뇌가 색상 없이도 이미지를 확실하게 인식할 수 있는 이유를 연구에서 설명합 니다.

인간의 시각 시스템에는 색상을 처리하는 정교한 기계가 있지만 뇌는 흑백 이미지의 물체를 인식하는 데 아무런 문제가 없습니다. MIT의 새로운 연구는 뇌가 색상과 색상 저하 이미지를 모두 식별하는 데 어떻게 능숙해졌는지에 대한 가능한 설명을 제공합니다.

연구자들은 실험 데이터와 컴퓨터 모델링을 사용하여 이 능력의 뿌리가 발달에 있을 수 있다는 증거를 발견했습니다. 신생아가 어릴 때 매우 제한된 색상 정보를 받으면 뇌는 색상보다는 휘도나 방출하는 빛의 강도를 기준으로 물체를 구별하는 방법을 배우게 됩니다. 나중에 망막과 피질이 색을 처리하는 데 더 잘 갖추어져 있으면 뇌는 색 정보도 통합할 뿐만 아니라 색 단서에 크게 의존하지 않고 이미지를 인식하는 이전에 획득한 능력도 유지합니다.

이번 연구 결과는 초기에 저하된 시각 및 청각 입력이 실제로 지각 시스템의 초기 개발에 도움이 될 수 있음을 보여주는 이전 연구와 일치합니다.

“우리의 지각 시스템에 있는 초기 한계에 중요한 것이 있다는 일반적인 생각은 색각과 시력을 초월합니다. 우리 연구실에서 오디션과 관련하여 수행한 일부 작업은 또한 오디션에 중요한 것이 있음을 시사합니다. 이 연구의 수석 저자이자 MIT 뇌 및 인지 과학 교수인 파완 신하(Pawan Sinha)는 “신생아 시스템이 처음에 노출되는 정보의 풍부함에 한계를 두는 것”이라고 말했습니다.

이번 연구 결과는 선천적 시각 장애가 있지만 나중에 선천성 백내장을 제거하여 시력을 회복한 어린이가 흑백으로 제시된 물체를 식별하는 데 훨씬 더 어려움을 겪는 이유를 설명하는 데도 도움이 됩니다. 시력이 회복되자마자 풍부한 색상 입력을 받는 어린이는 색상에 대한 과도한 의존도가 높아져 색상 정보의 변경이나 제거에 대한 회복력이 훨씬 약해질 수 있습니다.

MIT 박사후 연구원인 Marin Vogelsang과 Lukas Vogelsang, 그리고 Project Prakash 연구 과학자인 Priti Gupta가 이번 연구의 주요 저자입니다. 과학. 은퇴한 신경학자이자 현재는 MIT 연구 제휴사인 Sidney Diamond와 Project Prakash 팀의 추가 구성원도 이 논문의 저자입니다.

흑백으로 보니

색상에 대한 초기 경험이 나중에 물체 인식에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구자의 탐구는 선천성 백내장을 갖고 태어난 후 시력을 회복한 어린이에 대한 연구의 간단한 관찰에서 시작되었습니다. 2005년에 Sinha는 인도에서 가역적인 형태의 시력 상실을 겪고 있는 어린이를 식별하고 치료하기 위한 프로젝트 Prakash(산스크리트어 “빛”)를 시작했습니다.

이들 어린이 중 상당수는 치밀한 양측 백내장으로 인해 실명에 시달리고 있습니다. 이 질환은 인도에서 치료되지 않는 경우가 많습니다. 인도에는 세계에서 가장 많은 시각 장애인 인구(200,000~700,000명으로 추산)가 있습니다.

Project Prakash를 통해 치료를 받는 어린이는 시각 발달에 대한 연구에도 참여할 수 있으며, 그 중 다수는 과학자들이 시력 회복 후 뇌 조직이 어떻게 변화하는지, 뇌가 밝기를 추정하는 방법 및 시력과 관련된 기타 현상에 대해 더 많이 배우는 데 도움이 되었습니다.

이 연구에서 Sinha와 그의 동료들은 어린이들에게 컬러 이미지와 흑백 이미지를 모두 제시하는 간단한 물체 인식 테스트를 실시했습니다. 정상적인 시력을 가지고 태어난 어린이의 경우 컬러 이미지를 회색조로 변환해도 묘사된 물체를 인식하는 능력에 전혀 영향을 미치지 않습니다. 그러나 백내장 제거 수술을 받은 어린이들에게 흑백 영상을 보여주었을 때, 그들의 수행 능력은 크게 떨어졌습니다.

이로 인해 연구자들은 아이들이 어릴 때 노출되는 시각적 입력의 특성이 색상 변화에 대한 회복력과 흑백 이미지에 표시된 물체를 식별하는 능력을 형성하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 가설을 세웠습니다. 정상적으로 시력을 유지하는 신생아의 경우 출생 시 망막 원추 세포가 제대로 발달하지 않아 아기의 시력과 색각이 좋지 않게 됩니다. 생후 첫 몇 년간 원뿔 시스템이 발달함에 따라 시력이 눈에 띄게 향상됩니다.

