Суперраспознаватели — это люди с почти сверхъестественными способностями, позволяющими им быстро идентифицировать тысячи лиц по их особенностям. Эта уникальная способность привлекла внимание правоохранительных органов, которые начали использовать таких специалистов в своих рядах. Исследователи из Университета Нового Южного Уэльса (UNSW) изучили, как суперраспознаватели анализируют лица, отслеживая их движения глаз, и обучили искусственный интеллект (ИИ) на основе этих данных. Результаты, опубликованные в журнале Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, оказались неожиданными.
Супераспознаватели не просто смотрят внимательнее, они смотрят умнее. Они выбирают наиболее информативные части лица, что позволяет им создавать наиболее четкое ментальное изображение. Чтобы стать суперраспознавателем, человек должен продемонстрировать выдающиеся результаты в нескольких тестах на распознавание лиц, разработанных экспертами.
В ходе исследования команда UNSW сравнила 37 суперраспознавателей с 68 людьми со средними навыками распознавания лиц. Используя технологии отслеживания глаз, они выяснили, что суперраспознаватели не просто запоминают больше информации, а обладают врожденной способностью улавливать ключевые подсказки на лицах, что позволяет им формировать более точные ментальные образы.
Исследователи протестировали два разных ИИ: один был обучен на данных суперраспознавателей, а другой — на данных обычных участников. Как и ожидалось, ИИ, обученный на данных суперраспознавателей, показал лучшие результаты в распознавании лиц. Однако даже при одинаковом объеме информации, ИИ суперраспознавателей был более точным, что указывает на важность запоминания определенных аспектов лица.
Несмотря на то, что суперраспознавание — это не навык, который можно просто выучить, исследование может помочь улучшить технологии распознавания лиц. В условиях, когда качество изображений и освещение не идеальны, люди с выдающимися способностями все еще имеют преимущество. Исследования в этой области могут вдохновить на новые подходы к улучшению программного обеспечения для распознавания лиц.