Inteligencia artificial de lectura cerebral Hace caras falsas que te resultarán atractivas

Imagínese si alguna versión futura no muy lejana de Tinder fuera capaz de arrastrarse dentro de su cerebro y extraer las características que le resultan más atractivas. una pareja potencial, luego escanee el espacio de búsqueda de búsqueda de romance para encontrar la pareja que posea el mayor número de estos aspectos físicos. atributos.

No estamos hablando sólo de cualidades como la altura y el color del cabello, sino de una ecuación mucho más compleja basada en un conjunto de datos de todas las personas que alguna vez has encontrado atractivas. De la misma manera que el sistema de recomendación de Spotify aprende las canciones que te gustan y luego sugiere otras que se ajusten a un perfil similar. basado en características como la facilidad de baile, la energía, el tempo, el volumen y la locución, este algoritmo hipotético haría lo mismo con las cuestiones del corazón. O, al menos, los lomos. Llámelo emparejamiento de atractivo físico mediante A.I.

Para ser claros, Tinder no está, hasta donde yo sé, trabajando en nada remotamente como esto. Pero los investigadores de la Universidad de Helsinki y la Universidad de Copenhague sí lo son. Y si bien esa descripción puede sonar un poco a una superficialidad distópica situada a medio camino entre Espejo negro y isla del amor, en realidad su investigación sobre la lectura del cerebro es bastante fascinante.

Buscando en el espacio de la cara

En su reciente experimento, los investigadores utilizaron un red neuronal adversaria generativa, entrenado en una gran base de datos de 200.000 imágenes de celebridades, para idear una serie de cientos de caras falsas. Eran rostros con algunas de las características distintivas de ciertas celebridades: una mandíbula fuerte aquí, una Un par de penetrantes ojos azules allí, pero que no eran reconocibles al instante como las celebridades en pregunta.

Luego, las imágenes se reunieron en una presentación de diapositivas para mostrárselas a 30 participantes, quienes estaban equipados con tapas de electroencefalografía (EEG) capaz de leer su actividad cerebral, a través de la actividad eléctrica en su cuero cabelludo. Se pidió a cada participante que se concentrara en si pensaba que la cara que estaba mirando en la pantalla era atractiva o no. Cada rostro se mostró durante un corto período de tiempo, antes de que apareciera la siguiente imagen. Los participantes no tuvieron que marcar nada en un papel, presionar un botón o deslizar el dedo hacia la derecha para indicar su aprobación. Bastaba con centrarse en lo que les parecía atractivo.

"Mostramos una gran selección de estos rostros a los participantes y les pedimos que se concentraran selectivamente en los rostros que les parecían atractivos". Michiel Spapé, dijo a Digital Trends un investigador postdoctoral de la Universidad de Helsinki. “Al capturar las ondas cerebrales mediante EEG que se produjeron justo después de ver una cara, estimamos si una cara se veía atractiva o no. Luego, esta información se utilizó para impulsar una búsqueda dentro del modelo de red neuronal: un modelo de 512 dimensiones. "espacio facial" y triangular un punto que coincida con el punto de vista de un participante individual. atractivo”.

Encontrar los patrones de datos ocultos que revelaban preferencias por ciertas características se logró mediante el uso del aprendizaje automático para sondear la actividad eléctrica cerebral que provocaba cada rostro. En términos generales, cuanto más se detecte un cierto tipo de actividad cerebral (más sobre eso en un segundo), mayores serán los niveles de atracción. Los participantes no tuvieron que destacar ciertas características como particularmente atractivas. Para volver a la analogía de Spotify, de la misma manera que inconscientemente podríamos gravitar hacia canciones con un compás particular, midiendo la actividad cerebral al verlas. una gran cantidad de imágenes y luego dejar que un algoritmo descubra qué tienen todas en común, la I.A. podemos resaltar partes de la cara que tal vez ni siquiera nos demos cuenta de que estamos dibujadas a. El aprendizaje automático es, en este contexto, como un detective cuyo trabajo es conectar los puntos.

Desliza el cerebro derecho

“No se trata necesariamente de un ‘aumento de la actividad cerebral’, sino de que ciertas imágenes resincronizan la actividad neuronal”, aclaró Spapé. “Es decir, el cerebro vivo está siempre activo. El EEG es bastante diferente [la resonancia magnética funcional] en el sentido de que no estamos muy seguros de dónde proviene la actividad, sino sólo cuando proviene de algo. Sólo porque muchas neuronas se activan al mismo tiempo, en la misma dirección, podemos captar su firma [eléctrica]. Así que lo que captamos es sincronización y desincronización, en lugar de “actividad” como tal”.

Destacó que lo que tiene el equipo no Lo que se hace es encontrar una manera de observar datos cerebrales aleatorios de EEG y decir, inmediatamente, si una persona está mirando a alguien que le parece atractivo. "La atracción es un tema muy complejo", dijo. En otra parte, señaló que “no podemos controlar el pensamiento”.

Entonces, ¿cómo exactamente han logrado los investigadores llevar a cabo este experimento si no pueden garantizar que lo que están midiendo sea atracción? La respuesta es, de hecho, que ellos son Medición de la atracción. Al menos en este escenario. Lo que los investigadores ven en esta configuración experimental es que, aproximadamente 300 milisegundos después de una Cuando un participante ve una imagen atractiva, su cerebro se ilumina con una señal eléctrica particular llamada Onda P300. Una onda P300 no siempre significa atracción, sino más bien un reconocimiento de determinados estímulos relevantes. Pero cuáles son esos estímulos depende de lo que se le ha pedido a la persona que busque. En otros escenarios, cuando se le pide a una persona que se concentre en diferentes características, esto podría indicar algo completamente diferente. (Caso en cuestión: la respuesta P300 se utiliza como medida en los detectores de mentiras, y no necesariamente para saber si una persona está diciendo la verdad sobre su atracción por una persona en particular).

NeuroTinder y más allá

En este estudio, los investigadores utilizaron estos datos de atracción para que la red generativa adversaria generara nuevas caras personalizadas combinando los rasgos más estimulantes del cerebro: un conjunto de rasgos faciales de Frankenstein que los datos cerebrales de los participantes habían indicado que encuentran personalmente atractivo.

"Si bien puede haber algunos rasgos faciales que parecen ser generalmente preferidos entre los participantes, ya que algunos Las caras generadas en nuestros experimentos se parecen entre sí, el modelo realmente captura imágenes personales. características," Tuukka Ruotsalo, dijo a Digital Trends un profesor asociado de la Universidad de Helsinki. “Hay diferencias en todas las imágenes generadas. En el aspecto más trivial, los participantes con diferentes preferencias de género obtienen rostros que coinciden con esa preferencia”.

generando gente atractiva que nunca ha existido Sin duda, el uso de esta tecnología que acapara los titulares. Sin embargo, también podría tener otras aplicaciones más significativas. La interacción entre una red neuronal artificial generativa y las respuestas del cerebro humano también podría utilizarse para probar las respuestas humanas a diferentes fenómenos presentes en los datos.

"Esto podría ayudarnos a comprender el tipo de características y sus combinaciones que responden a las funciones cognitivas". funciones, como prejuicios, estereotipos, pero también preferencias y diferencias individuales”, afirmó Ruotsalo.

Recientemente se publicó un artículo que describe el trabajo. publicado en la revista IEEE Transactions in Affective Computing.

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