L'intelligenza artificiale comprende ciò che ti attrae e lo crea per te
I ricercatori sono riusciti a far comprendere ad un'intelligenza artificiale le rappresentazioni soggettive di attrazione nei confronti dei volti degli umani.
I ricercatori dell'Università di Helsinki e dell'Università di Copenaghen hanno progettato un modello specifico di computer che è in grado di identificare i tratti del viso che consideriamo attraenti e, sulla base di ciò, creare nuove immagini corrispondenti ai nostri personali criteri di bellezza.
Il dispositivo di cui si parla ha dimostrato la capacità di creare nuovi volti su misura per essere considerati personalmente attraenti per chi li guarda. I risultati possono essere utilizzati, ad esempio, per modellare le preferenze e per identificare potenziali atteggiamenti inconsci che riguardano il mondo dei desideri umani.
L'interpretazione dei segnali cerebrali ha permesso al computer di creare immagini del viso che fanno riferimento alle preferenze individuali.
"Nei nostri studi precedenti, abbiamo progettato modelli in grado di identificare e controllare semplici caratteristiche del ritratto, come il colore dei capelli e l'emozione. Tuttavia, tutti concordiamo ampiamente su chi è biondo e chi sorride. L'attrattiva è un argomento di studio più impegnativo e complesso, è associata a fattori culturali e psicologici che probabilmente giocano un ruolo inconscio nelle nostre preferenze individuali. In effetti, spesso troviamo molto difficile spiegare cosa sia esattamente ciò che rende bello qualcosa, o qualcuno: la bellezza è negli occhi di chi guarda ", affermano il capo progetto Ricercatore e Docente Michiel Spapé del Dipartimento di Psicologia e Logopedia dell'Università di Helsinki.
Inizialmente, i ricercatori hanno assegnato ad una rete neurale computerizzata il compito di creare centinaia di ritratti artificiali. Le immagini sono state mostrate, una alla volta, a 30 volontari a cui è stato chiesto di prestare attenzione ai volti che trovavano attraenti mentre le loro risposte cerebrali venivano registrate tramite elettroencefalografia (EEG).
I ricercatori hanno analizzato i dati EEG con tecniche di apprendimento automatico, collegando i dati EEG individuali attraverso un'interfaccia cervello-computer ad una rete neurale generativa.
"Ha funzionato un po' come l'App di appuntamenti Tinder: i partecipanti hanno fatto scorrere il dito verso destra quando si sono imbattuti in un viso attraente. Qui, tuttavia, non dovevano fare altro che guardare le immagini. Abbiamo misurato la loro risposta cerebrale immediata " Spiega Spapé e riferisce "Un'interfaccia cervello-computer come questa è in grado di interpretare le opinioni degli utenti sull'acapacità di attrarre di una serie di immagini. Interpretando le loro opinioni, il modello di intelligenza artificiale che interpreta le risposte del cervello e la rete neurale che modella le immagini del viso riesce ad individuare e riprodurre ciò che una persona in particolare trova attraente ", afferma Tuukka Ruotsalo, ricercatore capo del progetto dell'Accademia.
Testandole in una procedura in doppio cieco contro controlli abbinati, hanno scoperto che le nuove immagini corrispondevano alle preferenze dei soggetti con una precisione di oltre l'80%.
In definitiva, lo studio potrebbe avvantaggiare la società aumentando la capacità dei computer di apprendere e comprendere sempre più le preferenze soggettive, attraverso l'interazione tra soluzioni di intelligenza artificiale e interfacce cervello-computer.
"Se questo è possibile in qualcosa che è tanto personale e soggettivo quanto l'attrattiva, potremmo anche essere in grado di esaminare altre funzioni cognitive come la percezione e il processo decisionale. Potenzialmente, potremmo orientare il dispositivo verso l'identificazione di stereotipi o pregiudizi impliciti e meglio comprendere le differenze individuali ", afferma Spapé.
Riferimento:
- Michiel Spape, Keith Davis, Lauri Kangassalo, Niklas Ravaja, Zania Sovijarvi-Spape, Tuukka Ruotsalo. Brain-computer interface for generating personally attractive images. IEEE Transactions on Affective Computing, 2021; 1 DOI: 10.1109/TAFFC.2021.3059043
(articolo a cura della dott.ssa Assunta Giuliano)
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