the importance of faces in social interactions.
• 🧠 The phenomenon of 'face blindness' or prosopagnosia can be congenital or acquired due to brain damage, affecting the ability to recognize familiar faces.
• 👽 People with prosopagnosia may rely on unique features like clothing, hair, or specific facial characteristics to recognize individuals.
• 🔍 The brain's face recognition process involves analyzing faces holistically rather than breaking them down into basic components.
• 🖼️ The Thatcher Illusion demonstrates how the brain processes facial features, where inversion of the face makes abnormal features more noticeable.
• 🤖 Advances in AI, such as Facebook's DeepFace, have led to face recognition systems that surpass human accuracy, utilizing deep learning algorithms and vast datasets.
• 📈 NVIDIA's AI-driven technologies, such as DLSS, enhance gaming experiences by generating additional frames and improving ray tracing effects.
• 👾 NVIDIA ACE can generate realistic in-game avatars and process voice to facial animations, contributing to more realistic and immersive gaming experiences.
• 🧐 The brain's ability to recognize faces is so refined that it can sometimes misidentify patterns as faces, a phenomenon known as face pareidolia.
• 👥 Super-recognizers possess an exceptional ability to recall faces they've seen briefly, even under challenging conditions, contrasting with the average person's capabilities.
• 🔧 AI algorithms can reconstruct facial images from poor-quality data, showcasing the potential of machine learning in areas where human brains may falter.

Q & A

What is the phenomenon that the video script describes at the beginning?

The video script describes an optical illusion where viewers are instructed to focus on the center of an image, and as they do so, they notice that faces on the sides of the image begin to appear and replace each other with grotesque features.

What is the role of the brain in recognizing faces?

The brain has specialized areas, such as the fusiform gyrus, that activate in response to faces. This region is dedicated to detecting and recognizing faces, and damage to this area can result in prosopagnosia, an inability to recognize previously known faces.

What is prosopagnosia and how does it affect a person's ability to recognize faces?

Prosopagnosia is a neurological condition where a person is unable to recognize faces, even those of familiar individuals. It can be congenital or acquired due to brain damage. People with prosopagnosia often try to recognize others by non-facial features such as clothing, hair, or specific body parts.

How does the Thatcher Illusion demonstrate the brain's processing of faces?

The Thatcher Illusion is a visual illusion where a picture of a face with inverted eyes and mouth appears normal when the entire image is rotated, making it harder to notice the inversion. This demonstrates how the brain processes faces holistically and is sensitive to the arrangement of facial features.

What is the significance of the fusiform gyrus in the context of the video script?

The fusiform gyrus, also known as Brodmann area 37, is a region of the brain that is highly specialized in face recognition. It is involved in making connections related to recognizing various things, including written text, but has a specific part dedicated to detecting and recognizing faces.

How do computers recognize faces, and what technology is used for this purpose?

Computers use algorithms and artificial intelligence to recognize faces. Systems like Facebook's DeepFace can recognize faces with over 97% accuracy by analyzing facial features reduced to vectors of distances and sizes, which are then compared and analyzed.

What is the role of eigenfaces in facial recognition by computers?

Eigenfaces are a set of facial features reduced to vectors that represent the face in a mathematical way. These vectors are used in facial recognition systems to analyze and compare faces, allowing for the identification of individuals.

How does the NVIDIA GeForce RTX 4080 Super Gaming X Slim White graphics card contribute to gaming and AI technologies?

The NVIDIA GeForce RTX 4080 Super Gaming X Slim White graphics card is designed to handle high-performance gaming with advanced features like ray tracing and AI-driven DLSS (Deep Learning Super Sampling). It helps in generating additional frames from existing ones, improving game performance and visual quality.

What is the ACE (Avatar Cloud Engine) by NVIDIA and how does it enhance game realism?

NVIDIA ACE is a suite of technologies that uses advanced AI models to generate realistic human avatars in games. It can generate human-like voices and process them into facial expressions, making non-player characters (NPCs) in games more realistic.

