L’IA lit les données du cerveau et génère des images personnellement attrayantes – Technoguide

Des chercheurs ont réussi à faire comprendre à une IA nos notions subjectives de ce qui rend les visages attrayants. L’appareil a démontré ces connaissances par sa capacité à créer lui-même de nouveaux portraits conçus pour être personnellement attrayants pour les individus. Les résultats peuvent être utilisés, par exemple, pour modéliser les préférences et la prise de décision ainsi que pour identifier potentiellement les attitudes inconscientes.

Des chercheurs de l’Université d’Helsinki et de l’Université de Copenhague ont cherché à savoir si un ordinateur serait capable d’identifier les traits du visage que nous considérons attrayants et, sur cette base, de créer de nouvelles images correspondant à nos critères. Les chercheurs ont utilisé l’intelligence artificielle pour interpréter les signaux du cerveau et ont combiné l’interface cerveau-ordinateur résultante avec un modèle génératif de visages artificiels. Cela a permis à l’ordinateur de créer des images faciales qui faisaient appel aux préférences individuelles.

«Dans nos études précédentes, nous avons conçu des modèles capables d’identifier et de contrôler des caractéristiques simples du portrait, telles que la couleur des cheveux et les émotions. Cependant, les gens s’entendent largement sur qui est blond et qui sourit. L’attractivité est un sujet d’étude plus difficile, car c’est le cas. associés à des facteurs culturels et psychologiques qui jouent probablement un rôle inconscient dans nos préférences individuelles. En effet, nous avons souvent du mal à expliquer ce qui fait exactement quelque chose, ou quelqu’un, beau: la beauté est dans l’œil du spectateur », dit Chercheur principal et docent Michiel Spapé du Département de psychologie et de logopédie, Université d’Helsinki.

L’étude, qui combine l’informatique et la psychologie, a été publiée en février dans la revue IEEE Transactions in Affective Computing.

Préférences exposées par le cerveau

Au départ, les chercheurs ont confié à un réseau neuronal antagoniste génératif (GAN) la tâche de créer des centaines de portraits artificiels. Les images ont été montrées, une à la fois, à 30 volontaires à qui on a demandé de prêter attention aux visages qu’ils trouvaient attrayants tandis que leurs réponses cérébrales étaient enregistrées par électroencéphalographie (EEG).

«Cela fonctionnait un peu comme l’application de rencontres Tinder: les participants« glissaient à droite »lorsqu’ils tombaient sur un visage attrayant. Ici, cependant, ils n’avaient rien d’autre à faire que de regarder les images. Nous avons mesuré leur réponse cérébrale immédiate aux images. », Explique Spapé.

Les chercheurs ont analysé les données EEG avec des techniques d’apprentissage automatique, connectant des données EEG individuelles via une interface cerveau-ordinateur à un réseau neuronal génératif.

“Une telle interface cerveau-ordinateur est capable d’interpréter les opinions des utilisateurs sur l’attractivité d’une gamme d’images. En interprétant leurs points de vue, le modèle d’IA interprétant les réponses cérébrales et le réseau neuronal génératif modélisant les images de visage peuvent ensemble produire un tout nouvelle image de visage en combinant ce qu’une personne en particulier trouve attrayant », déclare Tuukka Ruotsalo, chercheur à l’Académie et professeur agrégé, qui dirige le projet.

Pour tester la validité de leur modélisation, les chercheurs ont généré de nouveaux portraits pour chaque participant, prédisant qu’ils les trouveraient personnellement attrayants. En les testant dans une procédure en double aveugle contre des contrôles appariés, ils ont constaté que les nouvelles images correspondaient aux préférences des sujets avec une précision de plus de 80%.

“L’étude démontre que nous sommes capables de générer des images qui correspondent aux préférences personnelles en connectant un réseau neuronal artificiel aux réponses cérébrales. Réussir à évaluer l’attractivité est particulièrement important, car il s’agit d’une propriété psychologique si poignante des stimuli. La vision par ordinateur a donc a très bien réussi à catégoriser les images en fonction de motifs objectifs. En apportant des réponses cérébrales au mélange, nous montrons qu’il est possible de détecter et de générer des images basées sur des propriétés psychologiques, comme le goût personnel », explique Spapé.

Potentiel d’exposer des attitudes inconscientes

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

“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 l’appareil vers l’identification des stéréotypes ou des préjugés implicites et mieux comprendre les différences individuelles », dit Spapé.

Source de l’histoire:

Matériel fourni par l’Université d’Helsinki. Original écrit par Aino Pekkarinen. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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