L’IA peut maintenant apprendre les visages que vous trouvez attrayants directement à partir de vos ondes cérébrales (vidéo) By Jack35
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le.cricket Admin
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Sujet: L’IA peut maintenant apprendre les visages que vous trouvez attrayants directement à partir de vos ondes cérébrales (vidéo) By Jack35 Mar 9 Mar - 20:32
L’IA peut maintenant apprendre les visages que vous trouvez attrayants directement à partir de vos ondes cérébrales (vidéo)
[Vous devez être inscrit et connecté pour voir cette image] (Paper Boat Creative / Getty Images)
Ils disent que la beauté réside dans l’œil du spectateur, mais en réalité, elle va bien plus loin que cela. Le concept de beauté physique réside dans l’esprit, défini par toutes les caractéristiques que nous trouvons attrayantes sur le visage des autres. Ces préférences subtiles représentent certaines de nos pensées intérieures les plus privées – mais cela ne signifie pas qu’elles ne peuvent pas être surveillées, et peut-être même prédites.
Dans une nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé des mesures d’électroencéphalographie (EEG) pour identifier le type de traits du visage que les gens trouvaient attrayants, puis ont transmis les résultats à un programme d’intelligence artificielle (IA). Le système d’ apprentissage automatique – appelé réseau neuronal génératif antagoniste (GAN) – a d’abord pu se familiariser avec les types de visages que les individus jugeaient souhaitables, puis en fabriquer de nouveaux, spécialement conçus pour plaire: des visions personnalisées de la beauté synthétisée, comme inaccessibles. comme ils étaient parfaits. L’expérience, dirigée par une équipe de psychologues et d’informaticiens à l’Université d’Helsinki en Finlande, était un peu comme une session massive de Tinder pour les 30 volontaires qui y ont participé. Sauf quelques grandes différences Alors que les participants étaient assis devant un écran d’ordinateur leur montrant une série de visages, aucun des visages affichés n’était de vraies personnes, mais des portraits artificiels d’aspect réaliste générés à partir d’un ensemble de données d’environ 200 000 images de célébrités. Contrairement à l’utilisation régulière de Tinder, les participants portaient également des bonnets élastiques équipés d’électrodes conçues pour mesurer leur activité cérébrale en regardant les visages. Ils n’avaient pas non plus à balayer vers la droite quand ils voyaient quelqu’un dont ils aimaient le look – tout était pris en charge.
Citation :
« Ils n’avaient rien d’autre à faire que de regarder les images », explique le neuroscientifique cognitif Michiel Spapé. « Nous avons mesuré leur réponse cérébrale immédiate aux images. »
Ces mesures individuelles de l’activité neuronale ont ensuite été évaluées par le GAN, qui a pu interpréter les réponses cérébrales en fonction de l’attrait de chaque visage artificiel par le spectateur. En utilisant ces données, le GAN a ensuite pu générer de nouveaux visages informés par les identifiants d’attraction EEG des gens.
Dans une seconde expérience, ces visages nouvellement inventés ont ensuite été présentés aux volontaires, qui les ont évalués en termes d’attractivité, aux côtés d’autres images de visages générés aléatoirement.
En fin de compte, les résultats ont validé le test des chercheurs, les participants évaluant les images sur mesure pour être comme attrayantes dans environ 80% des cas, tandis que les autres visages n’étaient sélectionnés que 20% du temps. Bien qu’il ne s’agisse que d’une petite étude, ce n’est qu’un autre exemple de la façon dont les systèmes d’IA raffinés deviennent dans leur compréhension de ce qui nous motive – même dans des notions intimes et souvent tacites, telles que le domaine de l’attraction personnelle.
Citation :
« Réussir à évaluer l’attractivité est particulièrement important, car il s’agit d’une propriété psychologique », déclare 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 l’appareil vers l’identification des stéréotypes ou des préjugés implicites et mieux comprendre les différences individuelles. »
Les résultats sont rapportés dans IEEE Transactions on Affective Computing .
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