What is the phenomenon of pareidolia and how does it relate to the brain's face recognition system?

Pareidolia is the tendency for humans to perceive meaningful patterns or connections in unrelated data, such as seeing faces in random objects. This phenomenon is closely related to the brain's highly efficient and precise face recognition system, which sometimes misfires and perceives faces where there are none.

How does the brain's approach to recognizing faces differ from recognizing other objects?

The brain treats faces as special and processes them differently from other objects. It does not simply analyze the components of a face but also creates a three-dimensional mental image of the face, allowing for recognition from various perspectives. This specialized approach is crucial for social interactions and understanding emotions.

What is prosometamorphopsia and how does it affect a person's perception of faces?

Prosometamorfozja, or prosometamorphopsia, is a rare condition where a person's perception of faces is distorted, causing them to see grotesque transformations in the faces of others. Unlike prosopagnosia, this condition affects only the perception of faces, with no hallucinations or illusions involving other objects.

Outlines

00:00

🎭 The Illusion of Faces and Brain's Role in Recognizing Them

This paragraph introduces an optical illusion where viewers are asked to focus on the center of an image featuring a plus sign, while faces on the sides will gradually transform into grotesque versions. The illusion demonstrates how the human brain perceives and processes faces, and how it can be deceived. It also touches on the theory that this illusion is related to how humans recognize faces and the specific brain areas, like the fusiform gyrus, that activate in response to faces. The paragraph ends with a teaser about the Thatcher Effect, an illusion where a face appears unnatural when its eyes and mouth are flipped upside down.

05:03

🖼️ The Science of Face Recognition and AI's Role

The second paragraph delves into the intricacies of human face recognition and how it compares to computer algorithms. It discusses the human ability to recognize faces under various conditions and the use of technology to mimic this ability. The paragraph highlights the evolution of facial recognition technology, with a focus on Facebook's DeepFace, which uses artificial intelligence and vast amounts of user data to achieve high accuracy. The narrative then transitions into a sponsorship message about NVIDIA and MSI's collaboration to create a powerful yet compact graphics card, the GeForce RTX 4080 Super Gaming X Slim White, which is designed to enhance gaming experiences with advanced features like ray tracing and AI-powered frame generation.

10:07

🧠 The Brain's Specialized Approach to Faces

This paragraph explores the specialized cognitive processes that humans use to recognize faces. It discusses the Bruce and Young model, which outlines the stages of face recognition in the brain, including the creation of a three-dimensional mental image of a face and the differentiation of familiar faces based on subtle details. The text also touches on the phenomenon of super-recognizers, individuals who can identify faces they've seen only briefly and under challenging conditions. The paragraph then contrasts human capabilities with the advancements in computer algorithms that use AI to reconstruct faces from minimal data, showcasing the power of technology in this domain.

15:07

🌕 The Human Instinct to Find Faces and Its Evolutionary Role

The final paragraph reflects on the evolutionary significance of face recognition in humans. It talks about how our species has relied on establishing contact with others and building complex relationships based on emotions and the ability to recognize threats or allies. The text suggests that while some people may struggle with deciphering faces, they can compensate with other traits like general awareness or intelligence. It concludes by highlighting the resilience of the human genome, which has allowed for the survival of individuals with various challenges, including those related to face recognition.

Keywords

💡Optical Illusion

An optical illusion is a visual phenomenon where the brain perceives an image differently from its actual appearance. In the video, the optical illusion is used to demonstrate how the brain can be deceived into seeing faces where there are none, which ties into the theme of how the brain processes and recognizes faces.

💡Facial Recognition

Facial recognition refers to the ability of the brain to identify and process faces. It is a key concept in the video as it discusses how humans and technology both approach the recognition of faces, with the brain having specialized areas dedicated to this task.

