Відомо, що люди майже одразу визначають те чи інше обличчя як привабливе або непривабливе. І якщо ніхто не сперечається з тим, що привабливість — річ суб’єктивна, набагато важче пояснити, з яких саме елементів вона складається. Серед таких, зокрема, називали симетричність обличчя, рівень гормонів, власну привабливість тощо.Це означає, що привабливість конкретної людини залежить від комплексного сприйняття її культурно й індивідуально обумовлених рис. Та, попри це розуміння, створити зображення, яке б відповідало уявленням про красу конкретної людини, не вдавалося. За це завдання взялися науковці з Гельсинського та Копенгагенського університетів на чолі з Мішелем Спапе.«У своїх попередніх дослідженнях ми розробили моделі, які могли визначити й керувати простими портретними рисами, як-от кольором волосся й емоцією. Але ж люди десь однаково сприймають біляве волосся чи усмішку. Привабливість — менш проста для дослідження річ», — говорить він.Спершу Спапе з колегами запрограмували генеративно-змагальну нейромережу (GAN) на створення сотень портретів несправжніх людей.
30 добровольців попросити оцінити кожне з них, відзначивши риси, які вони вважали привабливими. У цей час дослідники зчитували їхню мозкову активність. Спапе порівнює цей процес із Tinder, хіба набагато складнішим.Далі зібрані дані про мозкову активність добровольців проаналізували з використанням технології машинного навчання. Так їм вдалося поєднати «думки» людей про привабливість зі згенерованими зображеннями й «навчити» GAN розуміти, що саме той чи інший доброволець вважав привабливим у конкретному обличчі.Зрештою, Спапе з колегами залишилося перевірити, чи вдалося їм досягти своєї мети. Вони згенерували нові портрети для кожного учасника дослідження й попросили їх визначити, чи вважають ті їх привабливими. З’ясувалося, що точність вгадування нейромережею уподобань людей становила понад 80%.Мішель Спапе вважає, що дослідження є важливим для суспільства тому, що показує, як комп’ютер здатен розрізняти суб’єктивні вподобання людей. «Зрештою, ми можемо створити пристрій для визначення стереотипів чи прихованої упередженості й краще розуміти різницю між людьми», — переконаний науковець.Дослідження було оприлюднене 12 лютого в науковому виданні IEEE Transactions on Affective Computing.
