研究人員利用AI技術(shù)分析如何使人類面孔變得有吸引力的主觀觀念。該設(shè)備可以創(chuàng)建肖像模型，這些肖像被定制為對(duì)個(gè)人有吸引力的。研究結(jié)果可用于對(duì)個(gè)人偏好和決策進(jìn)行建模并分析的創(chuàng)新方法。

赫爾辛基大學(xué)和哥本哈根大學(xué)的研究人員，研究了計(jì)算機(jī)是否能夠識(shí)別我們認(rèn)為有吸引力的面部特征，并在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建符合我們審美標(biāo)準(zhǔn)的新圖像。研究人員使用人工智能來解釋大腦信號(hào)，并將大腦、計(jì)算機(jī)界面與人造面部的生成模型結(jié)合在一起。這使計(jì)算機(jī)能夠創(chuàng)建可滿足個(gè)人喜好的面部圖像。

“在我們以前的研究中，我們?cè)O(shè)計(jì)的模型可以識(shí)別和控制簡單的肖像特征，例如頭發(fā)的顏色和情緒等，人們可以識(shí)別誰是金發(fā)碧眼的人和誰是微笑的人。吸引力是一個(gè)更具挑戰(zhàn)性的研究主題，因?yàn)閷?shí)際上，我們經(jīng)常很難解釋到底是什么使某人變得美麗：什么是情人眼中的美麗？”這是赫爾辛基大學(xué)心理學(xué)與徽標(biāo)學(xué)系的高級(jí)研究員Docent MichielSpapé研究的課題。

該研究結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)和心理學(xué)，于2月發(fā)表在《IEEE Transactions》的《情感計(jì)算》雜志上。

最初，研究人員為生成對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN）提供了創(chuàng)建數(shù)百幅人工畫像的任務(wù)。圖像一次顯示給30名志愿者，這些志愿者被要求注意他們發(fā)現(xiàn)的有吸引力的面孔，同時(shí)通過腦電圖（EEG）記錄他們的大腦反應(yīng)。

它的工作有點(diǎn)像約會(huì)應(yīng)用程序Tinder：參與者在遇到一張吸引人的面孔時(shí)會(huì)“向右滑動(dòng)”。但是，在這里，他們除了觀察圖像外不必做任何其他事情。 該軟件可以測試他們的大腦對(duì)圖像的直接反應(yīng)、

研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，將腦電數(shù)據(jù)通過腦機(jī)接口連接到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這樣的大腦計(jì)算機(jī)接口能夠解釋用戶對(duì)一系列圖像的吸引力的看法。通過解釋他們的觀點(diǎn)，解釋大腦反應(yīng)的AI模型和對(duì)面部圖像建模的生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以共同產(chǎn)生一個(gè)完整的圖像。結(jié)合特定人的吸引力，可以創(chuàng)造出新的面孔圖像。

為了測試其建模的有效性，研究人員為每個(gè)參與者生成了新的肖像，并預(yù)測他們會(huì)發(fā)現(xiàn)自己的個(gè)人魅力。他們以雙盲程序?qū)ζヅ涞目丶M(jìn)行了測試，發(fā)現(xiàn)新圖像以80％以上的準(zhǔn)確度匹配了受試者的喜好。

這項(xiàng)研究表明，通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接到大腦反應(yīng)中，能夠生成與個(gè)人喜好相匹配的圖像。成功評(píng)估吸引力尤其重要，因?yàn)檫@是刺激性的一種令人刺痛的心理特性?；谀繕?biāo)模式對(duì)圖像進(jìn)行分類非常成功。通過使大腦對(duì)混合圖像做出反應(yīng)，可以證明基于心理屬性（例如個(gè)人品味）檢測并生成圖像?！?/p>

暴露無意識(shí)態(tài)度的潛力

最終，這項(xiàng)研究可以通過AI解決方案與腦機(jī)接口之間的交互作用，提高計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和逐漸理解主觀偏好的能力，從而造福于社會(huì)。
編輯：lyn