Нейромережа створила ідеальні обличчя за індивідуальними мірками

Розробники штучного інтелекту навчили генеративну змагальну мережу створювати портрети «ідеальних» людей для 30 добровольців за даними активності їхнього мозку. Їй вдалося вгадати уподобання учасників дослідження із точністю більш як 80 відсотків та продемонструвати, що алгоритми зможуть вгадати ваші бажання за електроенцефалографією. Своє дослідження взаємодії штучного інтелекту та мозкової активності вчені опублікували у журналі IEEE Transactions in Affective Computing.

Mich Spape / YouTube

Що можна назвати «ідеальним» портретом?

Уявлення про красу тіла і гармонію пропорцій століттями захоплювали вчених, згадайте тільки Вітрувіанську людину Леонардо да Вінчі. Величезна кількість досліджень у психології, еволюційній біології, соціології, нейробіології та когнітивних науках зосереджена на визначенні того, що ми називаємо красою обличчя і тіла. Зокрема обличчя — це та частина людського тіла, з якої ми можемо отримати величезну кількість інформації про людину: її вік, стать, етнічну приналежність, наміри та емоції. Саме з обличчя, ми одразу робимо висновки для себе, чи приваблива нам людина. Однак, разом з тим нам важко пояснити, що саме робить одне обличчя більш привабливим для нас, а інше — ні. Ви можете перелічити визначні для себе фактори, але для кожного кількість цих змінних буде різною. Тож єдине, як ми можемо кількісно оцінити привабливість — за допомогою кореляції рейтингів зображень людей, які оцінювались людьми з різних культурних груп. І навіть після того ми розуміємо, що краса людини є більш складним поняттям, ніж симетрія, певне співвідношення очей та носа або явна наявність вторинних статевих ознак.

Як виміряти чужі вподобання?

Присвячені автоматичній оцінці краси обличчя роботи зосереджувалися на відношенні суб’єктивних оцінок різних людей та векторів лицьових координат в просторі, з яких із появою глибинних нейромереж з’явилася можливість виділяти передбачувано привабливі геометричні характеристики обличчя, його емоційного виразу і навіть текстури шкіри. У своїй роботі вчені також використовували суб’єктивні оцінки, однак просили учасників розглянути і оцінити привабливість портретів під час електроенцефалографії. Електроди реєстрували пов'язаний з подіями потенціал головного мозку (event-related potential, ERP), тобто сигнали, які видавав мозок у відповідь на якесь відчуття — естетичне задоволення, відразу або захоплення.

Що з мозковою активністю робить нейромережа?

Спершу дослідники доручили генеративно-змагальній нейромережі створити сотні штучних людських портретів, які потім по одному показували 30 добровольцям. Їх попросили звернути увагу на привабливі для них обличчя, що потім вчені фіксували за допомогою ЕЕГ. Учасникам дослідження нічого не потрібно було робити, окрім як дивитися на обличчя — їхню реакцію на зображення одразу фіксували електродами. Потім дані ЕЕГ за допомогою методів машинного навчання через інтерфейс мозок-комп'ютер передали нейронній мережі. Вона у свою чергу класифікувала реакції мозку та моделювала нові зображення осіб, комбінуючи те, що конкретна людина вважає привабливим.

Вміння нейромережі дослідники оцінили схожим чином: нові портрети знову показали учасникам за допомогою процедури подвійного сліпого аналізу. Так алгоритм вгадав уподобання учасників з точністю понад 80 відсотків. За словами вчених, їхнє дослідження демонструє можливість використання людських уподобань нейромережами, що можна буде використовувати для дослідження таких психологічних явищ як смак, виявлення несвідомих установок, стереотипів та моделювання переваг для прийняття певного рішення.

Втім, це не перший випадок навчання нейромереж на наших біологічних сигналах. Так штучний інтелект вже розпізнавав мелодію по активності мозку, а за серцебиттям і диханням відрізнив радість від суму.