Нет, речь не только о таких характеристиках, как рост или цвет волос. Все гораздо сложнее. Уравнение основано на наборе данных обо всех людях, которых вы когда-либо считали привлекательными.
Сразу проясним, Tinder на самом деле не работает ни над чем подобным. Но исследователи из Хельсинкского и Копенгагенского университетов – работают.
Точно так же, как система рекомендаций Spotify изучает песни, которые вам нравятся, а затем предлагает другие, соответствующие аналогичному профилю, этот алгоритм может сканировать ваши симпатии.
Как работает нейросеть ваших симпатий
В эксперименте исследователи использовали нейронную сеть, обученную на большой базе данных из 200.000 изображений знаменитостей, чтобы создать серию из сотен несуществующих лиц. Это были лица с некоторыми из внешних признаков знаменитостей – сильная линия подбородка, пронзительные голубые глаза, и так далее.
Изображения были собраны в слайд-шоу для показа 30 участникам, которые были экипированы электроэнцефалографическими (ЭЭГ) шлемами, способными считывать электрическую активность мозга по разности потенциалов на поверхности кожи головы.
Всех участников попросили сконцентрироваться на том, считают ли они лицо, которое находится на экране красивым или наоборот. Каждое изображение демонстрировалось в течение короткого времени, после чего появлялось следующее. Участникам не нужно было ничего отмечать на бумаге, нажимать на кнопки или свайпать вправо для того, чтобы выразить свою симпатию. Достаточно было просто сосредоточиться на том, что изображение им нравится.
С помощью ЭЭГ регистрировалась активность мозга, которая происходила сразу после того как участник видел лицо, и оценивалось, было ли оно привлекательным для испытуемого. Затем эта информация использовалась для сужения поиска нейронной сетью, и наконец – ИИ выдавал точку, которая соответствовала бы идеалу каждого отдельного участника.
К счастью, команда ученых не нашла способа узнать с помощью ЭЭГ, смотрит ли человек в данный момент на кого-то, кого он считает привлекательным. Однако это и не было целью эксперимента.
ИИ показал, что примерно через 300 миллисекунд после того, как участник видит привлекательное изображение, его мозг загорается особым электрическим сигналом, называемым волной P300. Волна P300 не всегда означает влечение, она скорее связана с распознаванием определенных релевантных стимулов. Но что это будут за стимулы, зависит от того, что именно человека просили найти.
Нейро-Тиндер
Самое интересное в эксперименте – это его финальная часть. Именно в ней главная роль была отдана искусственному интеллекту.
Ученые использовали полученную информацию о привлекательности отдельных изображений, чтобы нейронная сеть создала новые индивидуализированные лица, сочетающие в себе наиболее привлекательные характеристики.
Другими словами, ИИ создал индивидуальных Франкенштейнов из черт лица, наиболее привлекательных для каждого из участников.
Создание привлекательных людей, которых никогда не существовало, – безусловно, повод лишний раз начать переживать о будущем. Однако у этого механизма есть и другое, более существенное применение.
Взаимодействие между генеративной нейронной сетью и реакциями человеческого мозга также можно использовать для проверки реакции человека на различные явления, представленные в экспериментах. По словам ученых, это может помочь понять, какие особенности мозга влияют на такие когнитивные функции как предубеждения, стереотипы, а также предпочтения и индивидуальные различия.
