Los investigadores han logrado que una Inteligencia Artificial (IA) comprenda nuestras nociones subjetivas de lo que hace que los rostros sean atractivos. El dispositivo demostró este conocimiento por su capacidad para crear nuevos retratos por sí solo que fueron diseñados para resultar personalmente atractivos para las personas. Los resultados se pueden utilizar, por ejemplo, para modelar las preferencias y la toma de decisiones, así como para identificar potencialmente actitudes inconscientes.
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Investigadores de la Universidad de Helsinki y la Universidad de Copenhague investigaron si una computadora sería capaz de identificar los rasgos faciales que consideramos atractivos y, en base a esto, crear nuevas imágenes que coincidan con nuestros criterios. Los investigadores utilizaron inteligencia artificial para interpretar las señales cerebrales y combinaron la interfaz cerebro-computadora resultante con un modelo generativo de rostros artificiales. Esto permitió a la computadora crear imágenes faciales que apelaran a las preferencias individuales.
“En nuestros estudios anteriores, diseñamos modelos que podían identificar y controlar rasgos sencillos del retrato, como el color del cabello y la emoción. Sin embargo, la gente está de acuerdo en gran medida en quién es rubio y quién sonríe. El atractivo es un tema de estudio más desafiante, ya que se asocia con factores culturales y psicológicos que probablemente juegan un papel inconsciente en nuestras preferencias individuales. De hecho, a menudo nos resulta muy difícil explicar qué es exactamente lo que hace que algo, o alguien, sea hermoso: la belleza está en los ojos del espectador“, dice Investigador principal y docente Michiel Spapé del Departamento de Psicología y Logopedia de la Universidad de Helsinki. El estudio, que combina informática y psicología, se publicó en febrero en la revista IEEE Transactions in Affective Computing.
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Preferencias del cerebro
Inicialmente, los investigadores asignaron a una red neuronal generativa adversa (GAN) la tarea de crear cientos de retratos artificiales. Las imágenes se mostraron, una a la vez, a 30 voluntarios a los que se les pidió que prestaran atención a los rostros que encontraban atractivos mientras se registraban sus respuestas cerebrales mediante electroencefalografía (EEG).
“Funcionó un poco como la aplicación de citas Tinder: los participantes ‘deslizaron hacia la derecha’ cuando se encontraron con una cara atractiva. Aquí, sin embargo, no tuvieron que hacer nada más que mirar las imágenes. Medimos su respuesta cerebral inmediata a las imágenes.“, explica Spapé.
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Los investigadores analizaron los datos de EEG con técnicas de aprendizaje automático, conectando datos de EEG individuales a través de una interfaz cerebro-computadora a una red neuronal generativa. “Una interfaz cerebro-computadora como esta es capaz de interpretar las opiniones de los usuarios sobre el atractivo de una variedad de imágenes. Al interpretar sus puntos de vista, el modelo de IA que interpreta las respuestas cerebrales y la red neuronal generativa que modela las imágenes faciales pueden producir juntos una nueva imagen de la cara al combinar lo que una persona en particular encuentra atractivo“, dice el profesor asociado y investigador de la Academia Tuukka Ruotsalo, que dirige el proyecto.
Para probar la validez de su modelo, los investigadores generaron nuevos retratos para cada participante, prediciendo que los encontrarían personalmente atractivos. Probándolos en un procedimiento de doble ciego contra controles emparejados, encontraron que las nuevas imágenes coincidían con las preferencias de los sujetos con una precisión de más del 80%.
“El estudio demuestra que somos capaces de generar imágenes que coincidan con las preferencias personales mediante la conexión de una red neuronal artificial a las respuestas cerebrales. Tener éxito en la evaluación del atractivo es especialmente significativo, ya que esta es una propiedad psicológica tan conmovedora de los estímulos. Por lo tanto, la visión por computadora ha tenido mucho éxito en categorizar imágenes basadas en patrones objetivos. Al incorporar respuestas cerebrales a la mezcla, demostramos que es posible detectar y generar imágenes basadas en propiedades psicológicas, como el gusto personal“, explica Spapé.
Potencial para mostrar actitudes inconscientes
En última instancia, el estudio puede beneficiar a la sociedad al promover la capacidad de las computadoras para aprender y comprender cada vez más las preferencias subjetivas, a través de la interacción entre las soluciones de inteligencia artificial y las interfaces cerebro-computadora.
“Si esto es posible en algo que es tan personal y subjetivo como el atractivo, también podemos analizar otras funciones cognitivas como la percepción y la toma de decisiones. Potencialmente, podríamos orientar el dispositivo hacia la identificación de estereotipos o sesgos implícitos y mejor comprender las diferencias individuales“, dice Spapé.
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Fuente y referencias
Fuente original: Universidad de Helnsinki escrito por Aino Pekkarinen
Referencia del estudio:
Michiel Spape, Keith Davis, Lauri Kangassalo, Niklas Ravaja, Zania Sovijarvi-Spape, Tuukka Ruotsalo. Brain-computer interface for generating personally attractive images. IEEE Transactions on Affective Computing, 2021; 1 DOI: 10.1109/TAFFC.2021.3059043
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