💡Prosopagnosia

Prosopagnosia, also known as face blindness, is a neurological condition where a person is unable to recognize familiar faces. The video explains this condition as an example of how the brain's specialized face recognition system can fail, leading to an inability to distinguish between different individuals based on their faces.

💡Fovea

The fovea is a small, central region of the retina that provides the sharpest vision. The video mentions that for the optical illusion to work, faces must be positioned so that the eyes are at the same height as the fovea, emphasizing the importance of this part of the eye in facial recognition.

💡Thatcher Illusion

The Thatcher Illusion is a type of optical illusion where a face appears distorted when the eyes and mouth are reversed. The video uses this illusion to illustrate how sensitive the brain's facial recognition system is to the arrangement of facial features.

💡DeepFace

DeepFace is a facial recognition technology developed by Facebook that can identify faces with high accuracy. The video mentions DeepFace as an example of how artificial intelligence and machine learning can surpass traditional methods in facial recognition tasks.

💡Eigenface

Eigenface refers to a mathematical representation of a face used in face recognition systems. The video discusses how facial features are reduced to vectors and analyzed by such systems, which is a fundamental concept in computer-based facial recognition.

💡NVIDIA DLSS

NVIDIA DLSS, or Deep Learning Super Sampling, is a technology that uses AI to generate additional frames of graphics, improving visual quality in games. The video mentions DLSS as an example of how AI algorithms are pushing the boundaries of what's possible in graphics rendering.

💡NVIDIA Reflex

NVIDIA Reflex is a technology designed to reduce system latency in competitive gaming. The video discusses how this technology can improve the responsiveness of games, which is relevant to the theme of advanced computing and AI enhancing human experiences.

💡Pareidolia

Pareidolia is the phenomenon where people perceive familiar patterns, such as faces, where they do not actually exist. The video uses the concept to explain why humans are prone to seeing faces in random objects or patterns, which is related to the brain's hardwired facial recognition capabilities.

💡Prosometamorphopsia

Prosometamorphopsia is a rare condition where faces appear to distort and change shape. The video describes this as an extreme variant of prosopagnosia, where the brain's facial recognition system malfunctions specifically when processing faces, providing insight into the selective nature of the brain's facial processing system.

Highlights

The transcript describes an optical illusion where faces are perceived as grotesque when focusing on the center of an image, demonstrating the brain's tendency to impose patterns where none exist.

The illusion is explained to be a result of the brain's specialized areas for face recognition, highlighting the unique way humans process faces.

The Brodmann area 37, also known as the fusiform gyrus, is identified as a key region in the brain for face recognition.

Damage to the fusiform gyrus can lead to prosopagnosia, a condition where individuals struggle to recognize faces, despite intact vision and object recognition.

Individuals with prosopagnosia may compensate by recognizing people by unique features, clothing, or hair, rather than by face alone.

The Thatcher Illusion is introduced, where inversion of a face's eyes and mouth creates an unnatural appearance, but when the entire image is inverted, the anomaly becomes less noticeable.

Humans are equipped with algorithms that allow for quick recognition of faces under various angles and lighting conditions.

The transcript discusses the evolution of facial recognition technology, with Facebook's DeepFace algorithm achieving over 97% accuracy.

The GeForce RTX 4080 Super Gaming X Slim White graphics card is introduced, showcasing its compact size and powerful performance for gaming.

Nvidia's DLSS technology is highlighted for its ability to generate additional frames using AI, enhancing gaming performance.

Nvidia Reflex technology is mentioned for reducing latency in fast-paced games, improving the gaming experience.

The NVIDIA ACE technology is discussed for its role in generating realistic avatars in games, including facial expressions and voice.

The Bruce and Young model is introduced, explaining the stages of face processing in the human brain, including the creation of a 3D face image for recognition.

The transcript explores the phenomenon of super-recognizers, individuals who can recognize faces they've seen briefly under challenging conditions.

The use of AI algorithms to reconstruct faces from poor-quality images or a few pixels is discussed, demonstrating the power of current technology.

