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Cette intelligence artificielle comprend les visages que vous trouvez attrayants en lisant vos ondes cérébrales et crée le visage «parfait»

Dans une étude inhabituelle, les chercheurs ont réussi à obtenir un algorithme d’intelligence artificielle pour comprendre nos notions subjectives de ce qui rend les visages attrayants. L’interface qu’ils ont conçue était alors capable de produire des modèles de visage attrayants basés sur les préférences individuelles, sur la base de lectures d’ondes cérébrales.

Bien que de caractère universel, le concept de beauté physique, défini par les traits que nous trouvons attrayants chez les autres, est également très personnel. Ces préférences subtiles représentent certaines de nos pensées les plus intimes, mais cela ne signifie pas qu’elles ne peuvent pas être «lues».

Dans une nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé des mesures d’électroencéphalographie (EEG) pour identifier les traits du visage que les gens trouvaient attrayants, puis ont transmis les résultats à un programme.intelligence artificielle (IA). Le système d’apprentissage automatique, basé sur le Generative Adverse Network (GAN), a d’abord pu découvrir les types de visages que les individus trouvaient attrayants, puis en modéliser de nouveaux spécialement conçus pour plaire. En bref, une virtualisation personnalisée de la beauté, synthétisée par les préférences individuelles.

L’expérience, menée par une équipe de psychologues et d’informaticiens de l’Université d’Helsinki, en Finlande, était comme une longue session Tinder pour les 30 volontaires qui y ont participé. Les résultats ont été publiés dans la revue Transactions IEEE sur l’informatique affective.

Concevoir l’artificiel à partir de l’artificiel …

Lorsque les participants se sont assis devant un écran d’ordinateur leur montrant une série de visages, aucun des visages affichés n’était réel. Il s’agissait simplement de portraits artificiels réalistes générés à partir d’un ensemble de données d’environ 200 000 images de célébrités.

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Pendant les séances, les participants portaient des casques avec des électrodes conçues pour mesurer leur activité cérébrale lorsqu’ils regardaient des visages. Il n’était pas nécessaire pour eux de sélectionner manuellement les visages, le système le faisait pour eux en analysant leur attention. Par exemple, si leur regard était fortement attiré par un visage particulier (mouvement rapide du regard vers celui-ci), le score que l’algorithme attribué à ce visage était plus élevé.

Tout ce qu’ils avaient à faire était de regarder les photos », Explique le neuroscientifique cognitif Michiel Spapé. ” Nous avons mesuré la réaction immédiate de leur cerveau aux images Ces mesures individuelles de l’activité neuronale ont ensuite été évaluées par le GAN, qui a pu interpréter les réponses du cerveau en fonction de l’attractivité de chaque visage artificiel pour le spectateur.

Schéma de principe de l’interface qui permet d’identifier le type de visage considéré comme attractif en lisant l’activité cérébrale du porteur. Sur la gauche, l’appareil. À droite, ce qu’un participant a perçu, le curseur vert représentant le point d’attention. | INFORMATIQUE COGNITIVE / TUTKIMUSRYHMÄ

À partir de ces données, GAN a pu générer de nouveaux visages basés sur les «identifiants d’attraction EEG» des volontaires. Dans une seconde expérience, ces nouveaux visages leur ont été présentés. Ils ont ainsi pu les évaluer en termes d’attractivité, simultanément avec d’autres images de visages générés aléatoirement.

En fin de compte, les résultats ont validé le test des chercheurs, les participants jugeant les images personnalisées comme attrayantes environ 80% du temps, tandis que les autres visages n’étaient sélectionnés que 20% du temps. Bien qu’il s’agisse d’un petit échantillon d’étude, il ne s’agit que d’un autre exemple de la façon dont les systèmes d’IA affinent leur compréhension de notre comportement et de nos préférences, même lorsqu’il s’agit “ de notions intimes et souvent tacites, comme dans le cas de l’attractivité physique ”.

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Une évaluation réussie de l’attractivité est particulièrement importante, car c’est une propriété psychologique si touchante des stimuli. », Explique Spapé. ” Si cela est possible dans quelque chose d’aussi personnel et subjectif que l’attractivité, nous pouvons également être en mesure d’examiner d’autres fonctions cognitives telles que la perception et la prise de décision. Potentiellement, nous pourrions orienter le dispositif vers l’identification des stéréotypes ou préjugés implicites et mieux comprendre les différences individuelles. “.

En fin de compte, l’étude pourrait profiter à la société en augmentant la capacité des ordinateurs à apprendre et à comprendre les préférences subjectives humaines, grâce à l’interaction entre les solutions d’intelligence artificielle et les interfaces cerveau-ordinateur.

Vidéo de présentation de l’étude:

La source: Transactions IEEE sur l’informatique affective

Delphine Perrault

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