ความงามอยู่ในสมอง: AI อ่านข้อมูลสมอง สร้างภาพที่ดึงดูดใจ
โดย:
I
[IP: 193.160.118.xxx]
เมื่อ: 2023-02-08 15:44:30
นักวิจัยประสบความสำเร็จในการทำให้ AI เข้าใจแนวคิดส่วนตัวของเราเกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้ใบหน้ามีเสน่ห์ อุปกรณ์ดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงความรู้นี้โดยความสามารถในการสร้างภาพบุคคลใหม่ด้วยตัวเองซึ่งได้รับการปรับแต่งให้น่าสนใจสำหรับแต่ละบุคคล ผลลัพธ์สามารถนำไปใช้ได้ เช่น ในการสร้างแบบจำลองความชอบและการตัดสินใจ ตลอดจนระบุทัศนคติที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่รู้ตัวนักวิจัยจาก University of Helsinki และ University of Copenhagen ได้ทำการตรวจสอบว่าคอมพิวเตอร์จะสามารถระบุลักษณะใบหน้าที่เราพิจารณาว่าน่าดึงดูดได้หรือไม่ และสร้างภาพใหม่ที่ตรงกับเกณฑ์ของเรา นักวิจัยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตีความสัญญาณสมองและรวมส่วนต่อประสานระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์กับแบบจำลองการกำเนิดของใบหน้าเทียม ผมบลอนด์
สิ่งนี้ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างภาพใบหน้าที่ดึงดูดความสนใจของแต่ละคนได้ "ในการศึกษาก่อนหน้านี้ เราออกแบบโมเดลที่สามารถระบุและควบคุมลักษณะภาพบุคคลทั่วไป เช่น สีผมและอารมณ์ อย่างไรก็ตาม ผู้คนส่วนใหญ่เห็นพ้องต้องกันว่าใครผมบลอนด์และใครยิ้ม ความน่าดึงดูดใจเป็นหัวข้อที่ท้าทายมากขึ้นในการศึกษา เกี่ยวข้องกับปัจจัยทางวัฒนธรรมและจิตใจที่มีบทบาทโดยไม่รู้ตัวในความชอบส่วนตัวของเรา อันที่จริง เรามักจะพบว่ามันยากมากที่จะอธิบายว่าอะไรที่ทำให้บางสิ่งหรือบางคนสวยงาม: ความงามอยู่ในสายตาของคนดู" กล่าว นักวิจัยอาวุโสและ Docent Michiel Spapé จาก Department of Psychology and Logopedics, University of Helsinki การศึกษาซึ่งรวมวิทยาการคอมพิวเตอร์และจิตวิทยาได้รับการตีพิมพ์ในเดือนกุมภาพันธ์ในวารสารIEEE Transactions ในส่งผลกระทบทางคอมพิวเตอร์ การตั้งค่าที่เปิดเผยโดยสมอง ในขั้นต้น นักวิจัยได้ให้โครงข่ายประสาทเทียมแบบสร้างปฏิปักษ์ (GAN) ทำหน้าที่สร้างภาพเหมือนเทียมหลายร้อยภาพ ภาพเหล่านี้แสดงทีละภาพแก่อาสาสมัคร 30 คนที่ถูกขอให้ให้ความสนใจกับใบหน้าที่พวกเขาเห็นว่าน่าดึงดูด ขณะที่การตอบสนองของสมองจะถูกบันทึกผ่านการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) "มันทำงานคล้ายกับแอพหาคู่ Tinder: ผู้เข้าร่วม 'ปัดไปทางขวา' เมื่อพบใบหน้าที่น่าดึงดูด อย่างไรก็ตาม ที่นี่ พวกเขาไม่ต้องทำอะไรเลยนอกจากดูที่ภาพ เราวัดการตอบสนองของสมองในทันทีที่มีต่อภาพ "Spape อธิบาย นักวิจัยได้วิเคราะห์ข้อมูล EEG ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเชื่อมต่อข้อมูล EEG แต่ละตัวผ่านส่วนต่อประสานระหว่างสมองและคอมพิวเตอร์กับเครือข่ายประสาทเทียม "ส่วนต่อประสานระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์เช่นนี้สามารถตีความความคิดเห็นของผู้ใช้เกี่ยวกับความน่าดึงดูดใจของภาพต่างๆ ได้ โดยการตีความมุมมองของพวกเขา โมเดล AI ตีความการตอบสนองของสมองและโครงข่ายประสาทเทียมที่สร้างแบบจำลองภาพใบหน้าสามารถร่วมกันสร้าง ภาพลักษณ์ใบหน้าใหม่โดยการผสมผสานสิ่งที่บุคคลหนึ่งเห็นว่าน่าดึงดูด" นักวิจัยสถาบันและรองศาสตราจารย์ Tuukka Ruotsalo ซึ่งเป็นหัวหน้าโครงการกล่าว เพื่อทดสอบความถูกต้องของการสร้างแบบจำลอง นักวิจัยได้สร้างภาพบุคคลใหม่สำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคน โดยคาดการณ์ว่าพวกเขาจะพบว่าพวกเขามีเสน่ห์เฉพาะตัว จากการทดสอบภาพด้วยวิธี double-blind กับการควบคุมที่ตรงกัน พวกเขาพบว่าภาพใหม่ตรงกับความต้องการของตัวแบบด้วยความแม่นยำมากกว่า 80% "การศึกษาแสดงให้เห็นว่าเราสามารถสร้างภาพที่ตรงกับความชอบส่วนบุคคลโดยการเชื่อมต่อเครือข่ายประสาทเทียมกับการตอบสนองของสมอง ความสำเร็จในการประเมินความน่าดึงดูดใจมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากเป็นคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ฉุนเฉียวของสิ่งเร้า ดังนั้นการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จึงเป็นเช่นนี้ ประสบความสำเร็จอย่างมากในการจัดหมวดหมู่ภาพตามรูปแบบวัตถุประสงค์ การนำการตอบสนองของสมองมาผสมผสานกันทำให้เราสามารถตรวจจับและสร้างภาพตามคุณสมบัติทางจิตวิทยา เช่น รสนิยมส่วนตัว" Spapé อธิบาย ศักยภาพในการเปิดเผยทัศนคติโดยไม่รู้ตัว ท้ายที่สุดแล้ว การศึกษาอาจเป็นประโยชน์ต่อสังคมด้วยการเพิ่มขีดความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการเรียนรู้และทำความเข้าใจความชอบส่วนบุคคลมากขึ้น ผ่านการโต้ตอบระหว่างโซลูชัน AI และส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์ "หากสิ่งนี้เป็นไปได้ในบางสิ่งที่เป็นส่วนตัวและเป็นอัตวิสัยพอๆ กับเสน่ห์ เราอาจสามารถพิจารณาการทำงานด้านการรับรู้อื่นๆ เช่น การรับรู้และการตัดสินใจ เป็นไปได้ว่าเราอาจจะปรับอุปกรณ์ให้มุ่งไปที่การระบุแบบแผนหรือความลำเอียงโดยนัยและดีกว่า เข้าใจความแตกต่างระหว่างบุคคล" Spape กล่าว
สิ่งนี้ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างภาพใบหน้าที่ดึงดูดความสนใจของแต่ละคนได้ "ในการศึกษาก่อนหน้านี้ เราออกแบบโมเดลที่สามารถระบุและควบคุมลักษณะภาพบุคคลทั่วไป เช่น สีผมและอารมณ์ อย่างไรก็ตาม ผู้คนส่วนใหญ่เห็นพ้องต้องกันว่าใครผมบลอนด์และใครยิ้ม ความน่าดึงดูดใจเป็นหัวข้อที่ท้าทายมากขึ้นในการศึกษา เกี่ยวข้องกับปัจจัยทางวัฒนธรรมและจิตใจที่มีบทบาทโดยไม่รู้ตัวในความชอบส่วนตัวของเรา อันที่จริง เรามักจะพบว่ามันยากมากที่จะอธิบายว่าอะไรที่ทำให้บางสิ่งหรือบางคนสวยงาม: ความงามอยู่ในสายตาของคนดู" กล่าว นักวิจัยอาวุโสและ Docent Michiel Spapé จาก Department of Psychology and Logopedics, University of Helsinki การศึกษาซึ่งรวมวิทยาการคอมพิวเตอร์และจิตวิทยาได้รับการตีพิมพ์ในเดือนกุมภาพันธ์ในวารสารIEEE Transactions ในส่งผลกระทบทางคอมพิวเตอร์ การตั้งค่าที่เปิดเผยโดยสมอง ในขั้นต้น