L'intelligenza artificiale per la lettura del cervello Rende le facce finte che troverai attraenti

Immagina se una versione futura non troppo lontana di Tinder fosse in grado di strisciare nel tuo cervello ed estrarre le funzionalità che trovi più attraenti in un potenziale compagno, quindi scansiona lo spazio di ricerca in cerca di romanticismo per cercare qualunque partner possedesse il maggior numero di questi fisici attributi.

Non stiamo parlando solo di qualità come l'altezza e il colore dei capelli, ma di un'equazione molto più complessa basata su un set di dati di chiunque tu abbia mai trovato attraente prima. Allo stesso modo in cui il sistema di consigli di Spotify apprende i brani che ti piacciono e poi ne suggerisce altri conformi a un profilo simile: basato su caratteristiche come ballabilità, energia, ritmo, volume e capacità di parlare: questo ipotetico algoritmo farebbe lo stesso per questioni relative al cuore. O, almeno, i lombi. Chiamatelo matchmaking per attrattiva fisica tramite A.I.

Per essere chiari, Tinder non sta, per quanto ne so, lavorando su qualcosa di remotamente simile. Ma i ricercatori dell’Università di Helsinki e dell’Università di Copenaghen sì. E anche se quella descrizione potrebbe avere il sapore di una superficialità distopica a metà strada tra queste Specchio nero E L'Isola dell'Amore, in realtà la loro ricerca sulla lettura del cervello è davvero affascinante.

Alla ricerca dello spazio del viso

Nel loro recente esperimento, i ricercatori hanno utilizzato a rete neurale avversaria generativa, addestrato su un ampio database di 200.000 immagini di celebrità, per inventare una serie di centinaia di volti falsi. Questi erano volti con alcuni dei tratti distintivi di alcune celebrità: una mascella forte qui, a un paio di occhi azzurri penetranti, ma che non erano immediatamente riconoscibili come quelli delle celebrità domanda.

Le immagini sono state poi raccolte in una presentazione da mostrare ai 30 partecipanti, che ne sono stati equipaggiati cappucci per elettroencefalografia (EEG). in grado di leggere la propria attività cerebrale, tramite l'attività elettrica sul cuoio capelluto. Ad ogni partecipante è stato chiesto di concentrarsi se pensava che il volto che stava guardando sullo schermo fosse bello o meno. Ogni volto veniva mostrato per un breve periodo di tempo, prima che apparisse l'immagine successiva. I partecipanti non dovevano annotare nulla su carta, premere un pulsante o scorrere verso destra per indicare la loro approvazione. Concentrarsi su ciò che trovavano attraente era sufficiente.

"Abbiamo mostrato ai partecipanti un'ampia selezione di questi volti e abbiamo chiesto loro di concentrarsi selettivamente sui volti che trovavano attraenti", Michele Spape, un ricercatore post-dottorato presso l'Università di Helsinki, ha dichiarato a Digital Trends. “Catturando tramite l’EEG le onde cerebrali che si sono verificate subito dopo aver visto un volto, abbiamo stimato se un volto fosse considerato attraente o meno. Queste informazioni sono state poi utilizzate per condurre una ricerca all’interno del modello di rete neurale, a 512 dimensioni "face-space" - e triangolare un punto che corrisponda al punto di un singolo partecipante attrattiva”.

L’individuazione dei modelli di dati nascosti che rivelavano le preferenze per determinate caratteristiche è stata ottenuta utilizzando l’apprendimento automatico per sondare l’attività elettrica del cervello provocata da ciascun volto. In generale, più un certo tipo di attività cerebrale viene individuata (ne parleremo più in un secondo), maggiore è il livello di attrazione. I partecipanti non dovevano individuare alcune caratteristiche come particolarmente attraenti. Per tornare all'analogia con Spotify, nello stesso modo in cui potremmo inconsciamente gravitare verso canzoni con una particolare indicazione del tempo, misurando l'attività cerebrale durante la visualizzazione un gran numero di immagini e poi lasciando che un algoritmo capisca cosa hanno tutte in comune, l'A.I. possiamo individuare parti del viso di cui potremmo non renderci nemmeno conto di essere disegnati A. L’apprendimento automatico è, in questo contesto, come un detective il cui compito è unire i punti.