The concept of pareidolia is explained, where people perceive faces or significant patterns in random stimuli, such as the Man on the Moon illusion.

The transcript touches on prosometamorphopsia, a rare condition where faces appear to distort and transform in a way that is not physically possible.

The importance of facial recognition in human evolution is discussed, emphasizing the role of emotions and the ability to recognize friends and foes.

The transcript concludes by reflecting on the adaptability and problem-solving capabilities of the human brain, which may have allowed for the survival of those with facial recognition difficulties.

Transcripts

Za chwilę zobaczycie dziwną iluzję.

Spójrzcie na środek tego obrazka, tam gdzie plus.

Po bokach znajdują się dwie twarze, możecie sobie na nie zerknąć,

ale póki co skupcie się na środku.

Za chwilę te twarze zastąpią kolejne i kolejne,

więc bądźcie czujni i patrzcie na środek.

Gotowi? Start.

Kątem oka wciąż widzicie następne pojawiające się osoby.

Ich twarze są zdeformowane, wielkie oczy, przekrzywione nosy.

Każda z nich ma jakieś groteskowe cechy.

Popatrzcie teraz na dowolną z nich.

Wszystkie wyświetlające się po kolei twarze są zupełnie normalne,

co do jednej. Nie są przerobione, nie są ukryte.

Nie ma tutaj żadnego oszustwa, poza tym, którego dopuszcza się nasz własny mózg.

Kierując wzrok na środek, efekt wraca błyskawicznie

i chociaż jest ewidentny, tego dlaczego występuje nie umie wskazać nikt.

Jedyne, co musi zostać spełnione, żeby ta iluzja wystąpiła,

to twarze muszą być ustawione tak, żeby oczy znajdowały się na tej samej wysokości.

I to wszystko. Reszta robi się sama.

I teorie są takie, że ma to jakiś związek z tym, w jaki sposób człowiek rozpoznaje twarz.

Ta sama iluzja nie będzie występowała przy jakichś obrazach,

nie wiem, zdjęciach, czajnika, czy jakiegoś innego przedmiotu.

Te rzeczy nie będą deformowane.

Musi to być zdjęcie czegoś, co przypomina twarz.

Nasz mózg posiada różne miejsca.

Strefy, fragmenty, które aktywują się zależnie od tego, co akurat robimy.

Niezliczone badania testują to, czy ciało kieruje krew do konkretnej części mózgu,

aby ją uaktywnić, napędzić, podczas rozmowy, układania puzzli, słuchania muzyki.

Wiemy, że istnieją strefy odpowiedzialne np. za rozwiązywanie problemów,

albo za wzrok, za analizowanie obrazu,

który do nas dociera.

I wiemy też, że istnieją takie, które uruchamiają się w reakcji na twarz.

Nie jest to po prostu ten sam system rozpoznający jabłko od łyżki,

czy drzewo od kamienia.

Ludzka twarz jest dla nas czymś specjalnym,

a to znaczy, że patrzymy na nią inaczej.

To, co nas interesuje w zawiłych trasach naszego mózgu,

to to miejsce.

Pole Brodmanna nr 37.

Inaczej znane jako zakręt wrzecionowaty.

To tutaj znajdują się połączenia związane z rozpoznawaniem wielu różnych rzeczy,

m.in. tekstu pisanego.

Ale jest jedna konkretna część, wyspecjalizowana dużo bardziej.

Ten jeden obszar jest dedykowany wykrywaniu i rozpoznawaniu twarzy.

Potwierdza to nie tylko fakt, w jakich momentach jest on aktywowany,

ale też w jakich momentach nie jest.

Uszkodzenie tego konkretnego obszaru skutkuje bardzo specyficzną i trudną do opisania przypadłością.

Chociaż wzrok oraz rozpoznawanie obiektów pozostają nienaruszone,

nie stwierdzilibyśmy na pierwszy rzut oka, że cokolwiek jest nie tak,

to twarze stają się zagadką.

