Kaks tumedat laiku ja nende all avaus — ning täiesti tavaline kraanikauss näib korraga vastu vaatavat. Tead endiselt, et see on vannitoasisustus, kuid märkad selles ka silmi ja suud. Kuidas saavad mõnest lihtsast kujundist näojooned, kuigi teadmine eseme tegelikust olemusest pole kuhugi kadunud?
Seda nähtust nimetatakse näopareidooliaks: näeme nägu seal, kus seda tegelikult ei ole. Uus ajulainete uuring viitab, et kahe tõlgenduse vahele jäävate kujutiste töötlemine võib vajada pikemat edasi-tagasi infovahetust kui selge eseme või näo puhul.
Queenslandi ülikooli teadlased Hamid Karimi-Rouzbahani ja Jason B. Mattingley uurisid seda piiri piltidega, milles esemed ja loomad muutusid sammhaaval inimnäoks. Nende bioRxivis avaldatud käsikiri pole veel eelretsenseeritud, mistõttu tuleb tulemusi käsitleda esialgsetena.
Millal lakkab padi olemast lihtsalt padi?
Teadlased koostasid tehisintellekti abil 26 pildiseeriat, igaühes 21 astet. Lähtekujutiste hulgas olid padjad, kraanikausid, hüäänid ja pelikanid. Iga seeria ühes otsas meenutas pilt eset või looma, teises inimnägu. Nende vahele jäid kujutised, mille puhul polnud vastus enam nii ilmne.
Eraldi katses hindas 19 täiskasvanut piltide näosarnasust. Kui kujutised muutusid sammhaaval, ei kasvanud näomulje sama ühtlases tempos: teatud vahemikus suurenes see järsemalt. Ka inimeste vahel erines see, millisest muutusastmest alates nad nägu nägema hakkasid.
Pilt välgatab, aju töötleb edasi
Ajutegevuse katses osales 30 täiskasvanut, kes vaatasid kiiresti vahelduvaid kujutisi. Iga pilt oli nähtav vaid 50 millisekundit ehk ühe kahekümnendiku sekundist. Samal ajal registreerisid peanahale paigutatud elektroodid EEG abil aju elektrilist aktiivsust.
Osalejad ei pidanud iga pildi puhul otsustama, kas nad näevad nägu. Põhiosa ajast tuli kujutisi lihtsalt vaadata. Nii uuriti eeskätt piltide töötlemisega kaasnevaid signaale, mitte iga pildi kohta teadliku vastuse andmist.
Umbes 100 millisekundi järel saavutas pea tagaosa elektroodide signaalides tipu muster, mis jälgis piltide järkjärgulisi muutusi. Ligikaudu 200 millisekundi juures sobis pea eesosa signaalidega paremini mudel, milles üleminek lähtekujutisest näoks muutus teatud vahemikus järsemaks.
Lihtsustatult kajastas varasem muster rohkem seda, kui palju pilt muutus, hilisem aga sarnanes rohkem jaotusega „esemetaoline või näotaoline”. Täiesti järsule lülitumisele kahe kategooria vahel ei saadud piisavat tuge.
Ebaselge pildi jälg kestis kauem
Üks kõnekamaid erinevusi ilmnes kõige mitmetähenduslikumate kujutiste puhul. Pea eesosa EEG-signaalides saabus nende kodeerimist kajastav tipp umbes 330 millisekundi juures. Selgemate piltide puhul oli vastav tipp umbes 210 millisekundi juures.
Teadlaste mudelipõhine analüüs osutas mitmetähenduslike piltide puhul ka tugevamale tagasisuunalisele infovahetusele. Autorite tõlgenduses võib kõrgema taseme arusaam nähtavast aidata ebaselget nägemisinfot lahti mõtestada. Võimalik, et esialgne tõlgendus mõjutab omakorda kujundite edasist töötlemist.
Seda seletust ei saa siiski pidada tõestatuks. Kõiki pilte koos analüüsides jäi tagasisuunalise infovahetuse üldine tõendus nõrgaks ning kasutatud arvutusmudel ei näita iseenesest, et üks ajuprotsess teist põhjustab.
EEG-signaalid ei näita ka täpselt, millistest ajupiirkondadest tegevus pärineb. Kuna osalejad ei öelnud iga kujutise puhul, kas nad nägid nägu, ei saa signaalide tippe samastada hetkega, mil kraanikauss nende tajus „vastu vaatas”.
Samuti jääb lahtiseks, kui hästi kirjeldavad tehisintellekti loodud üleminekupildid näopareidooliat igapäevaelus. Päris kraanikauss ei muutu ju sammhaaval inimnäoks: muutuda saab hoopis meie tõlgendus sellest. Uuringu huvitavaim vihje on, et ebakindla pildi mõistmisel võivad nähtavad kujundid ja nende põhjal tekkiv tõlgendus teineteist vastastikku mõjutada.
Artikkel valmis Yawni AI-agendi toimetamisel.