Scorri l'emisfero destro

"Non si tratta necessariamente di un 'aumento dell'attività cerebrale', ma piuttosto del fatto che certe immagini risincronizzino l'attività neurale", ha chiarito Spapé. “Cioè, il cervello vivente è sempre attivo. L'EEG è abbastanza diverso dalla [risonanza magnetica funzionale] in quanto non siamo molto sicuri da dove provenga l'attività, ma solo quando proviene da qualcosa. Solo perché molti neuroni si attivano contemporaneamente, nella stessa direzione, siamo in grado di captare la loro firma [elettrica]. Quindi la sincronizzazione e la desincronizzazione sono ciò che captiamo piuttosto che l’“attività” in quanto tale”.

Ha sottolineato ciò che ha la squadra non L'obiettivo è trovare un modo per esaminare dati cerebrali EEG casuali e dire, immediatamente, se una persona sta guardando qualcuno che trova attraente. “L’attrazione è un argomento molto complesso”, ha detto. Altrove, ha osservato che “non possiamo controllare il pensiero”.

Allora come sono riusciti esattamente i ricercatori a portare a termine questo esperimento se non possono garantire che ciò che stanno misurando sia l'attrazione? La risposta è, infatti, che loro Sono misurare l'attrazione In questo scenario, almeno. Ciò che i ricercatori vedono in questa configurazione sperimentale è che, circa 300 millisecondi dopo a Il partecipante vede un'immagine attraente, il suo cervello si illumina con un particolare segnale elettrico chiamato a Onda P300. Un’onda P300 non significa sempre attrazione, ma piuttosto il riconoscimento di determinati stimoli rilevanti. Ma quali siano questi stimoli dipende da ciò che alla persona è stato chiesto di cercare. In altri scenari, in cui a una persona viene chiesto di concentrarsi su caratteristiche diverse, ciò potrebbe indicare qualcosa di completamente diverso. (Caso in questione: la risposta P300 viene utilizzata come misura nei rilevatori di bugie - e non necessariamente per dire se una persona sta dicendo la verità sulla sua attrazione per una persona in particolare.)

NeuroTinder e oltre

In questo studio, i ricercatori hanno quindi utilizzato questi dati di attrazione per fare in modo che la rete generativa avversaria generasse nuove combinazioni di volti personalizzati i tratti più stimolanti per il cervello: un insieme di caratteristiche facciali di Frankenstein che i dati cerebrali dei partecipanti avevano indicato di aver trovato personalmente attraente.

“Anche se potrebbero esserci alcune caratteristiche facciali che sembrano essere generalmente preferite tra i partecipanti, come alcune I volti generati nei nostri esperimenti sembrano simili tra loro, il modello cattura davvero il personale caratteristiche," Tuukka Ruotsalo, professore associato presso l'Università di Helsinki, ha dichiarato a Digital Trends. “Ci sono differenze in tutte le immagini generate. Nell’aspetto più banale, i partecipanti con diverse preferenze di genere ottengono volti che corrispondono a quella preferenza”.

Generazione persone attraenti che non sono mai esistite è sicuramente un uso di questa tecnologia che fa notizia. Tuttavia, potrebbe avere anche altre applicazioni più significative. L’interazione tra una rete neurale artificiale generativa e le risposte del cervello umano potrebbe essere utilizzata anche per testare le risposte umane a diversi fenomeni presenti nei dati.

“Questo potrebbe aiutarci a comprendere il tipo di caratteristiche e le loro combinazioni che rispondono ai processi cognitivi funzioni, come pregiudizi, stereotipi, ma anche preferenze e differenze individuali”, ha affermato Ruotsalo.

Recentemente è stato pubblicato un articolo che descrive il lavoro pubblicato sulla rivista IEEE Transactions in Affective Computing.

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