Wciąż wiemy, że twarz to twarz,

ale automatyczne odróżnianie po nich ludzi po prostu przestaje działać.

Na pierwszy rzut oka w żadnej osobie nie ma niczego szczególnego.

Łącząc greckie słowo oznaczające twarz,

oraz drugie znaczące niewiedza, otrzymujemy nazwę tego zaburzenia.

Prozopagnozja.

Tak jak z wieloma zaburzeniami, prozopagnozja może być obecna od urodzenia

albo nabyta w wypadku uszkodzenia mózgu.

I ludzie z tym zaburzeniem mogą próbować je obejść.

Są opisywane przykłady tego, jak ktoś rozpoznaje ludzi po cechach szczególnych.

Po ubiorze, albo po włosach, albo po jakichś bardzo wydatnych cechach twarzy.

Po tym, że ktoś ma, nie wiem, specyficzny kształt szczęki, albo nosa.

Ten proces dzieje się jednak wtedy w dość nietypowy sposób.

To znaczy, osoba musi sobie najpierw niejako odseparować daną część twarzy,

przyjrzeć się jej z bliska, a następnie porównać ją, jak przedmiot,

do innych przedmiotów z tej samej kategorii.

Jest to zupełnie coś innego, niż przy typowym rozpoznawaniu twarzy,

gdzie nie musimy rozkładać jej na czynniki pierwsze, po prostu twarz jako całość,

komunikuje nam wszystkie informacje, których potrzebujemy do rozpoznawania człowieka i do innych rzeczy.

Ale pytanie, skąd w ogóle wiemy, że tak działa rozpoznawanie twarzy?

Tak naprawdę nigdy nie jesteśmy w 100% pewni, jak działa nasz mózg,

ale możemy zakładać, jak działa, nie dlatego, że to sobie wymyśliliśmy,

tylko na podstawie tego, jak zachowuje się człowiek w różnych sytuacjach

i obserwując takie zjawiska jak Iluzja Thatcher.

Po lewej mamy zdjęcie Margaret Thatcher, po prawej, na zwykłym zdjęciu,

obrócone są z kolei same jej oczy oraz usta. Coś, co jest zauważane natychmiast.

Widzimy różnicę, wiemy, że coś jest nie tak, nawet bez porównania z poprzednim zdjęciem moglibyśmy to stwierdzić.

To nie jest typowa twarz. Jednak problem pojawia się na tym drugim zdjęciu.

Jeśli bowiem weźmiemy to dziwne, zmodyfikowane zdjęcie i całe je znowu wywrócimy do góry nogami,

dostaniemy tak samo nieprawidłową i nienaturalną twarz.

Z tym, że dużo, dużo trudniej będzie to w ogóle zauważyć.

Nagle musimy przyjrzeć się poszczególnym elementom.

Dokładnie ten sam obrazek, tyle że na odwrót, z czegoś oczywistego staje się kształtem, który trzeba rozszyfrować.

Ludzie to chodzące maszyny do wykrywania twarzy.

Jesteśmy wyposażeni w algorytmy, które biorą pod uwagę różne kąty widzenia, warunki oświetleniowe itd.

Jesteśmy w stanie odróżnić jedną twarz od drugiej w mgnieniu oka,

na co składa się analiza wszystkiego, element po elemencie i złożenie tego w całość.

Wykrywamy nie tylko tożsamość danej osoby, ale też emocje, które mogą być widoczne.

Nikt nie wie, jak dokładnie ten złożony program działa,

a odtworzenie go w 100% przy pomocy technologii wciąż znajduje się poza zasięgiem.

Chociaż ta granica zaczyna się zacierać.

W taki sposób ludzką twarz widzi komputer.

Te wizerunki to tzw. eigenface.

Cechy twarzy są sprowadzone do konkretnych wektorów, odległości, rozmiarów,

które mogą być następnie przeanalizowane i porównane.

