Recunoasterea ( obiectelor ). Modele de recunoastere : analiza de trasaturi fizice

Recunoasterea ( obiectelor ). Modele de recunoastere : analiza de trasaturi fizice

Modelul analizei de trasaturi fizice

“ Supozitia fundamentala a acestui model, este aceea ca, recunoasterea obiectelor se bazeaza pe detectarea unor caracteristici sau trasaturi fizice distincte ale obiectelor.

O trasatura distincta este orice caracteristica fizica vizibila a unui obiect, si pe baza careia obiectul poate fi identificat, indiferent de circumstante.

De exemplu, ea ramane neschimbata, indiferent de distanta dintre subiect si obiectul de recunoscut.

Se presupune ca, orice obiect poate fi definit printr-o multime unica de caracteristici fizice.

Exista numeroase dovezi experimentale, ca organismele simple recunosc obiectele din mediu, pe baza unei singure trasaturi.

In anul 1951, intr-un studiu asupra instinctelor, N. Tinbergen mentiona rezultatele cercetarilor sale asupra unei specii de pestisori.

Masculii acestei specii tind sa isi marcheze un anumit teritoriu.

Daca un alt mascul din specia respectiva, intra in acest teritoriu, el este atacat.

In schimb, reprezentantii altor specii de pesti nu sufera nicio agresiune, ceea ce inseamna ca masculii speciei se recunosc intre ei.

La baza acestei recunoasteri se afla o singura trasatura, si anume – o dunga rosie, aflata de-a lungul zonei ventrale ( a pestilor din specia respectiva ).

Masculii din aceeasi specie, carora li s-au inlaturat, prin mijloace chirurgicale, dunga respectiva, nu mai erau agresati. In schimb, alte specii de pesti, carora li se aplica artificial o dunga rosie, faceau rapid obiectul agresiunii.

In aceeasi lucrare, Tinbergen ( 1951 ) descrie si alte specii care realizeaza recunoasterea, pe baza unei singure trasaturi.

Rezulta o concluzie interesanta, si anume ca, pentru realizarea recunoasterii nu este necesara prelucrarea intregii complexitati a informatiei vizuale, ci numai detectarea unei singure trasaturi semnificative.

Prelucrarea informatiei din mediu se face, asadar, dupa un principiu pe care l-am putea numit, principiul economiei cognitive : la un moment dat, sistemul cognitiv nu prelucreaza mai multa informatie, decat atat cat are nevoie.

Numarul detectorilor de trasaturi, deci, implicit, al trasaturilor luate in calcul in vederea recunoasterii, sporeste la speciile mai dezvoltate.

Lettvin, Maturana, McCullogh si Pitts ( 1959 ) procedeaza la inregistrarea activitatii bioelectrice din ( 1 ) tectumul broastei, in conditiile expunerii la o serie de stimuli vizuali simpli.

Cu acest prilej, ei constata prezenta a patru tipuri de detectori de trasaturi : ( a ) detectorii de contururi, adica neuroni care isi modifica frecventa descarcarilor, de fiecare data cand apare un contur ; ( b ) detectori de variatii continue ale luminozitatii, adica lumina in degradé ; ( c ) detectori de forme simple in miscare ; ( d ) detectori de puncte negre care se deplaseaza, numiti, intr-un fel “ exotic “, detectori de plosnite.

Nu este inregistrata in niciun fel, de pilda, diferenta de culoare, sau alte proprietati ale obiectelor.

Din intreaga diversitate a lumii, sunt surprinse numai acele dimensiuni, pentru care organismul dispune de detectorii de trasaturi corespunzatori.

Luand in considerare cercetarile similare, intreprinse de D. Hubel si de T. Wiesel asupra ( 2 ) cortexului vizual la pisici, precum si cercetarile lui Gross ( 1973 ) asupra ( 3 ) maimutelor, putem face o generalizare plauzibila si importanta, si anume ca, reprezentarea realitatii este sever circumscrisa de numarul si caracteristicile detectorilor de trasaturi, de care dispune sistemul cognitiv al unui organism.

Vedem doar acele proprietati sau obiecte, pentru care avem un pattern ( tipar ) corespunzator al activitatii neuronale.

Lumea vizibila din afara noastra, este un ansamblu de pattern-uri neuronale dinauntrul nostru.

Daca unul dintre aceste pattern-uri este deteriorat, recunoasterea unei anumite configuratii este grav afectata.

