뇌 판독 A.I. 당신이 매력적이라고 ​​느낄 가짜 얼굴을 만들어 보세요

멀지 않은 미래 버전의 Tinder가 여러분의 뇌 속으로 기어들어 여러분이 가장 매력적이라고 ​​생각하는 기능을 추출할 수 있다고 상상해 보세요. 그런 다음 로맨스 추구 검색 공간을 스캔하여 이러한 육체적 능력을 가장 많이 보유한 파트너를 찾습니다. 속성.

우리는 키나 머리 색깔과 같은 특성에 대해서만 이야기하는 것이 아니라 이전에 매력적이라고 ​​생각했던 모든 사람의 데이터 세트를 기반으로 한 훨씬 더 복잡한 방정식을 이야기하고 있습니다. Spotify 추천 시스템이 귀하가 좋아하는 노래를 학습한 다음 유사한 프로필을 따르는 다른 노래를 제안하는 것과 같은 방식으로 — 춤성, 에너지, 템포, 음량, 말투와 같은 기능을 기반으로 하는 이 가상 알고리즘은 다음과 같은 문제에 대해 동일한 작업을 수행합니다. 마음. 아니면 적어도 허리. 이를 AI를 통한 신체적 매력 중매라고 부릅니다.

분명히 말씀드리자면, 제가 아는 한 Tinder는 이와 같은 원격 작업을 수행하지 않습니다. 그러나 헬싱키 대학교와 코펜하겐 대학교의 연구자들은 그렇습니다. 그리고 그 설명은 중간에 있는 디스토피아적인 천박함을 느낄 수도 있지만 검은 거울 그리고 사랑의 섬, 실제로 그들의 뇌 판독 연구는 매우 매혹적입니다.

얼굴 공간 검색

최근 실험에서 연구자들은 다음을 사용했습니다. 생성적 적대 신경망는 200,000개의 유명인 이미지로 구성된 대규모 데이터베이스에서 훈련되어 수백 개의 가짜 얼굴을 만들어냅니다. 이들은 특정 유명인의 특징 중 일부를 지닌 얼굴이었습니다. 여기서는 강한 턱선, 거기에는 날카로운 푸른 눈이 있었지만, 영화 속의 유명인임을 즉시 알아볼 수는 없었습니다. 질문.

그런 다음 이미지를 슬라이드쇼로 모아 30명의 참가자에게 보여주었습니다. 뇌파검사(EEG) 캡 두피의 전기 활동을 통해 뇌 활동을 읽을 수 있습니다. 각 참가자는 자신이 화면에서 보고 있는 얼굴이 잘생겼다고 생각하는지 여부에 집중하도록 요청받았습니다. 다음 이미지가 나타나기 전에 각 얼굴이 짧은 시간 동안 나타났습니다. 참가자는 승인을 표시하기 위해 종이에 아무것도 표시하거나 버튼을 누르거나 오른쪽으로 스와이프할 필요가 없었습니다. 그들이 매력적이라고 ​​생각하는 것에 집중하는 것만으로도 충분했습니다.

"우리는 참가자들에게 이러한 얼굴 중 다양한 얼굴을 보여주고 매력적이라고 ​​생각하는 얼굴에 선택적으로 집중하도록 요청했습니다." 미셸 스파페, 헬싱키 대학의 박사후 연구원은 Digital Trends에 말했습니다. “얼굴을 본 직후 발생한 뇌파를 뇌파로 포착해 그 얼굴이 매력적으로 보이는지 여부를 추정했습니다. 그런 다음 이 정보는 신경망 모델(512차원) 내에서 검색을 수행하는 데 사용되었습니다. '얼굴 공간' - 개별 참가자의 포인트와 일치하는 포인트를 삼각측량합니다. 매력.”

특정 기능에 대한 선호도를 나타내는 숨겨진 데이터 패턴을 찾는 것은 기계 학습을 사용하여 각 얼굴이 유발하는 전기적 뇌 활동을 조사함으로써 달성되었습니다. 광범위하게 말하면, 특정 종류의 뇌 활동이 더 많이 발견될수록(잠시 후 자세히 설명) 매력 수준이 높아집니다. 참가자들은 특정 기능을 특별히 매력적으로 꼽을 필요가 없었습니다. Spotify 비유로 돌아가면, 우리가 무의식적으로 특정 박자표가 있는 노래에 끌리는 것과 같은 방식으로, 음악을 볼 때 뇌 활동을 측정하여 많은 수의 이미지를 수집한 후 알고리즘을 통해 이들 이미지의 공통점인 A.I. 우리가 끌렸다는 사실조차 인식하지 못할 수도 있는 얼굴의 일부를 골라낼 수 있습니다. 에게. 이런 맥락에서 머신러닝은 점들을 연결하는 일을 맡은 탐정과 같습니다.