Tego systemu używało wiele programów rozpoznających twarze,

ale dziś, dziś narzędzia powoli się zmieniają.

System Facebooka o nazwie DeepFace potrafi rozpoznać twarze z ponad 97% skutecznością,

lepiej niż dotychczasowe metody używane przez agencje rządowe.

To wszystko dzięki dwóm rzeczom.

Milionom zdjęć użytkowników, które stanowią bezcenne dane

i wykorzystującym je algorytmom opartym na sztucznej inteligencji.

A skoro już dotarliśmy do tematu sztucznej inteligencji,

kilka słów dla sponsorów tego odcinka, firm NVIDIA oraz MSI.

W ramach tej współpracy powstała karta graficzna GeForce RTX 4080

w wersji Super Gaming X Slim White.

Mniejsza gabarytami od innych modeli, ale tak samo potężna.

Wszystko tu współpracuje,

żeby jak najszybciej wyrzucić ciepło do otoczenia,

łącznie z potężnymi wentylatorami.

Chłodzenie musi pracować na wysokich obrotach,

bo dzięki karcie z najlepszej generacji RTX

odpalicie najbardziej wymagające gry.

Realistyczne odbicia, cienie i inne efekty dostajemy dzięki wsparciu dla raytracingu,

które nie byłoby możliwe, gdyby nie burzące granice algorytmy Nvidia DLSS.

Wykorzystują one AI, żeby wygenerować od zera dodatkowe klatki obrazu

na podstawie tych, które już zostały zbudowane.

Z 40 klatek na sekundę robi się 60, 80 albo 100.

Najnowsza wersja DLSS, czyli 3.5 dodatkowo niweluje niedoskonałości,

a efekty raytracingu, kiedyś zupełnie niemożliwe do osiągnięcia na domowym komputerze,

stają się coraz dokładniejsze.

Takie gry jak Cyberpunk czy Alan Wake 2

dzięki tym metodom i znakomitemu sprzętowi

podnoszą graficzną poprzeczkę jeszcze wyżej,

ale to nie wszystko.

Gry nigdy nie reagują od razu na to, co robimy.

Ruch myszką musi zostać przesłany dalej,

później odbywa się cały proces rysowania obrazu i wyświetlania go na ekranie.

Nvidia Reflex pozwala na

lepszą komunikację między komputerem a grą.

Opóźnienie może być nawet o 80% mniejsze.

Tytuły precyzyjne i szybkie jak CS albo Valorant

to przykłady gier, które najmocniej na tym korzystają.

A jeśli spojrzymy w przyszłość,

znajdziemy też rozwiązania dotyczące twarzy.

NVIDIA ACE, czyli Avatar Cloud Engine,

to pakiet technologii, który za pomocą zaawansowanych modeli AI

jest w stanie wygenerować ludzi w grach.

Jeśli siedzicie w temacie animacji albo tworzenia gier,

taki pakiet pozwala nie tylko generować głos,

ale też, co najważniejsze, przetworzyć go na mimikę.

NPC w grach stają się coraz bardziej realistyczni

i jest to coś, z czym twórcy gier eksperymentują już dzisiaj.

Sama karta Slim White wygląda bardzo estetycznie

i gdybym teraz budował swój komputer, a nie rok temu,

wiem, którą kartę bym wybrał.

W linku poniżej znajdziecie wszystkie jej parametry

oraz zobaczycie, gdzie można sobie taki sprzęt sprawić.

Jeśli szukacie upgrade'u, to jest dobra okazja.

My tymczasem wracamy do materiału.

Tworzenie przez ludzi algorytmów rozpoznających twarze,

to tak naprawdę próba stworzenia od zera czegoś,

co ludzki mózg robi już doskonale.

Jednak przez to, że nie znamy wszystkich tajemnic naszego własnego mózgu,

nie jesteśmy w stanie tego idealnie odwzorować.

Musimy improwizować.

