La nouvelle interface cerveau-ordinateur révèle l’idée de beauté du cerveau

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Qu’est-ce que notre cerveau trouve beau et attrayant? L’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA) peut-il apprendre des modèles d’activité cérébrale humaine les secrets de l’attraction personnelle? Dans une nouvelle étude interdisciplinaire publiée le mois dernier dans Transactions IEEE sur l’informatique affective, Des chercheurs de l’Université d’Helsinki utilisent les technologies d’IA et d’interface cerveau-ordinateur (BCI) pour générer des visages attrayants.

«L’étude de l’esthétique, ou la perception de la beauté et l’expérience de l’attractivité, a une longue tradition dans la psychologie et les disciplines connexes», ont écrit les chercheurs de l’Université d’Helsinki. «Malgré l’idée commune que le goût est intensément individuel, la recherche psychologique montre constamment un fort consensus sur les caractéristiques visuelles considérées comme attrayantes. La symétrie dans les visages est connue pour être considérée comme attrayante, peut-être parce que la symétrie en général est un signifiant évolutif important.

Les chercheurs ont modélisé l’attraction personnelle en quatre phases. Tout d’abord, un réseau antagoniste génératif (GAN) a été formé à l’aide des données du CelebA-HQ qui contient 30 000 photos de visages de célébrités. Ensuite, 30 participants à l’étude ont évalué les images échantillonnées au hasard à partir du GAN alors que leur activité cérébrale EEG était enregistrée par une interface cerveau-ordinateur. Un classificateur AI a associé les données EEG à l’évaluation des images par les participants. Ensuite, de nouvelles images ont été montrées aux participants lors de l’enregistrement de leurs données EEG, qui ont ensuite été classées en fonction des images que les participants ont trouvées attrayantes. Dans la phase finale, de nouvelles images synthétiques ont été générées.

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«Alors que nous reconnaissons instantanément un visage comme attrayant, il est beaucoup plus difficile d’expliquer ce qui définit exactement l’attraction personnelle», ont écrit les chercheurs. «Cela suggère que l’attraction dépend du traitement implicite de caractéristiques complexes, culturellement et individuellement définies. Les réseaux neuronaux antagonistes génératifs (GAN), qui apprennent à imiter des distributions de données complexes, peuvent potentiellement modéliser des préférences subjectives sans être contraintes par la paramétrisation prédéfinie du modèle. »

L’interface générative cerveau-ordinateur avait un haut degré de précision dans une évaluation en double aveugle des images synthétiques par rapport aux témoins appariés. «Les résultats montrent que GBCI produit des images personnalisées très attrayantes avec une précision élevée (83,33%)», ont écrit les chercheurs.

«L’interface générative cerveau-ordinateur (GBCI) est capable de générer des images a priori inexistantes de visages considérés comme personnellement attrayants», ont écrit les chercheurs. «L’union des méthodes BCI avec un GAN nous a permis de générer des images photoréalistes basées sur l’activité cérébrale. Surtout, les images générées ne reposaient pas sur des hypothèses externes des données sous-jacentes (telles que les attributs qui rendent un visage beau). Ainsi, le GBCI est capable de générer des images attrayantes d’une manière basée sur les données non affectée par les théories et les opinions actuelles sur la beauté.

À l’aide d’une interface cerveau-ordinateur, les scientifiques ont permis à l’apprentissage automatique de l’IA de créer des images synthétiques qui sont personnellement attrayantes pour les humains avec un haut degré de précision. Ironiquement, bien que l’apprentissage automatique soit capable de produire des images synthétiques attrayantes basées sur ce qu’il a appris des données du cerveau humain, nous ne sommes pas plus près de comprendre exactement ce qui rend un visage beau. Ce qui est beau reste dans le cerveau du spectateur et dans la boîte noire opaque de l’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle.

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