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A Inteligência Artificial agora pode aprender quais faces você acha atraentes diretamente de suas ondas cerebrais
Dizem que a beleza está nos olhos de quem vê, mas, na verdade, vai muito mais fundo do que isso.
O conceito de beleza física reside na mente, definida por quaisquer características que consideremos atraentes no rosto de outras pessoas. Essas preferências sutis representam alguns de nossos pensamentos mais íntimos – mas isso não significa que não possam ser monitorados e talvez até mesmo previstos.
Em um novo estudo, os pesquisadores usaram medições de eletroencefalografia (EEG) para identificar que tipo de características faciais as pessoas achavam atraentes e, em seguida, alimentaram os resultados em um programa de inteligência artificial (IA).
O sistema de aprendizado de máquina – denominado rede neural adversarial geradora (GAN) – foi capaz de primeiro se familiarizar com os tipos de rostos que as pessoas achavam desejáveis e, em seguida, fabricar outros inteiramente novos projetados especificamente para agradar: visões personalizadas de beleza sintetizada, como inatingíveis como eles eram perfeitos.
O experimento, conduzido por uma equipe de psicólogos e cientistas da computação da Universidade de Helsinque, na Finlândia, foi uma espécie de sessão massiva do Tinder para os 30 voluntários que participaram.
Exceto por algumas grandes diferenças.
Enquanto os participantes se sentavam em frente a uma tela de computador mostrando uma série de rostos, nenhum dos rostos exibidos era de pessoas reais, mas eram retratos artificiais de aparência realista gerados a partir de um conjunto de dados de cerca de 200.000 imagens de celebridades.
Ao contrário do uso normal do Tinder, os participantes também usavam bonés elásticos com eletrodos projetados para medir sua atividade cerebral enquanto olhavam para os rostos. Eles também não precisaram deslizar para a direita quando viram alguém de quem gostaram – tudo isso foi resolvido.
?Eles não precisaram fazer nada além de olhar as imagens?, explica o neurocientista cognitivo Michiel Spapé. “Medimos a resposta imediata do cérebro às imagens.”
Essas medições individuais da atividade neural foram então avaliadas pelo GAN, que foi capaz de interpretar as respostas do cérebro em termos de quão atraente cada rosto artificial era considerado pelo espectador.
Usando esses dados, o GAN foi então capaz de gerar novos rostos informados pelos identificadores de atração EEG das pessoas.
Em um segundo experimento, esses rostos recém-inventados foram então exibidos de volta aos voluntários, que os avaliaram em termos de atratividade, ao lado de outras imagens de rostos gerados aleatoriamente.
No final das contas, os resultados validaram o teste dos pesquisadores, com os participantes classificando as imagens sob medida para serem atraentes como atraentes em cerca de 80 por cento dos casos, enquanto os outros rostos foram selecionados apenas 20 por cento do tempo.
Embora este seja apenas um pequeno estudo, é apenas mais um exemplo de como os sistemas de IA estão se tornando refinados em sua compreensão do que nos motiva – mesmo em noções íntimas e muitas vezes não ditas, como o domínio da atração pessoal.
?Ter sucesso na avaliação da atratividade é especialmente significativo, pois essa é uma propriedade psicológica muito pungente dos estímulos?, diz Spapé.
“Se isso for possível em algo que é tão pessoal e subjetivo quanto a atratividade, também podemos olhar para outras funções cognitivas, como percepção e tomada de decisão. Potencialmente, podemos direcionar o dispositivo para identificar estereótipos ou preconceitos implícitos e melhor compreender as diferenças individuais. “
Publicado em 08/03/2021 11h50
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