Ktoś Ci się podoba? Uważaj, może cię zdradzić sztuczna inteligencja
Naukowcy, wykorzystując sztuczną inteligencję, są w stanie ustalić, które osoby postrzegamy jako atrakcyjne. Zdradza nas aktywność mózgu.
Zespół psychologów i informatyków z Uniwersytetu Helsińskiego w Finlandii wykorzystał pomiary elektroencefalograficzne (EEG), aby określić, które twarze są dla nas atrakcyjne. Zgromadzone w ten sposób dane naukowcy wprowadzili do programu bazującego na sztucznej inteligencji i użyli systemu uczenia maszynowego, a dokładniej mówiąc sieci neuronowych typu GAN (generatywnych sieci przeciwstawnych). Dzięki temu byli w stanie stworzyć zupełnie nowe, idealne twarze.
Naukowcy badali aktywność mózgu
W eksperymencie uczestniczyło 30 osób. Podczas badań ochotnicy siedzieli przed ekranem komputera, gdzie wyświetlały się zdjęcia różnych twarzy. Żadna z nich nie należała do prawdziwego człowieka. Były to natomiast realistycznie wyglądające portrety, wygenerowane na podstawie bazy około 200 000 zdjęć celebrytów.
Uczestnicy nosili również specjalne urządzenie, przypominające czapkę, które zostało wyposażone w elektrody mierzące aktywność mózgu. Rejestrowały one ich reakcje na pojawiające się fotografie. Te indywidualne pomiary aktywności fal mózgowych były następnie oceniane przez system GAN, interpretujący każde zachowanie. Korzystając z tych danych, GAN wygenerował zdjęcia zupełnie nowych, atrakcyjnych twarzy.
Podczas drugiego eksperymentu ochotnicy oglądali i oceniali zdjęcia przedstawiające komputerowo wygenerowane twarze, pomieszane z losowo wybranymi fotografiami. Jego wyniki potwierdziły ustalenia naukowców. Twarze stworzone na podstawie danych pochodzących z pomiarów elektroencefalograficznych były oceniane jako atrakcyjne w 80 proc. przypadków, podczas gdy pozostałe były oceniane w taki sposób tylko w 20 proc. przypadków.
Chociaż w badaniu uczestniczyła niewielka liczba osób, było ono w stanie pokazać, w jaki sposób zaawansowane systemy sztucznej inteligencji są w stanie ustalać, co jest dla nas atrakcyjne. Naukowcy uważają, że jest to ogromny krok, ponieważ w przyszłości może otworzyć furtkę do analizowania innych funkcji poznawczych np. percepcji, czy sposobów podejmowania decyzji, a nawet stereotypów i ukrytych uprzedzeń. Badania ukazały się na łamach "IEE Transactions on Affective Computing".