Se cunosc, de pilda, cazuri de subiecti suferind de agnozie alexica, adica de incapacitatea de a recunoaste litere tiparite.

In cazul lor, recunoasterea obiectelor din realitatea fizica nu este, in niciun fel, perturbata.

Ei pot intelege limbajul vorbit, ei pot scrie un text dupa dictare, ei pot chiar sa citeasca texte, scrise cu litere de mânã.

Ei nu pot insa citi caracterele tiparite, ceea ce inseamna ca, exact modulul implicat in procesarea acestui tip de caracteristici – partial sau integral, - a fost deteriorat.

Date similare sunt obtinute si din analiza de caz a pacientilor prosopagnostici, adica care sufera de incapacitatea de a recunoaste fetele familiare, inclusiv propriul ( lor ) chip reflectat in oglinda ( vezi Cole si Perez Cruet, 1964 ).

Cu toata specificitatea lor, detectorii de trasaturi au cateva proprietati generale comune, si anume : ( a ) sunt organizati modular ; ( b ) sunt, in cea mai mare masura, pre-determinati genetic, desi ei au perioade de imprinting, in care ei pot fi stimulati sau blocati de influenta mediului ; ( c ) au o functionare abstracta ; un detector de “ plosnite “, de exemplu, nu reactioneaza la prezenta unei “ plosnite “ anumite, ci ori de cate ori apare o “ plosnita “ in campul sau receptor.

In mod similar, un detector de contururi se activeaza, ori de cate ori apare un contur, indiferent daca este conturul unei stanci, sau al unei frunze, etc.

Abstractizarea nu este, asadar, apanajul procesarilor cognitive superioare, reflexive, ci o caracterisitca ubicuã a sistemului cognitiv, care poate fi intalnita de la niveluri elementare de prelucrare a informatiei.

Pornind de la aceste date experimentale, s-au elaborat o serie de modele ale recunoasterii, baate pe analiza trasaturilor obiectelor de recunoscut.

Primul din aceasta familie de modele, propus de Selfrige ( 1959 ), poarta numele de Pandemonium ( *** Pandemonium este numele dat Iadului, de catre poetul John Milton ).

Recunoasterea era rezultatul colaborarii unei multimi de demoni, organizati ierarhic.

La baza se afla demonii imagistici – care receptioneaza imaginea unui obiect, sau a unei figuri.

Aceasta imagine era descompusa in trasaturile, sau caracteristicile sale, de catre o suita de demoni de trasaturi – feature demons.

Fiecare trasatura era prelucrata de un demon anume.

Mesajele lor erau sintetizate in unitati comprehensive, de catre demonii cognitivi.

Intrucat acestia propuneau mai multe interpretari posibile, un demon-decident stabilea care dintre candidatii la recunoastere, este cel mai potrivit pentru a identifica obiectul initial.

Utilizarea demonilor nu este un lucru nou in stiinta.

Nu numai ca ei constituie o prezenta simpatica, dar sunt invocati de omul de stiinta, aproape intotdeauna cand are loc un proces inexplicabil la un moment dat, in cadrele unei paradigme stiintifice ( vezi demonul lui Maxwell, sau modele mai vechi din termodinamica ).

Preluand ideea Pandemoniumului, Lindsay si Noram ( 1977 ) au construit un nou model, ce punea in locul demonilor, microprocesoare, care prelucrau, in paralel, o anumita trasatura a imaginii furnizate de fotosenzori.

Rezultatele acestor prelucrari faceau obiectul unor combinatii, pe baza functorilor logici ( “ si “ , “ sau “, “ non “, etc. ).

Gratie relatiilor excitative – pe verticala -, si inhibitive – pe orizontala -, au putut fi eliminate nivelurile de procesare, corespunzatoare demonilor cognitivi si decidenti.

Dintre pattern-urile ( tiparele ) posibile, corespunzatoare obiectului sau figurii externe, este selectionat acela care, pe baza relatiilor de excitatie si inhibitie laterala, dobandeste valoarea de activare cea mai ridicata.

Una dintre obiectiile majore care pot fi aduse modelarii obiectelor, pe baza analizei trasaturilor fizice, vizeaza tocmai asumptia de baza : posibilitatea descompunerii obiectelor in trasaturi separabile, distincte.

