Kažu da se ljepota krije u oku promatrača, ali zapravo istina ide daleko dublje od toga. Koncept fizičke ljepote prebiva u umu, definiran svim značajkama koje su nam privlačne na licima drugih. Te suptilne preferencije predstavljaju neke od naših najprivatnijih unutarnjih misli, ali to ne znači da ih se ne može nadgledati, a možda čak i predvidjeti.

Umjetni portreti

U novom istraživanju znanstvenici su pomoću mjerenja elektroencefalografijom (EEG) utvrdili kakve su crte lica ljudi smatrali privlačnima, a zatim su rezultate poslali u program umjetne inteligencije.

Sustav strojnog učenja, nazvan generativnom kontradiktornom neuronskom mrežom (GAN), prvo se upoznao s vrstama lica koja su pojedinci smatrali poželjnima, a zatim izradio posve nova, posebno dizajnirana lica koja izgledom udovoljavaju prevladavajućem estetskom kriteriju.

Eksperiment, koji je vodio tim psihologa i informatičara sa Sveučilišta u Helsinkiju uključivao je 30 dobrovoljaca kojima su na zaslonu računala pokazivana različita lica; nijedno nije pripadalo stvarnim ljudima.

Bili su to umjetni portreti realističnog izgleda, generirani iz skupa podataka otprilike 200.000 slika poznatih osoba.

Identifikatori privlačnosti

Sudionici istraživanja nosili su na glavama kapice opremljene elektrodama dizajniranim za mjerenje njihove moždane aktivnosti dok gledaju različite portrete.

Pojedinačna mjerenja živčane aktivnosti procijenio je GAN, koji je temeljem reakcije mozga izračunao koliko neki promatrač smatra privlačnim svako prikazano lice. Koristeći te podatke, GAN je generirao nova lica, kreirana zahvaljujući EEG identifikatorima privlačnosti.

U drugom eksperimentu volonterima su prikazana i novostvorena lica. Pokazalo se da su ta novostvorena lica ispitanicima bila atraktivna u 80 posto slučajeva, a sva ostala lica u 20 posto slučajeva.

Nova istraživanja

Iako je ovo samo mala studija, daje nam naslutiti koliko nas dobro može procijeniti umjetna inteligencija. Ako AI može shvatiti toliko osobne i subjektivne doživljaje kao što je privlačnost, kažu istraživači, možda će moći razumjeti i druge kognitivne funkcije poput percepcije i donošenja odluka.

Najavljeno je i sljedeće potencijalni istraživanje: prepoznavanje stereotipa i bolje razumijevanje individualnih razlika.