Машинное обучение раскрывает эволюцию лиц обезьян
Учёные обнаружили, что компьютеры могут использовать узоры на лицах обезьян не только для точного определения вида, но и для различения особей внутри вида. Их выводы, основанные на алгоритмах для идентификации мартышек-гуенонов, показывают, что машинное обучение может быть инструментом для изучения эволюции и помогает определить факторы, приведшие к дифференциации лиц в эволюции обезьян.
Исследование опиралось на более 500 фотографий 12 видов гуенонов, сделанных в различных условиях: в зоопарках США и Великобритании и в заповеднике в Нигерии. Гуеноны — особенно интересная и визуально яркая группа для изучения, со множеством близкородственных видов, демонстрирующих замечательное разнообразие красочных узоров на лицах.
Анализ сосредоточился на конкретных визуальных сигналах гуенонов:
- Общий рисунок лица, описанный с помощью техники «собственных лиц» (eigenface), метода компьютерного зрения для распознавания человеческих лиц.
- Пятна на бровях и носу, выделенные из изображений.
Затем исследователи проверили, может ли алгоритм точно:
- Определить отдельных особей гуенонов.
- Классифицировать их по виду среди 12 в выборке.
- Определить возраст и пол каждой особи.
Результаты показали, что компьютер может использовать как общий рисунок лица, так и пятна на бровях и носу, чтобы правильно:
- Категоризировать виды.
- Идентифицировать отдельных особей.
Однако алгоритм не смог определить возраст или пол.
Это говорит о том, что передача этих характеристик другим особям не была важным фактором в эволюции внешнего вида гуенонов. В отличие от этого, надёжная классификация по виду и индивидуальности указывает, что способность сигнализировать об этих признаках была сильным фактором в эволюции их лиц. В более широком смысле, результаты демонстрируют, что лица высоконадёжны для классификации по видам и что визуальные сигналы сыграли важную роль в радиации этой группы на множество разных видов.