脳を読み取るAI 魅力的な偽顔を作ります

それほど遠くない将来のバージョンの Tinder があなたの脳内を這い、あなたが最も魅力的だと思う機能を抽出できるようになったら想像してみてください。 潜在的な配偶者を見つけてから、ロマンスを求める検索スペースをスキャンして、これらの物理的な数が最も多いパートナーを探します 属性。

ここで話しているのは身長や髪の色のような性質だけではなく、あなたがこれまでに魅力的だと感じたすべての人たちのデータセットに基づいた、より複雑な方程式についても話しているのです。 Spotify のレコメンデーション システムが、あなたが楽しんでいる曲を学習し、同様のプロファイルに適合する他の曲を提案するのと同じように、 踊りやすさ、エネルギー、テンポ、音量、話しやすさなどの特徴に基づいて、この仮説的なアルゴリズムは、 心臓。 または、少なくとも腰。 これを、AI による身体的魅力のマッチメイキングと呼びます。

誤解のないように言っておきますが、Tinder は、私の知る限り、このようなリモートでの取り組みは行っていません。 しかし、ヘルシンキ大学とコペンハーゲン大学の研究者らはそうしている。 そして、その説明は、その中間にあるディストピア的な浅薄さのようなものを感じるかもしれませんが、 黒い鏡 そして ラブアイランド、実際、彼らの脳を読む研究は非常に魅力的です。

顔空間の検索

最近の実験で、研究者らは 敵対的生成ニューラル ネットワーク、20万枚の有名人の画像の大規模なデータベースで訓練され、何百もの偽の顔を思いつきます。 これらは、特定の有名人の特徴のいくつかを備えた顔でした—ここでは強い顎のライン、 そこには鋭い紺碧の瞳があったが、それはすぐには映画の有名人とは認識されなかった。 質問。

画像はスライドショーにまとめられ、30 人の参加者に見せられました。 脳波検査（EEG）キャップ 頭皮の電気活動を通じて脳の活動を読み取ることができます。 各参加者は、画面上で見ている顔がイケメンだと思うかどうかに集中するよう求められました。 次の画像が表示されるまで、それぞれの顔が短時間表示されました。 参加者は、紙に何かを記入したり、ボタンを押したり、右にスワイプして承認を示す必要はありませんでした。 彼らが魅力的だと感じたものに焦点を当てるだけで十分でした。

「私たちはこれらの顔を多数選択して参加者に見せ、魅力的だと思う顔に選択的に集中してもらいました。」 ミシェル・スパペヘルシンキ大学の博士研究員がデジタルトレンドに語った。 「顔を見た直後の脳波を脳波で捉えることで、その顔が魅力的かどうかを推定しました。 この情報は、ニューラル ネットワーク モデル (512 次元) 内の検索を実行するために使用されました。 「face-space」 - 個々の参加者の点と一致する点を三角形化します。 魅力。」

特定の機能に対する好みを明らかにする隠されたデータ パターンの発見は、機械学習を使用して各顔が引き起こす脳の電気的活動を調査することによって達成されました。 大まかに言えば、特定の種類の脳活動がより多く発見されるほど (これについては後ほど詳しく説明します)、魅力のレベルは高くなります。 参加者は、特定の機能を特に魅力的なものとして挙げる必要はありませんでした。 Spotify の例えに戻ると、特定の拍子記号を持つ曲に無意識のうちに引き寄せられるのと同じように、音楽を視聴しているときに脳の活動を測定することで、 大量の画像を作成し、アルゴリズムにそれらすべての共通点を判断させます。 自分が描かれていることに気づいていない顔の部分を特定できる に。 この文脈では、機械学習は点と点を結びつけることが仕事である探偵のようなものです。

右脳をスワイプ

「必ずしも『脳活動の増加』ではなく、特定の画像が神経活動を再同期させるのです」とスパペ氏は明らかにした。 「つまり、生きている脳は常に活動しているのです。 EEG は、活動がどこから来るのかはよくわかりませんが、それが何かから来る場合のみであるという点で、[機能的磁気共鳴画像法] とはまったく異なります。 多くのニューロンが同時に同じ方向に発火するからこそ、それらの[電気的]サインを拾うことができるのです。 したがって、私たちが取り上げるのは「アクティビティ」そのものではなく、同期と非同期です。」

彼はチームが持っているものを強調した ない 完成したのは、ランダムな脳波データを調べて、人が魅力的だと思う人を見ているかどうかを即座に判断する方法を見つけることです。 「魅力は非常に複雑なテーマです」と彼は言いました。 同氏は別の箇所で、「われわれは思想統制を行うことはできない」と述べた。

それでは、研究者たちは、測定しているものが魅力であると保証できない場合、どのようにしてこの実験を実行することができたのでしょうか? 答えは、実際、彼らは、 は 魅力を測る。 少なくともこのシナリオでは。 この実験設定で研究者らが観察したことは、実験の約 300 ミリ秒後に 参加者が魅力的な画像を見ると、脳が「電気信号」と呼ばれる特定の電気信号で発光します。 P300ウェーブ。 P300 波は必ずしも魅力を意味するわけではなく、特定の関連する刺激の認識を意味します。 しかし、その刺激が何であるかは、その人が何を求めているかによって異なります。 別のシナリオでは、人がさまざまな機能に焦点を当てるように求められ、まったく異なるものを示す可能性があります。 (好例: P300 反応は嘘発見器の尺度として使用されますが、必ずしもその人が特定の人に対する魅力について真実を語っているかどうかを判断するために使用されるわけではありません。)

NeuroTinder とその先へ

この研究では、研究者らはこの魅力データを使用して、敵対的生成ネットワークに次の組み合わせを組み合わせた新しいカスタマイズされた顔を生成させました。 最も脳を刺激する特徴 — 参加者の脳データが個人的に見つけた顔の特徴のフランケンシュタインの集合体 魅力的。

「参加者の間で一般的に好まれると思われる顔の特徴がいくつかあるかもしれませんが、 実験で生成された顔は互いに似ており、モデルは個人的なものを正確に捉えています。 特徴、" トゥッカ・ルオサロヘルシンキ大学准教授はデジタルトレンドに語った。 「生成されたすべての画像には違いがあります。 最も些細な点では、異なる性別の好みを持つ参加者は、その好みに一致する顔を取得します。」

生成中 これまで存在しなかった魅力的な人々 このテクノロジーの使用法は間違いなく見出しを集めます。 ただし、他のもっと有意義な用途にも使用できる可能性があります。 生成人工ニューラル ネットワークと人間の脳の反応の間の相互作用は、データに存在するさまざまな現象に対する人間の反応をテストするために使用することもできます。

「これは、認知機能に反応する機能の種類とその組み合わせを理解するのに役立つ可能性があります。 偏見や固定観念だけでなく、好みや個人差などの機能も含まれます」とルオツァロ氏は語った。

この研究について説明した論文が最近発表されました。 ジャーナル「IEEE Transactions in Affective Computing」に掲載.

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