El sistema de aprendizaje automático puede familiarizarse con los atributos y rasgos considerados como deseables por un individuo y generar imágenes a partir de estos.
Ciudad de México, 13 de marzo (RT).- Un equipo de investigadores de la Universidad de Helsinki (Finlandia) y la Universidad de Copenhague (Dinamarca) ha desarrollado un programa de inteligencia artificial capaz de comprender los rasgos que hacen atractivo a un rostro para un individuo y producir imágenes que le resulten deseables a partir de esa información.
Durante el estudio, los científicos utilizaron mediciones de electroencefalografía en 30 voluntarios para medir su respuesta inmediata a una serie de imágenes, y así identificar tanto los rasgos faciales como el tipo de rostros que son considerados atractivos por estos. Después, los resultados individuales de cada participante fueron ingresados a un sistema de aprendizaje automático, al cual han denominado red neuronal generativa (GAN, por sus siglas en inglés).
Una Inteligencia Artificial que aprende qué caras te parecen atractivas midiendo tus ondas cerebrales y luego es capaz de generar caras inventadas que te gustan... no sé, pero esto da pa otra película de Terminator... https://t.co/bm3dvIqXXE
— Umberto León Domínguez (@umbertoleon) March 5, 2021
Una vez que la red neuronal logró familiarizarse con el tipo de rostros y atributos que los individuos encontraban deseables, fue capaz de generar imágenes completamente nuevas diseñadas específicamente para ser atractivas para los voluntarios a partir de sus respuestas cerebrales, detallan los científicos en la versión preimpresa de su investigación, publicada recientemente en IEEE Transactions on Affective Computing.
En una segunda etapa de la investigación, los académicos presentaron a cada uno de los sujetos de estudio una serie de rostros creados por el programa de inteligencia artificial basados en sus preferencias individuales. En un procedimiento doblemente ciego, los científicos comprobaron que las imágenes coincidían con las preferencias de los participantes con una precisión superior al 80 por ciento.
"Una interfaz cerebro-computadora como ésta [GAN] es capaz de interpretar las opiniones de los usuarios sobre el atractivo de una serie de imágenes. Al interpretar sus opiniones, el modelo de inteligencia artificial que interpreta las respuestas cerebrales y la red neuronal generativa que modela las imágenes faciales pueden producir juntos una imagen facial totalmente nueva combinando lo que una persona concreta encuentra atractivo", explicó Tuukka Ruotsalo, coautor del estudio.
"El estudio demuestra que somos capaces de generar imágenes que coincidan con las preferencias personales conectando una red neuronal artificial con las respuestas cerebrales. El éxito en la evaluación del atractivo es especialmente significativo, ya que […] demostramos que es posible detectar y generar imágenes basadas en propiedades psicológicas, como el gusto personal", señaló Michiel Spapé, líder de la investigación.