두뇌가 마스크를 인식하는 기계장치는 오래 그밖 시각적인 객체와 두뇌 마스크를 및 아주 다른 것 "스페셜"로 감지한다고 신경생물학자를 믿습니다 황홀케 했습니다 그들중 대다수. 예를 들면, 고전 연구 결과는 그것을 마스크 거꾸로 되는 타협 승인의 심상을 매우 좀더 도는 찾아내 보다는 유사하게 그밖 객체를 거꾸로 하.
최근 연구 결과는 1명의 특정한 사람의 신원에 조정된 특정한 신경이 있을지도 조차 모르다 건의했습니다. 이 신경은, 그 이론에 따라 "방추상 마스크 지역에서, 사람이 마스크에 직면할 때 특히 활성화되기 위하여 알려진," FFA 속입니다.
그러나, 신경의 4월 6일, 2006 문제점에서, FFA가, 대신, 얼굴 특징의 모양의 선택적인 가공에 근거를 둔 마스크를 인식하는 직접 회로를 단단히 포함하다 조지타운 대학 의료 센터의 Maximilian Riesenhuber 및 그의 동료 (장 그 외 여러분)는 이론을 위한 기록을 보고합니다.
그들의 연구 결과에서는, 연구원은 처음으로 그들의 가설을 세운 신경원 회로가 작동될 방법 구성했습니다 나타낸 컴퓨터 모형을. 이 모형은 회로가 마스크의 지각을 어떻게 초래할 수 있던지 예상하는 겨냥했습니다. 그 같은 지각은 특정 특징의 모양을 포함합니다--눈, 코 및 입--그 특징의 "윤곽 뿐만 아니라"--마스크에 그들의 위치.
연구원은 비록 그들의 모형에 있는 회로가 명백하게 그(것)들을 암호로 하지 않았더라도 그들의 모형이 마스크 지각의 그 같은 양상을 붙잡았다는 것을 것을을 발견했습니다. 설명할 그밖 신경원 회로가 그밖 객체와 유사하게 어떻게에 대하여 조정될 수 있던지 그들의 모형이 또한 수 있었다는 것을 설명하기 위하여는, 그(것)들은 또한 차의 심상에 직면할 때 어떻게 작동할지도 모른지 시험했습니다. 그(것)들은 마스크에서와 동일 승인 특성을 일으키기 위하여 모형이 때마침 좋게 작동했다는 것을 것을을 발견했습니다.
Riesenhuber와 그의 동료는 미묘하게 얼굴 특징을 바꾸기 위하여 컴퓨터 프로그램으로 정확하게 "morphed" 할 수 있던 마스크의 심상에 지원자를 드러나서 그들의 "모양 기지를 둔" 모형을 실험적으로 시험했습니다. 그리고 동시에, 주제의 두뇌는 기능적인 자기 공명 FFA에 있는 활동의 (fMRI) 패턴을 검출하기 위하여 화상 진찰을 이용해서 검사되었습니다. fMRI의 기술은 무해한 자기장 및 그들의 활동을 반영하는 두뇌 지구에 있는 혈류량을 측정하기 위하여 전파를 이용하는 관련시킵니다. 연구원은 fMRI 연구 결과에서 결과가 컴퓨터 모형의 그들과 일치했다는 것을 것을을 발견했습니다.
연구원은 "우리가 보여주었다는 것을 결론지어, 마스크 가공의 생리적으로 그럴듯한 신경 모형의 컴퓨터 실시가 중요한 데이터에 대하여 양이 많게 설명할 수 있다는 것을 인간의 얼굴 차별이 예리하게 조정된 마스크 신경의 부족한 인구 부호에 근거를 두다 예측에 지도하.
"특히, 우리는 모양 기지를 둔 모형이 마스크 역환 효력에 대하여 설명할 수 있다는 것을, "configural" 명백한 configural 코딩 없는 효력을 가져오고다, 실험적인 데이터에 대하여 양이 많게 설명해서 좋습니다 보여주었습니다. 모형은 가정하는 이론에 이렇게 인간의 얼굴 차별은 마스크 특정 프로세스를 반드시." 의지하다 컴퓨터 반례를 만들어 냅니다
신경의 동일 문제점에 있는 서류의 프리뷰에서는, Riesenhuber와 동료가 "마스크의 가공 및 객체가 품질로 다른 기계장치를 의지하지 않다 아이디어를 지원하는 기록의 강제적인 소집을 제공한다는 것을 Tzvi Ganel는 썼습니다. 일련의 실험에서는, 장 그 외 여러분 현재는 신경에게 만들기 의 행동에서 사실 인정을 통합하고, 그 마스크 분류를, 객체 분류와 유사하게 보여주는, fMRI는 계층적인 모양 검출기에 근거를 둔 간단하 에 복잡한 아키텍쳐에 의해 달성될 수 있습니다.
"장 그 외 여러분 만들고 및 행동 사실 인정 마스크와 객체가 인간 두뇌에서 어떻게 가공되는지 이해를 위한 강한 연루가,"는 썼습니다 Ganel를 있습니다.
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