Yapay Zeka, Beyin Dalgalarını Okuyarak Kişisel Olarak Çekici Portreler Oluşturuyor

"Güzelliğin" ne olduğuna dair farklı anlayışlar her zaman zorlayıcı bir konu olmuştur, ancak kesin olan bir şey, diğer insanların yüzlerinde çekici bulduğumuz şeyler, kişisel zevklerimizde bilinçsiz bir rol oynayan kültürel ve psikolojik faktörlerle birlikte zihnimizde saklanır.

IEEE Process on Affective Computing'de yayınlanan bulgulara göre, Helsinki Üniversitesi ve Kopenhag Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, bir yapay zekanın yüzleri çekici kılan öznel kavramlarımızı anlamasını sağlamak için elektroensefalografi (EEG) ölçümlerini kullandı.

Helsinki Üniversitesi, Psikoloji ve Logopedi Bölümü'nden kıdemli araştırmacı Michiel Spapé, 30 gönüllüyle gerçekleştirilen deney "flört uygulaması Tinder'e biraz benziyordu" diye açıkladı.

Araştırmacılar, yüzlerce yapay portre oluşturmak için üretken bir düşman sinir ağı (GAN) yaptılar. Görüntüler, beyin aktivitelerini ölçmek için elektrotlarla donatılmış elastik başlıklar takarken çekici buldukları yüzlere dikkat eden gönüllülere tek tek gösterildi. Katılımcı bir yüzü çekici bulduğunda, sağa kaydırmak yerine ona bakmak zorunda kaldı.

Ardından, ölçülen sinirsel aktivite, beyin tepkilerini, her bir yüzün izleyici tarafından ne kadar çekici görüldüğüne göre yorumlamak için GAN tarafından değerlendirildi. Projeyi yöneten Akademi Araştırma Görevlisi ve Doçent Tuukka Ruotsalo, "Bunun gibi bir beyin-bilgisayar arayüzü, kullanıcıların bir dizi görüntünün çekiciliği hakkındaki görüşlerini yorumlayabilir" dedi.

"Görüşlerini yorumlayarak, beyin tepkilerini yorumlayan Yapay Zeka modeli ve yüz görüntülerini modelleyen üretici sinir ağı, belirli bir kişinin çekici bulduğu şeyi birleştirerek tamamen yeni bir yüz görüntüsü oluşturabilir."

Her katılımcıya özel yeni oluşturulan yüzler, eşleşen kontrollere karşı çift kör bir prosedürde test edildi. Yeni görüntülerin deneklerin tercihleri ​​ile yüzde 80'in üzerinde doğrulukla eşleştiği görüldü.

"Çalışma, yapay bir sinir ağını beyin tepkilerine bağlayarak kişisel tercihlerle eşleşen görüntüler üretebildiğimizi gösteriyor. Çekiciliği değerlendirmede başarılı olmak, uyaranın çok dokunaklı, psikolojik bir özelliği olduğu için özellikle önemlidir. Görüntülerin nesnel kalıplara göre sınıflandırılmasında çok başarılı oldu. Karışıma beyin tepkilerini getirerek, kişisel zevk gibi psikolojik özelliklere dayalı görüntüleri tespit etmenin ve üretmenin mümkün olduğunu gösteriyoruz, "diye daha da açıkladı Spapé.

Çalışma kuşkusuz küçük; ancak, iyileştirilmiş yapay zeka sistemlerinin insanları harekete geçiren şeyin ne olduğunu anlamada daha iyi hale geldiğini öne sürüyor. Araştırmacılar, bu cihazı potansiyel olarak stereotipleri veya örtük önyargıları ayırt etmeye yönlendirebileceklerini ve aynı zamanda bireysel farklılıkları daha iyi anlamalarını sağlayabileceklerini belirtiyorlar.