นักวิจัยได้ให้โครงข่ายประสาทเทียมแบบสร้างปฏิปักษ์ (GAN) ทำหน้าที่สร้างภาพเหมือนเทียมหลายร้อยภาพ ภาพเหล่านี้แสดงทีละภาพแก่อาสาสมัคร 30 คนที่ถูกขอให้ให้ความสนใจกับใบหน้าที่พวกเขาเห็นว่าน่าดึงดูด ขณะที่การตอบสนองของสมองจะถูกบันทึกผ่านการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) "มันทำงานคล้ายกับแอพหาคู่ Tinder: ผู้เข้าร่วม 'ปัดไปทางขวา' เมื่อพบใบหน้าที่น่าดึงดูด อย่างไรก็ตาม ที่นี่ พวกเขาไม่ต้องทำอะไรเลยนอกจากดูที่ภาพ เราวัดการตอบสนองของสมองในทันทีที่มีต่อภาพ "Spape อธิบาย นักวิจัยได้วิเคราะห์ข้อมูล EEG ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเชื่อมต่อข้อมูล EEG แต่ละตัวผ่านส่วนต่อประสานระหว่างสมองและคอมพิวเตอร์กับเครือข่ายประสาทเทียม "ส่วนต่อประสานระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์เช่นนี้สามารถตีความความคิดเห็นของผู้ใช้เกี่ยวกับความน่าดึงดูดใจของภาพต่างๆ ได้ โดยการตีความมุมมองของพวกเขา โมเดล AI ตีความการตอบสนองของสมองและโครงข่ายประสาทเทียมที่สร้างแบบจำลองภาพใบหน้าสามารถร่วมกันสร้าง ภาพลักษณ์ใบหน้าใหม่โดยการผสมผสานสิ่งที่บุคคลหนึ่งเห็นว่าน่าดึงดูด" นักวิจัยสถาบันและรองศาสตราจารย์ Tuukka Ruotsalo ซึ่งเป็นหัวหน้าโครงการกล่าว เพื่อทดสอบความถูกต้องของการสร้างแบบจำลอง นักวิจัยได้สร้างภาพบุคคลใหม่สำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคน โดยคาดการณ์ว่าพวกเขาจะพบว่าพวกเขามีเสน่ห์เฉพาะตัว จากการทดสอบภาพด้วยวิธี double-blind กับการควบคุมที่ตรงกัน พวกเขาพบว่าภาพใหม่ตรงกับความต้องการของตัวแบบด้วยความแม่นยำมากกว่า 80% "การศึกษาแสดงให้เห็นว่าเราสามารถสร้างภาพที่ตรงกับความชอบส่วนบุคคลโดยการเชื่อมต่อเครือข่ายประสาทเทียมกับการตอบสนองของสมอง ความสำเร็จในการประเมินความน่าดึงดูดใจมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากเป็นคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ฉุนเฉียวของสิ่งเร้า ดังนั้นการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จึงเป็นเช่นนี้ ประสบความสำเร็จอย่างมากในการจัดหมวดหมู่ภาพตามรูปแบบวัตถุประสงค์ การนำการตอบสนองของสมองมาผสมผสานกันทำให้เราสามารถตรวจจับและสร้างภาพตามคุณสมบัติทางจิตวิทยา เช่น รสนิยมส่วนตัว" Spapé อธิบาย ศักยภาพในการเปิดเผยทัศนคติโดยไม่รู้ตัว ท้ายที่สุดแล้ว การศึกษาอาจเป็นประโยชน์ต่อสังคมด้วยการเพิ่มขีดความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการเรียนรู้และทำความเข้าใจความชอบส่วนบุคคลมากขึ้น ผ่านการโต้ตอบระหว่างโซลูชัน AI และส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์ "หากสิ่งนี้เป็นไปได้ในบางสิ่งที่เป็นส่วนตัวและเป็นอัตวิสัยพอๆ กับเสน่ห์ เราอาจสามารถพิจารณาการทำงานด้านการรับรู้อื่นๆ เช่น การรับรู้และการตัดสินใจ เป็นไปได้ว่าเราอาจจะปรับอุปกรณ์ให้มุ่งไปที่การระบุแบบแผนหรือความลำเอียงโดยนัยและดีกว่า เข้าใจความแตกต่างระหว่างบุคคล" Spape กล่าว
- ความคิดเห็น
- Facebook Comments