Obserwując takie efekty jak Iluzja Thatcher

albo jakie konkretnie problemy posiadają osoby z prozopagnozją,

możemy snuć domysły.

Jednym z nich jest model Bruce'a i Younga,

opisujący kolejne etapy tego, co dzieje się w głowie w reakcji na twarz.

Ten model zakłada imponujące systemy obecne w mózgu człowieka.

Twarz jest nie tylko analizowana element po elemencie,

aby odczytać wiek, emocje.

Tworzony jest też jakiś wyobrażony, trójwymiarowy wizerunek twarzy,

pozwalający ją później poznawać i rozpoznawać

z różnych perspektyw.

Do tego wszystkiego dochodzi rozróżnianie.

To, że na podstawie detali,

często świadomie niezauważalnych kształtów, odstępów, rozmiarów,

możemy precyzyjnie wskazać, że widzieliśmy już tę twarz,

do kogo ona należy,

jak ta osoba ma na imię.

Chociaż to, co ciekawe, dzieje się na samym końcu

i najprawdopodobniej wskazanie imienia jest zupełnie osobnym procesem,

co wyjaśnia, dlaczego nie każdy, widząc znajomą twarz,

potrafi również podać przypisane do niej imię.

Przeciętny człowiek,

chociaż wyposażony w te wszystkie mechanizmy,

nie ma jednak startu do superrozpoznawaczy.

Będący czymś na wzór złego brata bliźniaka prozopagnotyków,

ci ludzie są w stanie rozpoznać twarz widzianą wcześniej przez ułamek sekundy w niekorzystnych warunkach.

Są w stanie też rozpoznać większość widzianych kiedyś twarzy,

w przeciwieństwie do przeciętnego człowieka,

który raczej nie rozpozna ludzi widzianych gdzieś przez chwilę w tłumie.

O ludziach z tą zdolnością zrobiło się głośno w niemieckich mediach

przy okazji zamieszek w Stuttgarcie.

Okazało się, że policja świadomie skorzystała

z pomocy osób o takich zdolnościach,

identyfikując później ludzi wyłowionych z tłumu.

Ludzie, którzy potrafią odróżniać twarze w tak umiejętny sposób,

są w stanie pracować nawet z obrazami o gorszej jakości.

Oczywiście jest pewien limit.

Żaden człowiek nie jest w stanie odtworzyć

w swoim mózgu słynnego wyostrzenia z amerykańskich seriali kryminalnych.

Ale już komputer to co innego.

To, co kiedyś wydawało się przesadą,

żartem, dziś staje się rzeczywistością.

Algorytmy bazujące właśnie na sztucznej inteligencji

oraz pewnych uniwersalnych cechach twarzy,

szkolone na potężnej ilości danych,

są w stanie zrekonstruować wizerunek człowieka pozornie z niczego,

z kilku pikseli, kilku kolorów.

Beznadziejna jakość obrazu może zostać odratowana,

a z abstrakcyjnej mozaiki kwadratowych punktów

wyłania się twarz,

zaskakująco podobna do oryginalnego zdjęcia.

To trochę przerażające,

ale nie tak przerażające,

jak twarz na Księżycu.

To, że ktoś widzi jakiś kształt na powierzchni Księżyca,

to historia stara jak świat.

Niektóre z tych obserwacji są nawet uniwersalne,

jest w końcu nawet formacja, która wygląda jak twarz.

I chociaż trudno nie przyznać temu racji,

to dlaczego w ogóle tak jest?

Dlaczego nie możemy uciec przed tym,

że widzimy twarz w obiekcie,

który na dobrą sprawę jest po prostu paroma wgłębieniami?

Widzicie gniazdko elektryczne czy twarz?

Człowieka w lesie czy twarz?

Zresztą niejedną.

Pareidolia to ogólna nazwa dla zjawiska,

w którym ludzie dostrzegają coś znaczącego

tam, gdzie tego znaczenia po prostu nie ma.

