Хотя некоторые знаменитости считаются “общепринято” красивыми, красота все еще очень субъективна. Новая система на основе искусственного интеллекта умеет определять, какие конкретно черты нравятся человеку, а затем генерировать лица, сочетающие эти качества.
Как это работает?
Ученые из университетов Хельсинки и Копенгагена начали с создания генеративной состязательной нейросети (GAN) для генерации сотен фотореалистичных портретов несуществующих людей.
Эти лица затем поочередно демонстрировались тридцати испытуемым. Людям было поручено уделять больше внимания лицам, которые кажутся им наиболее привлекательными. В это время электрическая активность их мозга регистрировалась с использованием ЭЭГ (электроэнцефалографии). Алгоритмы, основанные на машинном обучении, считывали эти сигналы и выявляли конкретные черты, наиболее привлекательные для каждого отдельного испытуемого. Затем нейросеть объединяла эти черты в новый портрет.
Этот новый портрет, сгенерированный с учетом персональных предпочтений, снова демонстрировался человеку в составе набора случайных лиц. Испытуемый не знал, какое именно лицо было создано лично для него, но в 87% случаев он называл его привлекательным. По словам ученым, эту цифру можно улучшить, если тренировать нейросеть на большем количестве испытуемых.
Почему это важно?
Результаты эксперимента могут быть использованы, чтобы научить компьютерные системы лучше понимать субъективные предпочтения людей и считывать их бессознательное отношение к тому или иному предмету или явлению.
“Исследование демонстрирует, что мы способны генерировать изображения, которые соответствуют личным предпочтениям, подключая искусственную нейросеть к реакциям мозга. Компьютерное зрение до сих пор было очень успешным в классификации изображений на основе объективных паттернов. Но вводя реакции мозга в уравнение, мы демонстрируем, что можно выявлять и генерировать изображения, основанные на психологических свойствах, таких как личный вкус и предпочтения человека”, - говорит старший автор исследования Михил Спапе.
На практике это может означать появление в будущем компьютеров, гаджетов и сервисов которые будут еще лучше подстраиваться под желания пользователя, учитывая не только его активные действия, но и бессознательные предпочтения.
Статья об исследовании опубликована в журнале IEEE Transactions in Affective Computing.