미성숙한 시각 시스템은 현저히 감소된 색상 정보를 수신하기 때문에 연구자들은 이 기간 동안 아기 뇌가 색상 단서가 감소된 이미지를 인식하는 데 능숙해질 것이라는 가설을 세웠습니다. 또한 그들은 백내장을 안고 태어났다가 나중에 이를 제거한 어린이가 물체를 식별할 때 색상 단서에 너무 많이 의존하는 법을 배울 수 있다고 제안했습니다. 그 이유는 논문에서 실험적으로 입증한 것처럼 성숙한 망막을 사용하여 수술 후 여정을 시작하기 때문입니다. 좋은 색각을 가지고 있습니다.

해당 가설을 엄격하게 테스트하기 위해 연구원들은 표준 컨볼루션 신경망인 AlexNet을 비전의 계산 모델로 사용했습니다. 그들은 객체를 인식하도록 네트워크를 훈련시켜 훈련 중에 다양한 유형의 입력을 제공했습니다. 하나의 훈련 계획의 일환으로 처음에는 모델의 회색조 이미지만 보여준 다음 나중에 컬러 이미지를 도입했습니다. 이는 아기의 시력이 생후 첫 몇 년 동안 성숙해짐에 따라 색채 풍부화의 발달 진행 과정을 대략적으로 모방합니다.

또 다른 훈련 방법은 컬러 이미지로만 구성되었습니다. 이는 백내장을 제거하자마자 풀 컬러 정보를 처리할 수 있기 때문에 Project Prakash 어린이의 경험과 유사합니다.

연구자들은 발달에 영감을 받은 모델이 두 유형의 이미지 모두에서 물체를 정확하게 인식할 수 있고 다른 색상 조작에도 탄력적이라는 것을 발견했습니다. 그러나 컬러 이미지에만 훈련된 Prakash-proxy 모델은 회색조 또는 색조 조작 이미지에 대한 좋은 일반화를 보여주지 못했습니다.

“이 Prakash와 같은 모델은 컬러 이미지에는 매우 훌륭하지만 다른 어떤 것에도 매우 열악합니다. 초기에 색상 저하 훈련으로 시작하지 않을 때 이러한 모델은 일반화되지 않습니다. 특정 색상 단서에 의존합니다.”라고 Lukas Vogelsang은 말합니다.

발달에 영감을 받은 모델의 강력한 일반화는 단순히 컬러 및 회색조 이미지 모두에 대해 훈련된 결과가 아닙니다. 이러한 이미지의 시간적 순서는 큰 차이를 만듭니다. 먼저 컬러 이미지에 대해 학습한 다음 회색조 이미지에 대해 학습한 또 다른 객체 인식 모델은 흑백 객체를 식별하는 데 효과적이지 않았습니다.

“중요한 것은 발달 안무의 단계뿐만 아니라 그것이 진행되는 순서이기도 합니다.”라고 Sinha는 말합니다.

제한된 감각 입력의 장점

연구진은 모델의 내부 구성을 분석함으로써 회색조 입력으로 시작하는 모델이 휘도에 의존하여 물체를 식별하는 방법을 학습한다는 사실을 발견했습니다. 색상 입력을 받기 시작하면 이미 잘 작동하는 전략을 배웠기 때문에 접근 방식을 크게 바꾸지 않습니다. 컬러 이미지로 시작한 모델은 회색조 이미지가 도입된 후 접근 방식을 바꾸었지만 먼저 회색조 이미지가 제공된 모델만큼 정확하게 만들 수는 없었습니다.

유사한 현상이 인간의 뇌에서도 발생할 수 있습니다. 인간의 뇌는 어릴 때 더 많은 가소성을 갖고 휘도만으로 물체를 식별하는 방법을 쉽게 배울 수 있습니다. 인생 초기에 색상 정보가 부족하면 희박한 정보를 기반으로 물체를 식별하는 방법을 학습하므로 뇌 발달에 실제로 도움이 될 수 있습니다.

“신생아로서 정상적인 시력을 가진 어린이는 어떤 의미에서 색각이 부족합니다. 그리고 이것이 장점으로 드러났습니다.”라고 Diamond는 말합니다.

Sinha 연구실의 연구원들은 초기 감각 입력의 제한이 청각 시스템뿐만 아니라 시각의 다른 측면에도 도움이 될 수 있음을 관찰했습니다. 2022년에 그들은 계산 모델을 사용하여 아기가 자궁에서 듣는 것과 유사한 저주파 소리에만 조기에 노출되면 감정 인식과 같이 장기간에 걸쳐 소리를 분석해야 하는 청각 작업의 성능이 향상된다는 것을 보여주었습니다. 그들은 이제 이 현상이 언어 습득과 같은 발달의 다른 측면으로 확장되는지 여부를 조사할 계획입니다.

이 연구는 NIH 국립 안과 연구소(National Eye Institute of NIH)와 지능 고급 연구 프로젝트 활동(Intelligence Advanced Research Projects Activity)의 자금 지원을 받았습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/05/240523153624.htm