Los investigadores han logrado que una IA comprenda nuestras nociones subjetivas de lo que hace que un rostro sea atractivo para nosotros.
El dispositivo crea de forma autónoma el retrato a medida de un rostro que tiene una característica peculiar: nos gusta. Nos gusta mucho, subjetivamente.
Las aplicaciones son muchas: los resultados se pueden utilizar, por ejemplo, para modelar preferencias y toma de decisiones, así como para identificar actitudes potencialmente inconscientes.
Todos podrían, por ejemplo, sentirse cómodos con un servicio de asistencia virtual (o vendedor) de aspecto más atractivo.
Dime que cerebro tienes y te mostraré una cara atractiva
Investigadores de la Universidad de Helsinki y Copenhague estudiaron si una computadora sería capaz de identificar los rasgos de un rostro que consideramos atractivo y, a partir de ello, crear nuevas imágenes que se correspondan con nuestros gustos.
Los investigadores utilizaron inteligencia artificial para interpretar las señales cerebrales y combinaron una interfaz cerebro-computadora con un modelo generativo de rostros artificiales.
"En nuestros estudios anteriores, hemos diseñado modelos que pueden identificar y controlar las características simples del retrato, como el color del cabello y la emoción expresada", dice el investigador principal y conferencista. Michiel Spape.
“Sin embargo, la gente está ampliamente de acuerdo sobre quién es rubio y quién sonríe. Lo que se considera atractivo, en cambio, es un objeto de estudio más exigente ”.
Es verdad: el juicio sobre lo que es atractivo para cada uno de nosotros también depende de factores culturales y psicológicos que probablemente juegan un papel inconsciente en nuestras preferencias individuales. Por eso a menudo nos resulta muy difícil explicar qué es exactamente lo que nos hace atractivos a algo oa alguien: la belleza está en el ojo del espectador. Y en el cerebro, agregaría.
El estudio, que combina informática y psicología, se publicó en febrero. en la revista IEEE Transactions in Affective Computing.
Preferencias exhibidas por el cerebro
Inicialmente, los investigadores lo asignaron a una red neuronal generativo adversario (GAN) la tarea de crear cientos de retratos artificiales. Las imágenes se mostraron, una a la vez, a 30 voluntarios a los que se les pidió que prestasen atención a la cara que encontraban atractiva, mientras que sus respuestas cerebrales se registraron mediante electroencefalografía (EEG).
“Funcionó un poco como la aplicación de citas Tinder: los asistentes se deslizaban hacia la derecha cada vez que veían una cara atractiva. Medimos su respuesta cerebral a las imágenes ”, explica. Michiel Spape.
En resumen: Los investigadores analizaron los datos de EEG con técnicas de aprendizaje automático, vinculando los datos de EEG individuales a través de una interfaz cerebro-computadora a una red neuronal generativa.
“Una interfaz cerebro-computadora como esta puede interpretar las opiniones de los usuarios sobre el atractivo de una serie de imágenes. Sobre esta base produce una imagen completamente nueva de un rostro, con las características de lo que una persona en particular encuentra atractiva ”, dice. Tuukka Ruotsalo, investigadora de la Academia y Profesora Asociada, que dirige el proyecto.
Los resultados de la prueba
Al probar el procedimiento de doble ciego, los investigadores encontraron que las nuevas imágenes coincidían con las preferencias de los sujetos con precisión. en más del 80%.
Ser capaz de medir el atractivo es particularmente importante, ya que se trata de una propiedad psicológica muy personal. Hasta ahora, la visión por computadora ha tenido mucho éxito en la clasificación de imágenes en función de modelos objetivos. Hoy sabemos que es posible detectar y generar imágenes basadas también en propiedades psicológicas, como el gusto personal.
En el futuro, tales sistemas podrían potenciar aún más las aplicaciones de citas, sugiriendo sin falta personas de aspecto atractivo para cada uno de nosotros.
Pero es solo una gota en el balde. Al perfeccionar esta teoría, la inteligencia artificial se puede entrenar para sacar decisiones y preferencias de la lectura de nuestro cerebro de prácticamente todo lo que nos interesa.
Referencias: "Interfaz cerebro-computadora para generar imágenes personalmente atractivas",
Michiel Spape, Keith Davis, Lauri Kangassalo, Niklas Ravaja, Zania Sovijarvi-Spape, Tuukka Ruotsalo. Transacciones IEEE sobre Computación afectiva, 2021; 1 DOI: 10.1109 / TAFFC.2021.3059043
