I ricercatori sono riusciti a far comprendere a un’AI le nostre nozioni soggettive di ciò che rende attraente un volto per noi.
Il dispositivo crea autonomamente il ritratto su misura di un volto che ha una caratteristica peculiare: ci piace. Piace proprio a noi, soggettivamente.
Le applicazioni sono tante: i risultati possono essere utilizzati, ad esempio, per modellare le preferenze e il processo decisionale, nonché per identificare potenzialmente atteggiamenti inconsci.
Ciascuno potrebbe, ad esempio, essere messo a suo agio con un helpdesk (o un venditore) virtuale dall’aspetto più attraente.
Dimmi che cervello hai e ti mostrerò un volto attraente
I ricercatori delle Università di Helsinki e di Copenaghen hanno studiato se un computer sarebbe in grado di identificare i tratti di un viso che consideriamo attraente e, sulla base di questo, creare nuove immagini che corrispondono ai nostri gusti.
I ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per interpretare i segnali cerebrali e hanno combinato un’interfaccia cervello-computer con un modello generativo di volti artificiali.
“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 espressa,” dice il Ricercatore senior e docente Michiel Spapé.
“Tuttavia, le persone sono ampiamente d’accordo su chi è biondo e chi sorride. Ciò che si considera attraente è invece un oggetto di studio più impegnativo”.
È vero: il giudizio su ciò che per ciascuno di noi è attraente dipende anche da fattori culturali e psicologici che probabilmente giocano ruoli inconsci nelle nostre preferenze individuali. È per questo che spesso troviamo molto difficile spiegare cosa sia esattamente ciò che ci rende qualcosa, o qualcuno, attraente: la bellezza è negli occhi di chi guarda. E nel cervello, aggiungerei.
Lo studio, che combina informatica e psicologia, è stato pubblicato a febbraio sulla rivista IEEE Transactions in Affective Computing.
Preferenze esposte dal cervello
Inizialmente, i ricercatori hanno assegnato a una rete neurale avversaria generativa (GAN) 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 al volto che trovavano attraente, mentre le loro risposte cerebrali venivano registrate tramite elettroencefalografia (EEG).
“Ha funzionato un po ‘come l’app di appuntamenti Tinder: i partecipanti hanno fatto ‘swipe’ verso destra ogni volta che hanno visto un viso attraente. Noi abbiamo misurato la loro risposta cerebrale alle immagini “, spiega Michiel Spapé.
In sintesi: ricercatori hanno analizzato i dati EEG con tecniche di apprendimento automatico, collegando i dati EEG individuali attraverso un’interfaccia cervello-computer a una rete neurale generativa.
“Un’interfaccia cervello-computer come questa sa interpretare le opinioni degli utenti sull’attrattiva di una serie di immagini. Su questa base produce un’immagine completamente nuova di un viso, con le caratteristiche di ciò che una determinata persona trova attraente “, dice Tuukka Ruotsalo, ricercatore dell’Accademia e Professore associato, che dirige il progetto.
I risultati dei test
Testando la procedura in doppio cieco, i ricercatori hanno scoperto che le nuove immagini incontravano le preferenze dei soggetti con una precisione di oltre l’80%.
Riuscire a valutare l’attrattiva è particolarmente significativo, poiché questa è una proprietà psicologica molto personale. Fino ad ora la visione artificiale ha avuto molto successo nella classificazione delle immagini in base a modelli oggettivi. Oggi sappiamo che è possibile rilevare e generare immagini basate anche su proprietà psicologiche, come il gusto personale.
In futuro sistemi del genere potrebbero potenziare ancora di più le app di incontri, suggerendo a colpo sicuro persone dall’aspetto attraente per ciascuno di noi.
Ma è solo una goccia nel mare. Perfezionando questa teoria, l’intelligenza artificiale potrà essere addestrata a tirare fuori dalla lettura del nostro cervello anche decisioni e preferenze virtualmente su tutto ciò che ci interessa.
Riferimenti: “Interfaccia cervello-computer per la generazione di immagini personalmente attraenti”,
Michiel Spape, Keith Davis, Lauri Kangassalo, Niklas Ravaja, Zania Sovijarvi-Spape, Tuukka Ruotsalo. Transazioni IEEE sull’informatica affettiva, 2021; 1 DOI: 10.1109 / TAFFC.2021.3059043
