O cérebro humano parece se importar muito com rostos. a‰ dedicada uma área especa­fica para identifica¡-los, e os neura´nios la¡ são tão bons em seu trabalho que a maioria de nospode reconhecer prontamente milhares de indiva­duos. Com a inteligaªncia artificial, os computadores agora podem reconhecer rostos com eficiência semelhante ose neurocientistas do McGovern Institute for Brain Research do MIT descobriram que uma rede computacional treinada para identificar rostos e outros objetos descobre uma estratanãgia surpreendentemente semelhante ao cérebro para classifica¡-los.

A descoberta, relatada em 16 de mara§o na Science Advances , sugere que os milhões de anos de evolução que moldaram os circuitos no cérebro humano otimizaram nosso sistema para reconhecimento facial.

“A solução do cérebro humano ésegregar o processamento de rostos do processamento de objetos”, explica Katharina Dobs, que liderou o estudo como pa³s-doutoranda no laboratório da pesquisadora de McGovern Nancy Kanwisher , professora Walter A. Rosenblith de Neurociênciacognitiva no MIT . A rede artificial que ela treinou fez o mesmo. “E essa éa mesma solução que supomos que qualquer sistema treinado para reconhecer rostos e categorizar objetos encontraria”, acrescenta ela.

“Esses dois sistemas completamente diferentes descobriram o que éuma osse não a osboa solução. E isso parece muito profundo”, diz Kanwisher.

Mais de 20 anos atrás, Kanwisher e seus colegas descobriram um pequeno ponto no lobo temporal do cérebro que responde especificamente aos rostos. Essa regia£o, que eles chamaram de área fusiforme da face, éuma das muitas regiaµes cerebrais que Kanwisher e outros descobriram que são dedicadas a tarefas especa­ficas, como a detecção de palavras escritas, a percepção de músicas vocais e a compreensão da linguagem.

Kanwisher diz que, ao explorar como o cérebro humano éorganizado, sempre teve curiosidade sobre as razões dessa organização. O cérebro realmente precisa de ma¡quinas especiais para reconhecimento facial e outras funções? "'Por que perguntas' são muito difa­ceis na ciaªncia", diz ela. Mas com um tipo sofisticado de aprendizado de ma¡quina chamado rede neural profunda, sua equipe poderia pelo menos descobrir como um sistema diferente lidaria com uma tarefa semelhante.

Dobs, que agora élider do grupo de pesquisa da Justus Liebig University Giessen, na Alemanha, reuniu centenas de milhares de imagens para treinar uma rede neural profunda no reconhecimento de rostos e objetos. A coleção incluiu os rostos de mais de 1.700 pessoas diferentes e centenas de diferentes tipos de objetos, de cadeiras a cheeseburgers. Todos estes foram apresentados a  rede, sem pistas sobre qual era qual. “Na³s nunca dissemos ao sistema que alguns deles são rostos e alguns deles são objetos. Portanto, ébasicamente apenas uma grande tarefa”, diz Dobs. “Ele precisa reconhecer uma identidade de rosto, assim como uma bicicleta ou uma caneta.”

Amedida que o programa aprendeu a identificar os objetos e rostos, organizou-se em uma rede de processamento de informações que inclua­a unidades especificamente dedicadas ao reconhecimento de rostos. Assim como o cérebro, essa especialização ocorreu durante os esta¡gios posteriores do processamento da imagem. Tanto no cérebro quanto na rede artificial, os primeiros passos no reconhecimento facial envolvem ma¡quinas de processamento de visão mais gerais, e os esta¡gios finais dependem de componentes dedicados ao rosto.

Nãose sabe como a maquinaria de processamento de rosto surge em um cérebro em desenvolvimento, mas com base em suas descobertas, Kanwisher e Dobs dizem que as redes não exigem necessariamente um mecanismo inato de processamento de rosto para adquirir essa especialização. “Nãoconstrua­mos nada de cara em nossa rede”, diz Kanwisher. “As redes conseguiram se segregar sem receber um empurra£o especa­fico para o rosto”.

Kanwisher diz que foi emocionante ver a rede neural profunda se segregar em partes separadas para reconhecimento de rosto e objeto. "Isso éo que temos observado no cérebro por 20 e poucos anos", diz ela. “Por que temos um sistema separado para reconhecimento facial no cérebro? Isso me diz que éporque éassim que uma solução otimizada se parece.”

Agora, ela estãoansiosa para usar redes neurais profundas para fazer perguntas semelhantes sobre por que outras funções cerebrais são organizadas do jeito que são. “Temos uma nova maneira de perguntar por que o cérebro estãoorganizado do jeito que esta¡â€, diz ela. “Quanto da estrutura que vemos no cérebro humano surgira¡ espontaneamente ao treinar redes para realizar tarefas compara¡veis?”