Kauneus on katsojan aivoissa - tekoäly lukee aivotoimintaa ja luo yksilöllisesti viehättäviä kuvia
Tutkijat saivat tekoälyohjelman ymmärtämään, millaisia kasvoja eri ihmiset pitävät viehättävinä。Kone pystyi myös loomaan uusia, eri yksilöiden viehättävinä pitämiä kasvokuvia。Tuloksia voi hyödyntää esimerkiksi mieltymysten ja päätöksenteon mallintamisessa ja piiloasenteiden tunistamisessa。

Helsingin yliopiston ja Kööpenhaminan yliopiston tutkijat selvittivät, pystyykö tietokone tunistamaan, mitä kasvonpiirteitä eri yksilöt pitävät viehättävinä ja lumaan uusia kuvia, jotka istuvat kriteereihimme。Tutkijat hyödynsivät aivojen ja tietokoneen toimintaa yhdistäviä käyttöliittymiä, jotka perustuvat tekoälymenetelmin tulkittaviin eeg - mittauksin。图洛克塞纳与托蒂拉·奥尼斯图伊·卢马恩·埃里yksilöitä miellyttäviä kasvokuvia。

- Aiemmissa tutkimuksissamme olemme luoneet malleja, jotka pystyvät löytämään ja kontrolloimaan yksinkertaisia kasvokuvien piirteitä, kuten hiusten tai silmien väriä。Yleensä ihmiset ovat melko samaa mieltä siitä, kenellä on vaaleat hiukset tai milloin kasvoilla on hymyilevä ilme。Viehättävyys on haastavampi tutkimuskohde, koska se kytkeytyy kulttuurisiin, yksilöllisiin ja psykologisiin tekijöihin, joista suuri osa on tiedostamattomia。Kauneus on katsojan silmässä, sanoo vanhempi tutkija, dosentti米歇尔•SpapeHelsingin yliopiston心理学家ja logopedian osastolta

Tietojenkäsittelytiedettä ja psykologiaa yhdistävä tutkimusjulkaistiin情感计算-tiedelehdessa helmikuussa

Aivot paljastivat mieltymykset

恩辛·图特基耶特·拉伊托瓦(GAN)将军神经网络(lomaan satoja keinotekoisia kasvokuvia)。Kuvia näytettiin yksi kerrallaan 30 vapaaehtoiselle, jotka oli kytketty aivovastetta mittaavaan EEG-laitteistoon (elektroenkefalalografia)。Koehenkilöitä pyydettiin kiinnittämään huomiota niihin kasvoihin, jotka olivat heidän mielestään viehättäviä。

- Vähän samaan tapaan kuin deittisovellus Tinderissä, koehenkilöt " pyyhkäisivät oikealle " viehättävät kasvot nähdessään。Tässä tapauksessa koehenkilöiden ei kuitenkaan tarvinnut tehdä muuta kuin katsoa kuvaa。Heidän luontainen reaktionsa kuvaan mitattin suoraan aivovasteesta, Spapé kertoo。

Tutkijat analysoivat koehenkilöiden reaktioista kertynyttä EEG-dataa koneoppimismenetelmillä ja yhdistivät ne aivokäyttöliittymän välityksellä generatiiviseen neuroverkkoon。

- Tällainen aivokäyttöliittymä pystyy tulkitsemaan käyttäjän mielipiteen useiden erilaisten kuvien viehättävyydestä。Tulkitsemalla mielipiteet tekoälymallilla voidaan generatiivisen neuroverkon avulla tuottaa kokonaan uusi kasvokuva, jossa yksilöllistä viehättävyyttä vastaavat piirteet yhdistyvät, kertoo projektista vastaava akatemiatutkija, apulaisprofessoriTuukka Ruotsalo

Testatakseen mallinnuksensa paikkansapitävyyden tutkijat loivat osanottajien katsottavaksi uusia kasvokuvia, joiden ajateltiin viehättävän eri yksilöitä。Kaksoissokkoutetussa kokeessa kävi ilmi, että uudet kuvat vastasivat koehenkilöiden mieltymyksiä yli 80 prosenn tarkkuudella。

- Tutkimus näyttää, että yhdistämällä neuroverkon aivovasteeseen pystymme lumaan yksilöllisiä mieltymyksiä vastavia kuvia。登录merkittävää, että tämä onnistui juuri viehättävyyden arvioinnissa, koska kyse On hyvin yksilöllisesti koettavasta asiasta。Konenäkö on aiemmin onnistunut esimerkiksi luokittelemaan kuvia sille opetetun kriteeristön mukaan, mutta aivovasteiden ansiosta on mahdollista jäljittää ja luoda kuvia psykologisten ominaisuuksien, kuten henkilökohtaisten mieltymysten mukaan, Spapé kertoo。

Voi paljastaa piiloasenteita

Tutkimuksen laajempi hyöty on, että tekoälymenetelmien ja aivokäyttöliittymien vuorovaikutuksessa kone voi oppia tulkitsemaan yksilöllisiä mieltymyksiämme yhä parmmin。

- Jos tämä onnistuu josain niin yksilöllisessä kuin viehättävyyden kokemuksessa, pystymme ehkä tutkimaan myös muita kognitiivisia ominaisuuksia, kuten havaitsemista ja päätöksentekoa。Näin voisimme mahdollisesti tunistaa esimerkiksi stereotypioita tai tiedostamattomia ajatusvinoutumia ja ymmärtää paremin yksilöiden välisiä eroja, Spapé sanoo。

Julkaisu:
M. Spape, K. Davis, L. Kangassalo, N. Ravaja, Z. Sovijarvi-Spape and T. Ruotsalo, "脑机接口,生成个人吸引人的图像《IEEE Transactions on Affective Computing》,doi: 10.1109/TAFFC.2021.3059043。

Lisatiedot:

米歇尔•Spape (englanniksi)
Tutkijatohtori,心理学家,Helsingin yliopisto
michiel.spape@helsinki.fi
+358 50 556 0398

Tuukka Ruotsalo
Akatemiatutkija, tietojenkäsittelytieteen osasto, Helsingin yliopisto & Suomen tekoälykeskus FCAI
Apulaisprofessori, tietojenkäsittelytieteen laitos, Kööpenhaminan yliopisto
tuukka.ruotsalo@helsinki.fi
+358 50 566 1400

卢lisaa:
认知计算-tutkimusryhma
我想和你说句话
Aivojoukkoistaminen kertoo ihmisten mieltymyksistä automaatisesti
Aivot etsivät tekstistä tärkeintä tietoa mahdollisimman vähällä vaivalla