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薬

AIは脳を読み取り、個人の好みに基づいて魅力的な顔を作成します

6年2021月XNUMX日
ジャンルカリッチョジャンルカリッチョ
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これを読む:

研究者は、顔が私たちにとって魅力的である理由についての私たちの主観的な考えを AI に理解させることに成功しました。

このデバイスは、独特の特徴を持つ顔のオーダーメイドのポートレートを独自に作成します。私たちはそれが好きです。 主観的には本当に気に入っています。

アプリケーションは多数あります。結果は、たとえば、好みや意思決定をモデル化するため、および潜在的に無意識の態度を特定するために使用できます。

たとえば、誰もがより魅力的な見た目の仮想ヘルプデスク (または営業担当者) に慣れることができます。

関連リンクの後に記事が続きます

新しい脳とコンピューターのインターフェースは、毎分 62 ワードをエンコードします

俳優のためのディズニーの信じられないほどの年齢変化技術は、すべてのエンターテイメントの型を吹き飛ばします

コンピューターは、個人の好みに合った顔の画像を作成します。

あなたが持っている脳を教えてください、そして私はあなたに魅力的な顔を見せます

大学の研究者   と コペンハーゲン 彼らは、コンピューターが私たちが魅力的だと考える顔の特徴を識別し、これに基づいて私たちの好みに対応する新しい画像を作成できるかどうかを研究しました。

研究者は、人工知能を使用して脳信号を解釈し、脳とコンピューターのインターフェースを人工顔の生成モデルと組み合わせました。

「私たちの以前の研究では、髪の色や表現された感情などの単純な肖像画の特徴を識別して制御できるモデルを設計しました」と上級研究員で講師は言います。 MichielSpapé.

「しかし、人々は誰が金髪で誰が微笑んでいるかについては広く同意しています。彼らが魅力的だと考えるものは、より挑戦的な研究対象です.」

それは本当です: 私たち一人一人にとって何が魅力的であるかについての判断は、おそらく私たちの個人的な好みにおいて無意識の役割を果たす文化的および心理的要因にも依存します。 そのため、私たちが何か、または誰かを魅力的にしている理由を正確に説明するのは非常に難しいことがよくあります。美しさは見る人の目にあります。 そして脳の中で、私は付け加えます。

コンピュータサイエンスと心理学を組み合わせた研究は、XNUMX月にリリースされました ジャーナルIEEETransactions in AffectiveComputingに掲載されています。

脳が示す好み

当初、研究者はそれをネットワークに割り当てました 嫌悪的生成神経(GAN) 何百もの人工的な肖像画を作成するタスク。 画像は、魅力的だと感じた顔に注意を払うように求められた30人のボランティアに一度にXNUMXつずつ表示され、脳波は脳波記録(EEG)によって記録されました。

「これは Tinder の出会い系アプリに少し似ていました。出席者は、魅力的な顔を見るたびに右にスワイプしました。私たちは、画像に対する脳の反応を測定しました」と彼は説明します。 MichielSpapé.

要約すると: 研究者は、機械学習技術を使用して脳波データを分析し、個々の脳波データを脳とコンピューターのインターフェースを介して生成的ニューラル ネットワークにリンクしました。

「このような脳とコンピューターのインターフェースは、一連の画像の魅力に関するユーザーの意見を解釈できます。 これに基づいて、特定の人が魅力的だと感じる特徴を備えた、まったく新しい顔のイメージを生み出します」と彼は言います。 トゥッカ・ルオサロ、アカデミーの研究者であり、プロジェクトを指揮する准教授。

私たちにとって魅力的なものの画像を生成するAI
トゥッカ・ルオサロ

テスト結果

二重盲検法をテストすることにより、研究者は新しい画像が被験者の好みに正確に一致することを発見しました 80%以上。

これは非常に個人的な心理的特性であるため、魅力を測定できることは特に重要です。 これまで、コンピューター ビジョンは、客観的なモデルに基づいて画像を分類することに成功してきました。 今日、個人の好みなどの心理的特性にも基づいて画像を検出および生成できることがわかっています。

将来的には、このようなシステムが出会い系アプリをさらにパワーアップさせ、私たち一人一人に魅力的に見える人を間違いなく提案する可能性があります.

しかし、それはバケツのほんの一滴です。 この理論を完成させることで、人工知能を訓練して、私たちの関心のある事実上すべての脳の読み取りから意思決定と好みを導き出すことができます。

参考文献:「個人的に魅力的な画像を生成するためのブレインコンピュータインターフェース」、
ミキール・スペイプ、キース・デイヴィス、ラウリ・カンガサロ、ニクラス・ラヴァヤ、ザニア・ソヴィヤルヴィ=スペーペ、トゥッカ・ルオツァロ。 アフェクティブ コンピューティングに関する IEEE トランザクション、2021 年。 1 DOI:10.1109 / TAFFC.2021.3059043

タグ: ブレインコンピュータGAN


GPTチャットメガイージー!

これも学校の世界向けに設計されたこの人工知能ツールにアプローチする人のための具体的なガイド: アプリケーションの多くの例、使用の指示、およびトレーニングと Chat GPT の調査のためのすぐに使用できる指示。

記事を提出するには、調査結果を開示するか、 科学的発見 編集部に書き込みます

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