Aby dowiedzieć się, do jakiego typu urody i osobowości dana osoba ma słabość, trzeba by przedostać się do jej mózgu i zajrzeć do kory oczodołowo-przedczołowej nazywanej „ośrodkiem piękna”. To od jej pracy zależy, co uznajemy za atrakcyjne. Na szczęście żyjemy w czasach, które pozwalają zobaczyć, co kryje się w naszych głowach bez zabiegów neurochirurgicznych.

Żaden digital native nie powinien mieć problemu z wyobrażeniem sobie, że w niedalekiej przyszłości jakaś nowa aplikacja randkowa będzie w stanie wpełznąć do jego umysłu i wyodrębnić cechy, które uważa za najbardziej atrakcyjne u potencjalnego partnera. Następnie przeskanuje bazę profili, aby znaleźć osobę, która posiada największą liczbę tych atrybutów. Tego typu rozwiązanie to pewnie tylko kwestia czasu..

I nie chodzi tu wyłącznie o skanowanie takich cech jak wzrost i kolor włosów. Mowa o dużo bardziej złożonych równaniach opartych na zbiorze danych wszystkich osób, które kiedykolwiek wydały nam się atrakcyjne. No i oczywiście ich wyniku, który może okazać się pomocny w odnalezieniu idealnej drugiej połówki.

Ten hipotetyczny algorytm działałby w ten sam sposób, w jaki system rekomendacji Spotify uczy się piosenek, które lubimy, a następnie sugeruje inne, odpowiadające naszemu profilowi.

Jednak zanim ktokolwiek zabierze się za tworzenie takiej aplikacji, będzie musiał zapoznać się z pracą naukowców z Uniwersytetu w Helsinkach i Uniwersytetu w Kopenhadze. I choć na pierwszy rzut oka koncepcja 'inteligentnego Tindera’ może wydawać się dystopijną wizją osadzoną w uniwersum między 'Black Mirror’ a 'Love Island’, to badania uczonych są jak najbardziej realne i wyjątkowo fascynujące.

Dopasowywanie atrakcyjności za pomocą SI

W swoim najnowszym eksperymencie badacze wykorzystali sieć neuronową typu GAN (generatywna sieć przeciwstawna), wytrenowaną na dużej bazie danych 200 tys. zdjęć celebrytów, aby wymyślić serię setek fałszywych twarzy. Posiadały one pewne cechy charakterystyczne dla określonych gwiazd – tu silna linia szczęki, tam urzekający zestaw lazurowych oczu – ale nie były natychmiast rozpoznawalne jako dane osoby z pierwszych stron serwisów plotkarskich.

Wygenerowane twarze zostały zebrane w pokaz slajdów i pokazane 30 uczestnikom badania ubranym w czepki do elektroencefalografii (EEG).

Urządzenie odczytuje aktywność mózgu poprzez elektrody rozmieszczone na głowie. Wszyscy badani musieli skoncentrować się na tym, czy ich zdaniem 'osoba’, na którą patrzyli, była atrakcyjna. Nie musieli przy tym niczego zaznaczać na papierze, naciskać przycisku ani przeciągać palcem w prawo, aby wyrazić swoje zainteresowanie. Wystarczyła sama koncentracja na tym, co uznali za intrygujące.

– Poprzez wychwytywanie fal mózgowych za pomocą EEG, które pojawiły się tuż po zobaczeniu obrazu, określiliśmy, czy dana twarz była postrzegana jako atrakcyjna, czy nie. Informacje te zostały następnie wykorzystane do przeprowadzenia wyszukiwania w modelu sieci neuronowej – 512-wymiarowej przestrzeni twarzy – i wyznaczenia punktu, który odpowiadałby indywidualnemu punktowi atrakcyjności uczestnika – powiedział Michiel Spapé z Uniwersytetu w Helsinkach.

Ukryte wzorce danych, które ujawniły preferencje dla określonych cech, znaleziono dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego do badania aktywności elektrycznej mózgu wywołanej przez każdą twarz.

Ogólnie rzecz biorąc, im więcej określonego rodzaju aktywności mózgowej zauważono, tym większy był poziom atrakcyjności.

Uczestnicy nie musieli wykazywać pewnych tendencji do postrzegania konkretnych cech jako szczególnie magnetycznych. Sztuczna inteligencja, mierząc aktywność mózgu podczas oglądania dużej liczby obrazów, a następnie pozwalając algorytmowi dowiedzieć się, co je wszystkie łączy, mogła wyodrębnić części twarzy, które pociągają badanych (nawet jeśli ci nie byli tego świadomi).

SI pokaże ci, jak wygląda twój crush

To, co badacze widzą w tej konfiguracji eksperymentalnej, to fakt, że około 300 milisekund po tym, jak uczestnik zobaczył atrakcyjny obraz, jego mózg zapalał się szczególnym sygnałem elektrycznym zwanym falą P300. Naukowcy wykorzystali te dane, aby sieć neuronowa GAN wygenerowała spersonalizowane twarze, które łączą w sobie najbardziej pobudzające mózg cechy. – Pewne cechy wygenerowanych obrazów wydają się ogólnie preferowane wśród konkretnych uczestników. Niektóre z twarzy w naszych eksperymentach wyglądają podobnie, co dowodzi, że model naprawdę wychwytuje i oddaje cechy osobiste – mówi Tuukka Ruotsalo, profesor nadzwyczajny na Uniwersytecie w Helsinkach. – Istnieją różnice we wszystkich wygenerowanych obrazach. W najbardziej banalnym aspekcie uczestnicy z różnymi preferencjami płciowymi otrzymują twarze im odpowiadające.

Generowanie atrakcyjnych osób, które nigdy nie istniały, jest z pewnością chwytającym za serce zastosowaniem nowej technologii. Jednak może ona mieć również inne, bardziej znaczące zastosowania.

Interakcja pomiędzy siecią neuronową typu GAN a aktywnością ludzkiego mózgu mogłaby być również wykorzystana do testowania ludzkich reakcji na różne inne zjawiska i obrazy zaimplementowane w danych systemu.

– Mogłoby to pomóc nam zrozumieć rodzaj cech i ich kombinacji, które odpowiadają funkcjom poznawczym, takim jak uprzedzenia, stereotypy, ale także preferencje i różnice indywidualne – powiedział Ruotsalo.