Aceasta analiza de trasaturi, nu ridica probleme deosebite in cazul stimulilor bidimensionali, dar se dovedeste adesea insurmontabila, in cazul obiectelor tridimensionale, complexe.

De exemplu, este extrem de dificil sa extragi trasaturile unei fete umane : ele nu sunt independente unele de altele : un nas este lung sau este scurt, in raport cu marimea fetei respective ; buzele sunt groase, sau sunt subtiri, raportate la barbie si la baza nasului, etc.

Chiar si atunci cand aceasta dificultate este depasita, apare problema combinarii trasaturilor.

Un obiect se deosebeste de oricare altul, nu atat prin trasaturile fizice, ci prin modul lor de combinare.

Litera T si semnul + pot fi descompuse in aceleasi trasaturi : o linie verticala si o linie orizontala.

Ele devin elemente distincte, doar daca tinem seama de modul lor de concatenare ( imbinare ).

Obiectele se recunosc, prin luarea in considerare, atat a trasaturilor lor independente ( daca acest lucru este posibil ), cat si ( mai ales ) prin specificarea modului lor de combinare.

Cu cat obiectele sunt mai complexe, cu atat unitatea de baza a recunoasterii este combinatia de trasaturi fizice, nu trasatura fizica propriu-zisa.

Problema este de a identifica aceste combinatii elementare, pe baza carora se realizeaza recunoasterea obiectelor.

Or, principiile gestaltiste si RBC ( *** RBC = recognition by components =  un model computational de recunoastere a obiectelor realizat de I. Biederman ( 1987, 1988, 1990 ) ofera tocmai o solutie plauzibila si eleganta acestei chestiuni.

Fireste ca aceste combinatii pot fi descompuse in trasaturi fizice – ceea ce admite RBC.

Dar unitatea de baza a recunoasterii, este combinatia, ( si ) nu trasatura.

Pentru a ilustra acest lucru, privim o figura in care doua obiecte sunt prezentate in doua situatii ( A ) si ( B ). Sunt desenate fragmente din contururile celor doua obiecte, care, astfel, ne infatiseaza obiectele respective.

In ambele situatii, ( A ) si ( B ), se pot recunoaste cu usurinta, in desen, doua obiecte si anume : o lanterna, si un aparat de fotografiat.

Diferentele dintre cele doua desene sau tipuri de reprezentari ( A si B ) par minime, sau nesemnificative.

Si totusi, daca le examinam cu atentie, constatam ca avem de-a face cu  imagini complementare.

Aproape orice linie care apare in desenul ( A ) al lanternei, sau in desenul ( A ) al aparatului de fotografiat, este stearsa ( adica lipseste ) in desenul ( B ) al lanternei sau in desenul ( B ) al aparatului de fotografiat, si invers.

Daca identificarea s-ar face la nivelul trasaturilor, cele doua categorii de obiecte ni s-ar parea total diferite.

Ele par similare, si recunoastem pe baza lor acelasi obiect, deoarece atomul recunoasterii este combinatia – geonul sau configuratia gestaltista, nu trasatura.

Asadar, chiar daca obiectele simple pot fi identificate pe baza extragerii trasaturilor fizice, cu cat obiectele devin mai complexe, unitatea de baza a recunoasterii devine combinatia de trasaturi fizice – geonii si / sau configuratiile gestaltiste.

Modelul RBC ( recognition by components ) nu exclude analiza de trasaturi fizice, ci o include ca un caz particular, ceea ce revine la a spune ca este un model viabil.

*** Geoni = denumirea provine de la “ geometrical ions “, si inseamna  partile in care sunt descompuse obiectele si care pot fi considerate ca niste volume primitive numite geoni.

Un obiect complex poate fi specificat ( individualizat, particularizat, identificat ) prin geonii componenti ( partile sale componente, numite geoni ), si modul de dispunere a geonilor.

Aceiasi geoni, aflati in relatii diferite, reprezinta obiecte diferite.

Bazandu-se pe o estimare a numarului de obiecte concrete, semnificativ diferite, din Universul cunoscut noua pana in prezent, Biederman sustine ca intreaga diversitate obiectuala ar putea fi redusa la ( numai ) 24 de geoni, si la combinatiile dintre acestia.

( extras, curs universitar, Psihologie cognitiva Modele teoretico-experimentale, Mircea Miclea, Universitatea Babes-Bolyai, Cluj-Napoca, editia a II- a revazuta, Ed. Collegium Polirom, Iasi, 1999 )