Lai pētītu prātu un izziņas procesus, kopā jāsaliek vairākas zinātnes un tām visām lieliem soļiem jādodas pretī nezināmajam, lai rastu arvien vairāk atbilžu uz jautājumiem par to, kā mēs domājam un kā uztveram šo pasauli. Kāda ir nākotnes zinātne un cik nozīmīga loma tajā būs kognitīvām zinātnēm, apvienojumā ar informācijas tehnoloģiju nozari? Ko šajā jomā piedāvās jaunizveidotā Latvijas Universitātes Uztveres un kognitīvo sistēmu laboratorija, raidījumā Zināmais nezināmajā skaidro Latvijas Universitātes Sociālo zinātņu fakultātes Komunikācijas zinātnes nodaļas asociētais profesors, kognitīvo zinātņu pētnieks Jurģis Šķilters un LU Datorikas fakultātes profesors Andris Ambainis.

LU Datorikas fakultātes Uztveres un kognitīvo sistēmu laboratorijā šobrīd darbojas četri pētnieki: prof. Jurģis Šķilters, prof. Ivars Austers, doktore Līga Zariņa un maģistre Liene Viļuma. Jau šobrīd aktīvi notiek darbs pie projektiem par neironu tīkliem fleksīvo dabisko valodu apstrādei, strukturālas līdzības topoloģisko modelēšanu, e-pakalpojumu lietojamības un saskarņu lietojamības izpēti. Tāpat pētnieki veic pētījumus par krāsu uztveri un krāsu kognitīvajiem procesiem, satiksmes uzvedību, humora uztveri, vizuāli telpisko prasmju ietekmi uz mācīšanās procesiem, kā arī dažādiem telpiskās uztveres un kognitīvajiem procesiem, tostarp kognitīvo karšu veidošanos, telpisko attiecību reprezentāciju valodā un to formālu, topoloģisku analīzi.

Robots Pipars palīdz cilvēkiem ikdienā

Roboti, kas palīdz veciem ļaudīm atcerēties laikus lietot medikamentus, un spēles, kā rehabilitācijas palīginstruments - tā jau pavisam drīz var izskatīties nākotne gan sociālās aprūpes centros, gan ikviena cilvēka mājās. Piemērs tam ir robots Pipars, kas jau šobrīd spēj sazināties ar citiem, pagaidām gan tikai izklaides nolūkos. Ar Piparu un Somijas lietišķās zinātnes izpētes centra vadītāju Sari Meri-Lampi, Helsinoks Eiropas Smart Regions konferences ietvaros sarunājās Kristīne Antonova.

Pipars ir tikai viens no robotiem, kurš jau šobrīd dažādos veidos cilvēkiem palīdz ikdienā. Ko sniegs robotikas nākotne, to mēs pilnībā paredzēt nevaram, tomēr jau tagad ir skaidrs, ka tie spēj atvieglot dzīvi tiem, kuriem tas ir visvairāk nepieciešams.

Cilvēka smadzeņu spēja atšķirt pazīstamas sejas no nepazīstamām

Kad mēs skatāmies uz dažādu cilvēku sejām, mūsu smadzenes momentāni spēj noteikt, vai mēs šīs sejas pazīstam vai ne, neatkarīgi no tā, vai skatāmies uz sev tuvu cilvēku vai vienkārši uz bieži redzētu slavenību. Taču neirozinātniekiem ar šāda fakta konstatāciju vien nepietiek, un viņi gājuši tālāk, cenšoties izzināt, kāds ir smadzeņu darbības princips, kas ļauj noteikt, vai skatāmies uz ko pazīstamu vai redzam kādu pirmo reizi.

Žurnālā „Cell” (Šūna) ir publicēti pētījuma rezultāti, kas iegūti, sīkāk analizējot attēlu atpazīšanas algoritmu primātu smadzenēs. Par pārsteigumu pētniekiem, primātu smadzenēs šis algoritms izrādījies pavisam vienkāršs – tā apgalvo pētījuma vadītāja Kalifornijas tehnoloģiju institūta profesore, bioloģe Dorisa Tsao. Pētniekiem izdevies ieraudzīt, kas notiek pērtiķu smadzenēs laikā, kad tie uzlūko noteiktus fotoattēlus un kā izrādās, šādos brīžos aktivitāte vērojama tikai 205 neironos.

Jau iepriekšējos pētījumos šai zinātnieku grupai bija izdevies noteikt tos smadzeņu apgabalus, kas ir atbildīgi par attēlu, pavisam konkrēti, seju atpazīšanu. Tika definēti seši reģioni primātu smadzenēs, kas aktivējas brīdī, kad tiek uzlūkota kāda seja. Taču nu ir atklāts, ka šos reģionus savieno specifiskas nervu šūnas, kas daudz izteiktāk reaģē tieši uz sejām, nevis jebkāda cita objektu aplūkošanu. Pētnieki šīs šūnas tā arī nosaukuši – par sejas šūnām. Agrāk uzskatīja, ka katra šāda sejas šūna varētu būt atbildīga par konkrētas sejas atpazīšanu, taču pētnieki norāda – ir iespējams atpazīt sešus miljonus seju, neraugoties uz to, ka mūsu smadzenēs nav sešu miljonu sejas šūnu. Un tas tikai pierāda, ka seju atpazīšanā ir iesaistīti vēl kādi mehānismi.

Proti, katra no sejas šūnām spēj atpazīt nevis seju, bet gan noteiktus tās raksturlielumus, asis daudzdimensiju telpā – tas ir kas līdzīgs trim pamatkrāsām – sarkanai, zilai un zaļai, kas dažādās kombinācijās veido visas pārējās spektra nokrāsas. Arī šīs asis visdažādākajās kombinācijās spēj veidot visas iespējamās sejas.

Minētās asis analizē seju visdažādākajos raksturlielumos – piemēram, sejas proporcionalitāti, attālumu starp acīm un arī pieres platumu. Lai labāk izprastu, kā šīs sejas atpazīšanas asis darbojas, pētnieki salīdzināja signālus, ko raidīja pērtiķu smadzenes aplūkojot iepriekš redzētus un nekad līdz tam neredzētus attēlus.

Mēdz teikt, ka viena bilde ir vairāk nekā tūkstoš vārdu vērta. Bet šī pētījuma autori smej, ka var arī teikt, ka viena bilde ir 200 neironu vērta.  Vismaz tāds, saskaņā ar pētnieku aprēķiniem un novērojumiem, ir šūnu skaits, kas iesaistīts vienas sejas fotoattēla atpazīšanā. Un ja jau ir atminēts algoritms, kā mūsu smadzenes nosaka, kuras sejas tām liekas vai neliekas pazīstamas, tad pavisam noteikti to varēs pielietot arī dažādās sistēmās, kuru uzdevums būs ātri izanalizēt sarežģītu informācijas kopumu.