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個人有吸引力的。研究結(jié)果可用于對個人偏好和決策進(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,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)建可滿足個人喜好的面部圖像。
“在我們以前的研究中,我們設(shè)計(jì)的模型可以識別和控制簡單的肖像特征,例如頭發(fā)的顏色和情緒等,人們可以識別誰是金發(fā)碧眼的人和誰是微笑的人。吸引力是一個更具挑戰(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)像約會應(yīng)用程序Tinder:參與者在遇到一張吸引人的面孔時會“向右滑動”。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,研究人員為每個參與者生成了新的肖像,并預(yù)測他們會發(fā)現(xiàn)自己的個人魅力。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,能夠生成與個人喜好相匹配的圖像。成功評估吸引力尤其重要,因?yàn)檫@是刺激性的一種令人刺痛的心理特性。基于目標(biāo)模式對圖像進(jìn)行分類非常成功。通過使大腦對混合圖像做出反應(yīng),可以證明基于心理屬性(例如個人品味)檢測并生成圖像。”
暴露無意識態(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。
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