AIが描く魅力的な顔

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AIが描く魅力的な顔

ヘルシンキ大学の研究チームは、顔を魅力的にするものについて、人々の主観的な概念をAIに理解させることに成功しました。
この技術は、好みのモデル化や意思決定、潜在的な無意識の態度の特定などの転用が期待されます。

“It worked a bit like the dating app Tinder: the participants ‘swiped right’ when coming across an attractive face. Here, however, they did not have to do anything but look at the images. We measured their immediate brain response to the images,” Spapé explains.

参照元:https://www2.helsinki.fi/en/news/data-science-news/beauty-is-in-the-brain-of-the-beholder-an-ai-generates-personally-attractive-images-by-reading-brain-data
– ヘルシンキ大学 University of Helsinki. 5.3.2021 –

研究者は、顔を魅力的にするものについての私たちの主観的な概念をAIに理解させることに成功しました。

このデバイスは、個人にとって魅力的であると見なされるように調整された新しいポートレートを独自に作成する機能によって、この知識を実証しました。

結果は、たとえば、好みのモデル化や意思決定、および潜在的に無意識の態度の特定に利用できます。

ヘルシンキ大学とコペンハーゲン大学の研究者は、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基準に一致する新しい画像を作成できるかどうかを調査しました。

研究者たちは、人工知能を使用して脳信号を解釈し、結果として得られたブレインコンピューターインターフェイスを人工顔の生成モデルと組み合わせました。

これにより、コンピューターは個人の好みに合った顔画像を作成することができました。

ヘルシンキ大学心理学・ロゴペディクス学科の主任研究員兼ドセントミシェル・スパペ氏は話します。

「これまでの研究では、髪の色や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。しかし、誰が金髪で誰が笑顔であるかについては、ほとんどの人が同意しています。魅力は、それ自体、より挑戦的な研究対象です。個人の好みに無意識の役割を果たす可能性のある文化的および心理的要因に関連しています。実際、何か、または誰かを美しくするのは何であるか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。」

コンピュータサイエンスと心理学を組み合わせたこの研究は、2月にIEEE Transactions in AffectiveComputingジャーナルに掲載されました。

脳によって公開された好み

当初、研究者たちは、何百もの人工的な肖像画を作成するタスクを生成的敵対的ニューラルネットワーク(GAN)に与えました。

画像は、脳波記録(EEG)を介して脳の反応を記録している間、魅力的である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1つずつ示されました。

スパペ氏は話します。

「これは、出会い系アプリのTinderのように機能しました。参加者は、魅力的な顔に出くわしたときに「右にスワイプ」しました。ただし、ここでは、画像を見る以外に何もする必要はありませんでした。画像に対する脳の即時反応を測定しました。 」

研究者たちは、機械学習技術を使用してEEGデータを分析し、個々のEEGデータをブレインコンピューターインターフェイスを介して生成ニューラルネットワークに接続しました。

アカデミーリサーチフェローでプロジェクトの責任者であるTuukkaRuotsalo准教授は話します。

「このようなブレイン・コンピューター・インターフェースは、さまざまな画像の魅力に関するユーザーの意見を解釈することができます。ユーザーの意見を解釈することで、脳の反応を解釈するAIモデルと、顔の画像をモデル化する生成ニューラルネットワークを組み合わせて完全に生成できます。特定の人が魅力的だと感じるものを組み合わせることで、新しい顔の画像を作成できます。」

モデリングの妥当性をテストするために、研究者は参加者ごとに新しい肖像画を作成し、個人的に魅力的であると予測しました。

一致するコントロールに対して二重盲検手順でそれらをテストしたところ、新しい画像が被験者の好みに80%以上の精度で一致することがわかりました。

スパペ氏は話します。

「この研究は、人工ニューラルネットワークを脳の反応に接続することで、個人の好みに一致する画像を生成できることを示しています。魅力の評価に成功することは、刺激の非常に痛烈で心理的な特性であるため、特に重要です。客観的なパターンに基づいて画像を分類することに非常に成功しています。脳の反応をミックスに取り入れることで、個人の好みなどの心理的特性に基づいて画像を検出および生成できることを示しています。」

無意識の態度を暴露する可能性

最終的に、この研究は、AIソリューションとブレイン・コンピューター・インターフェースの間の相互作用を通じて、コンピューターが主観的な好みを学習し、ますます理解する能力を向上させることによって、社会に利益をもたらす可能性があります。

スパペ氏は話します。

「これが魅力と同じくらい個人的で主観的なもので可能であれば、知覚や意思決定などの他の認知機能を調べることもできるかもしれません。潜在的に、ステレオタイプや潜在的バイアスなどを特定するためにデバイスを調整する可能性があります。個人差を理解してください。」

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