Może to być sytuacja,

gdzie ktoś widzi związek między dwiema rzeczami,

które są ze sobą niezwiązane,

są zbiegiem okoliczności,

jakąś zależność, kiedy w ruletce 10 razy z rzędu wypadnie czarne pole

albo twarz - tam, gdzie nie ma żadnej.

Ten efekt związany z twarzą

jest zdecydowanie najczęściej występującą iluzją tego typu.

Można powiedzieć, że nasz podkręcony do granic wydajności i precyzji

system rozpoznawania i wykrywania twarzy

po prostu wariuje.

To jest jedna ze wskazówek, która zaprowadziła nas do obecnych modeli

opisujących to, jak zachowuje się mózg patrząc na twarz.

Wystarczy ogólne ułożenie bardzo prostych kształtów,

które, umówmy się, do prawdziwej twarzy mają bardzo daleko,

żeby nasza wyobraźnia zrobiła resztę.

Nie możemy powstrzymać naszego mózgu przed tym.

To pewien skutek uboczny, ale też trop.

Coś, co podpowiada, jak zachowuje się umysł

i w jaki sposób zaczyna się cały proces.

Nie tylko widzimy twarz gniazdka,

widzimy też, że jest szczęśliwe.

Ale co jeśli ten cały zawiły system

nie działa prawidłowo?

Kiedy twarze ludzi zaczynają się rozpływać na naszych oczach,

deformować w sposób fizycznie niemożliwy,

mamy do czynienia z dużo rzadszą odmianą prozopagnozji.

Prozometamorfozją.

Groteskowe transformacje mogą wyglądać

jak z niepokojącego snu,

ale są prawdziwe.

A przynajmniej są prawdziwe dla osoby,

której mózg działa w taki sposób.

Żaden inny przedmiot w wypadku prozometamorfozji

nie zachowuje się w taki sposób.

Wzrok działa normalnie,

rzeczy wyglądają normalnie i realistycznie.

Nie występują żadne halucynacje i omamy.

Nic się nie pojawia.

Tylko kierując wzrok na twarz,

ta zaczyna się ruszać,

topić na naszych oczach.

Ten bardzo konkretny rodzaj zaburzenia, gdzie tylko ta jedna rzecz

i to w tak nieprzypadkowy sposób, jest uszkodzona

pokazuje nam, jak szczególne podejście do twarzy ma mózg.

System potrafiący rozpoznawać subtelne emocje

i potrafiący przetwarzać szczegóły na twarzy

zaczyna szwankować.

Transformacja wymyka się spod kontroli.

Mózg robi to, co potrafi,

tylko w błędny sposób.

To, jak działa człowiek,

co obserwuje i jak zachowuje się jego mózg

jest zawsze pewną wskazówką co do naszej historii.

Naturą naszego gatunku przez wieki istnienia

było nawiązywanie kontaktu z innymi ludźmi,

budowanie coraz to bardziej złożonych relacji,

opieranie się na emocjach,

rozpoznawanie zagrożenia ze strony człowieka

lub sympatii.

Wybieranie towarzyszy i odnajdywanie ich w tłumie,

wykrywanie wrogów.

Kiedyś nasz mózg mógł być dużo gorszy w swojej pracy,

ale okoliczności sprawiły, że ci, którzy odnajdą się w tym skomplikowanym świecie

uczuć, znajomości,

będą po prostu mieli łatwiej.

Nawet osoby, które mają problem z rozszyfrowaniem twarzy,

mogą to nadrabiać innymi swoimi cechami.

Ogólną spostrzegawczością, inteligencją.

Być może to właśnie ta elastyczność mózgu człowieka,

kreatywność w rozwiązywaniu problemów

pozwoliła przetrwać do dziś genom, które produkują takie utrudnienia.

Tak długo jak wpadniemy, że da się ominąć płot,

nagle to, że nie potrafimy go przeskoczyć

przestaje być przeszkodą.