我們都知道，我們在人們中感知美麗的方式是不同的。就像普遍的諺語“美在情人眼中”一樣，您可能會認為對美的看法僅取決於看到它的人。
但是，當技術干擾這一討論時，隨著人工智能在這一發現中有不同的發現，美麗的概念將被改變。
AI Gans實際上可以告訴您您發現什麼面孔很有吸引力
在一份報告中科學警報，研究人員說，他們可以知道這些功能是否足以被歸類為對人的“吸引力”。通過使用腦電圖（EEG）測量值，這將是可能的。然後，AI程序將評估結果。
生成的對抗神經網絡（也稱為GAN）是機器學習的創新。在研究中，甘能夠在人們發現美麗的面孔中建立熟悉。現在，該系統可以用合成美感製作新的面孔，靠近真實的面孔。
在實驗中，赫爾辛基大學的專家進行了類似的Tinder設置測試，有30名參與者參加。
這些受試者的任務是從計算機上查看面孔的集合，而他們都不是真實的人。取而代之的是，芬蘭的團隊使用了僅看起來現實的AI肖像。它們是由大約200,000張隨機名人圖像製作的。
此外，指示參與者戴著彈性帽，上面擠滿了電極，以監視腦活動，同時看著臉部。在上述約會網站上，如果您喜歡某人，您可以正確滑動，但事實並非如此。
通過GAN，評估神經活動，大腦解釋了人們對不同面部吸引力的看法的反應。
機器學習系統還能夠創建通過EEG設置的吸引人標識符感知的人。
認知神經科學家米歇爾·斯帕普（Michiel Spape）解釋說，只指示參與者查看圖像。通過一個簡單的命令，他的團隊能夠對圖像中面孔的大腦反應進行測量。
第二個實驗
下一個實驗涉及被要求對面孔進行相應“吸引力”價值的人的評價。一組面孔隨機閃爍。
這得出了一個結論，人們被吸引到大約80％的面孔，而其餘的則佔其他參與者選擇的20％。
儘管這只是一項小型研究，但在實驗中看到AI GAN只是將機器學習能力擴展到了人類的理解之外。
Spape說：“如果在像吸引力一樣具有個人和主觀的事物中，我們也可以研究其他認知功能，例如感知和決策。”
Spape結束時，該研究可能會形成旨在使隱式分開的設備。通過此，人們可以更好地了解與他人的觀點差異。
要評估題為“用於生成個人有吸引力圖像的腦部計算機界面”的完整研究，請訪問IEEE。
本文歸Tech Times擁有。
由Joen Coronel撰寫
