一千个人眼中有一千个哈姆雷特。由于主观差异，人的审美千差万别。对于个人喜好的观察，人类还需要思考，何况是机器，怎么做呢？但赫尔辛基大学和哥本哈根大学最近的一项研究证明，人工智能了解你想要的美。这个实验创造了新的肖像，定制面孔以适应个人审美偏好。对于一些客观的认知，比如金发、蓝眼睛、是否微笑，计算机模型可以快速识别，只是吸引力不同而已。它与文化和心理因素有关，而这些因素往往是我们审美受众的一种。无意识的存在。研究人员使用人工智能来解释大脑信号，将脑机接口与生成的面部模型相结合。窥视大脑，进行美学实验，研究人员使用生成对抗神经网络(GAN)创建了数百幅人工肖像。这些图像一次一个地展示给30名受试者，他们被要求注意他们认为有吸引力的肖像。同时，研究人员通过脑电图记录了他们的大脑反应。就像约会应用程序Tinder，当您看到喜欢的面孔时，您可以“向右滑动”。然而，在这个实验中，受试者除了看图片之外什么都不用做，研究人员记录下了他们大脑最直接的反应。研究人员随后使用机器学习技术分析脑电波数据，通过脑机接口神经网络将脑电波数据连接到生成神经网络。像这样的脑机接口可以破译用户对一系列图片是否有吸引力以及哪些方面有吸引力的看法。通过解释他们的观点，解释大脑反应并生成神经网络来模拟面部图像的人工智能模型可以结合个人偏好来产生全新的面部图像。为了测试该模型的有效性，研究人员生成了每个参与者的新肖像，预测他们会发现这些图像对他们个人有吸引力。通过双盲测试，他们发现新图像“准确度超过80%”符合受试者的偏好。这项研究表明，通过将人工神经网络与大脑反应联系起来，我们可以生成符合个人偏好的图像。能够实现对个人吸引力的评估是非常重要的，因为其中包含了太多不同的个人审美特征。到目前为止，计算机视觉在基于客观模式对图像进行分类方面非常成功。通过引入大脑对复杂美学的反应，该实验表明可以根据人的味觉等心理属性检测和生成图像。最终，这项研究可以通过人工智能解决方案和脑机接口之间的交互，提高计算机学习和理解主观偏好的能力，从而造福社会。如果人工智能能够识别吸引力等主观因素，那么未来也可以研究其他认知功能，如感知和决策。我们或许能够使用人工智能模型来识别“刻板印象或潜在偏见”，从而更好地理解个体差异。既往研究：利用人工智能检测你想要什么研究团队此前的研究发现，人工智能可以同时模拟计算机对信息和大脑信号的呈现。研究人员使用神经适应性生成模型对31名参与者进行了这项技术的实验。在实验中，研究人员向参与者展示了数百张AI生成的具有不同面孔的人的图像，同时记录了他们的脑电图。参与者被要求关注某些特征，例如看起来苍老或微笑。在查看快速呈现的一系列面部图像时，受试者的脑电图被输入神经网络，神经网络可以推断大脑是否检测到任何图像与受试者正在寻找的相匹配。基于这些信息，神经网络根据人们想到的面孔类型进行自适应估计。最后，参与者对计算机生成的图像进行了评估，它们几乎完全符合参与者心目中的特征。实验准确率为83%。该技术将人类的自然反应与计算机创造新信息的能力相结合。在实验中，参与者只被要求查看计算机生成的图像。反过来，计算机利用人脑的反应来模拟显示的图像和人对图像的反应。由此，计算机可以创建一个全新的图像来“匹配”用户的意图。这项技术可以用来增强人类的创造力。如果你想画点什么或者表达点什么，但是一时做不出来，你可以用这个模型来做预测。它了解感知大脑中的潜在过程。然而，这种技术“不识别思想”，而是对我们与心理类别的联系做出反应。例如，虽然我们无法找出参与者对某个特定“老人”的看法，但我们可以了解他们与“老年”的联系。因此，这种技术可以提供一种新方法来深入了解社会、认知和情感过程。从客观到主观，研究人员对大脑活动的研究越来越深入，请救我脱离“脑短路”！