우뇌 스와이프

Spapé는 "반드시 '뇌 활동의 증가'가 아니라 특정 이미지가 신경 활동을 재동기화하는 것"이라고 설명했습니다. “즉, 살아있는 뇌는 항상 활동적입니다. EEG는 활동이 어디서 오는지 잘 알 수 없고 활동이 무언가에서 오는 경우에만 알 수 있다는 점에서 [기능적 자기공명영상]과 상당히 다릅니다. 많은 뉴런이 동시에 같은 방향으로 발사되기 때문에 [우리는] 그들의 [전기적] 신호를 포착할 수 있습니다. 따라서 우리는 '활동'보다는 동기화와 비동기화를 선택합니다."

그는 팀이 가지고 있는 것을 강조했다. ~ 아니다 이제 무작위 EEG 뇌 데이터를 보고 어떤 사람이 매력적이라고 ​​생각하는 사람을 보고 있는지 즉시 알 수 있는 방법을 찾는 것이 가능했습니다. “매력은 매우 복잡한 주제입니다.”라고 그는 말했습니다. 다른 곳에서 그는 “우리는 생각을 통제할 수 없다”고 언급했습니다.

그렇다면 연구자들이 측정하는 것이 매력이라는 것을 보장할 수 없다면 정확히 어떻게 이 실험을 수행할 수 있었을까요? 그 대답은 사실 그들이 ~이다 매력을 측정합니다. 이 시나리오에서는 적어도. 연구원들이 이 실험 설정에서 본 것은 대략 300밀리초 후에 참가자가 매력적인 이미지를 보게 되면 뇌는 특정 전기 신호로 빛을 발하게 됩니다. P300 웨이브. P300 파동은 항상 매력을 의미하는 것이 아니라 특정 관련 자극에 대한 인식을 의미합니다. 그러나 그 자극이 무엇인지는 그 사람이 무엇을 찾도록 요청받았는지에 따라 달라집니다. 사람이 다른 기능에 집중하도록 요청받는 다른 시나리오에서는 완전히 다른 것을 나타낼 수 있습니다. (적절한 사례: P300 응답은 거짓말 탐지기의 척도로 사용되며 특정 사람에 대한 자신의 매력에 대해 진실을 말하고 있는지 여부를 반드시 알려주는 것은 아닙니다.)

NeuroTinder 및 그 이상

이 연구에서 연구원들은 이 매력 데이터를 사용하여 생성적 적대 네트워크가 다음을 결합하여 새로운 맞춤형 얼굴을 생성하도록 했습니다. 가장 두뇌를 자극하는 특성 — 프랑켄슈타인의 얼굴 특징 집합 참가자의 두뇌 데이터에 따르면 개인적으로 발견한 특성 매력적인.

“참가자들 사이에서 일반적으로 선호되는 얼굴 특징이 있을 수 있지만, 실험에서 생성된 얼굴은 서로 비슷해 보이지만 모델은 실제로 개인의 모습을 포착합니다. 특징," 투카 루옷살로, 헬싱키 대학교 부교수는 Digital Trends에 말했습니다. “생성된 모든 이미지에는 차이가 있습니다. 가장 사소한 측면에서는 성별 선호도가 다른 참가자가 해당 선호도와 일치하는 얼굴을 얻습니다.”

생성 중 한번도 존재한 적이 없는 매력적인 사람들 이 기술의 사용은 확실히 헤드라인을 장식했습니다. 그러나 더 의미 있는 다른 용도도 있을 수 있습니다. 생성 인공 신경망과 인간 두뇌 반응 사이의 상호 작용은 데이터에 존재하는 다양한 현상에 대한 인간의 반응을 테스트하는 데에도 사용될 수 있습니다.

“이것은 인지적 반응에 반응하는 특징과 그 조합의 종류를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 편견, 고정관념과 같은 기능뿐만 아니라 선호도와 개인차도 포함됩니다.”라고 Ruotsalo는 말했습니다.

최근 작업을 설명하는 논문이 나왔습니다. IEEE Transactions in Affective Computing 저널에 게재.

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