Beleza está no cérebro do observador: IA gera imagens pessoalmente atraentes lendo dados cerebrais



Um computador criou imagens faciais que atraíam preferências individuais


Combinando dados de atividade cerebral com inteligência artificial, os pesquisadores geraram rostos baseados no que os indivíduos consideravam características atraentes.

Pesquisadores da Universidade de Helsinque e da Universidade de Copenhague investigaram se um computador seria capaz de identificar as características faciais que consideramos atraentes e, com base nisso, criar novas imagens que correspondam aos nossos critérios. Os pesquisadores usaram inteligência artificial para interpretar sinais cerebrais e combinaram a interface cérebro-computador resultante com um modelo generativo de rostos artificiais. Isso permitiu que o computador criasse imagens faciais que atraíssem preferências individuais.

"Em nossos estudos anteriores, projetamos modelos que poderiam identificar e controlar características simples de retrato, como cor do cabelo e emoção. No entanto, as pessoas concordam em grande parte sobre quem é loiro e quem sorri. A atratividade é um tema de estudo mais desafiador, pois está associada a fatores culturais e psicológicos que provavelmente desempenham papéis inconscientes em nossas preferências individuais. Na verdade, muitas vezes achamos muito difícil explicar o que é exatamente que torna algo, ou alguém, bonito: a beleza está nos olhos de quem vê", diz o pesquisador sênior e docent Michiel Spapé, do Departamento de Psicologia e Logopés da Universidade de Helsinque.

O estudo, que combina ciência da computação e psicologia, foi publicado em fevereiro na revista IEEE Transactions in Affective Computing.

Preferências expostas pelo cérebro

Inicialmente, os pesquisadores deram a uma rede neural contraditória geradora (GAN) a tarefa de criar centenas de retratos artificiais. As imagens foram mostradas, uma de cada vez, a 30 voluntários que foram convidados a prestar atenção aos rostos que acharam atraentes enquanto suas respostas cerebrais foram registradas por eletroencefalografia (EEG).

"Funcionou um pouco como o aplicativo de namoro Tinder: os participantes 'deslizaram para a direita' quando se deparam com um rosto atraente. Aqui, no entanto, eles não tinham que fazer nada além de olhar para as imagens. Medimos sua resposta cerebral imediata às imagens", explica Spapé.

Os pesquisadores analisaram os dados do EEG com técnicas de aprendizado de máquina, conectando dados individuais de EEG através de uma interface cérebro-computador a uma rede neural generativa.

"Uma interface cérebro-computador como esta é capaz de interpretar as opiniões dos usuários sobre a atratividade de uma gama de imagens. Ao interpretar suas opiniões, o modelo de IA interpretando respostas cerebrais e a rede neural generativa modelando as imagens faciais podem, juntas, produzir uma imagem facial totalmente nova, combinando o que uma pessoa em particular acha atraente", diz o pesquisador da Academia e professor associado Tuukka Ruotsalo, que lidera o projeto.

Para testar a validade de sua modelagem, os pesquisadores geraram novos retratos para cada participante, prevendo que os achariam pessoalmente atraentes. Testando-os em um procedimento duplo-cego contra controles combinados, eles descobriram que as novas imagens combinavam com as preferências dos sujeitos com uma precisão de mais de 80%.

"O estudo demonstra que somos capazes de gerar imagens que correspondam à preferência pessoal conectando uma rede neural artificial às respostas cerebrais. Conseguir avaliar a atratividade é especialmente significativo, pois esta é uma propriedade psicológica e pungente dos estímulos. A visão computacional tem sido até agora muito bem sucedida em categorizar imagens baseadas em padrões objetivos. Ao trazer respostas cerebrais ao mix, mostramos que é possível detectar e gerar imagens baseadas em propriedades psicológicas, como gosto pessoal", explica Spapé.

Potencial para expor atitudes inconscientes

Em última análise, o estudo pode beneficiar a sociedade, avançando a capacidade dos computadores de aprender e entender cada vez mais as preferências subjetivas, através da interação entre soluções de IA e interfaces cérebro-computador.

"Se isso for possível em algo tão pessoal e subjetivo quanto a atratividade, também podemos ser capazes de olhar para outras funções cognitivas, como percepção e tomada de decisão. Potencialmente, podemos direcionar o dispositivo para identificar estereótipos ou viés implícito e entender melhor as diferenças individuais", diz Spapé.


"Se isso for possível em algo tão pessoal e subjetivo quanto a atratividade, também podemos ser capazes de olhar para outras funções cognitivas, como percepção e tomada de decisão. Potencialmente, podemos direcionar o dispositivo para identificar estereótipos ou viés implícito e entender melhor as diferenças individuais", diz Spapé.


“Brain-computer interface for generating personally attractive images” by M. Spape, K. Davis, L. Kangassalo, N. Ravaja, Z. Sovijarvi-Spape and T. Ruotsalo. IEEE Transactions on Affective Computing


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