AIが脳波を80%以上の精度で解読！あなたの目の中で最も美しいtaを高度に復元します

千人の人々の目には千のハムレットがいる。

主観的な違いにより、人間には何千万通りもの異なる美的嗜好が存在します。

個人の好みを観察することになると、機械はもちろん、人間も考え、熟考する必要があります。どうすればそれができるのでしょうか?

しかし、ヘルシンキ大学とコペンハーゲン大学による最近の研究では、AI がユーザーが望む美しさを理解していることが証明されています。

この実験では、新しい肖像画を作成し、個人の美的嗜好に合わせて顔をカスタマイズしました。

コンピュータ モデルは、金髪、青い目、笑っているかどうかなど、客観的な身体的特徴をすぐに識別できます。しかし、魅力は異なります。魅力は文化的および心理的要因に関係しており、これらの要因は美的感覚を持つ視聴者には意識されないことがよくあります。

研究者らは人工知能を使って脳の信号を解釈し、脳コンピューターインターフェースと生成された顔のモデルを組み合わせました。

脳を覗いてあなたの美的感覚をつかむ

実験では、研究者らは生成的敵対的ニューラルネットワーク（GAN）を使用して、何百もの人工肖像画を作成した。画像は30人の被験者に1枚ずつ見せられ、被験者は自分が魅力的だと思った肖像画に注目するよう求められた。

同時に、研究者たちは脳波記録法を使って彼らの脳の反応を記録した。

これは出会い系アプリ「Tinder」のようなもので、気に入った顔を見つけたら「右にスワイプ」することができます。しかし、この実験では、被験者は何もする必要はなく、ただ写真を見るだけでよく、研究者は被験者の脳の最も即時の反応を記録することになります。

その後、研究者らは機械学習技術を使用して脳波データを分析し、脳コンピューターインターフェースニューラルネットワークを介して脳波データを生成ニューラルネットワークに接続しました。

このような脳コンピューターインターフェースは、一連の画像が魅力的であるかどうか、またどのような点で魅力的であるかについて、ユーザーの意見を解釈することができます。

脳の反応を解釈し、顔をシミュレートするニューラル ネットワークを生成する AI モデルは、個人の視点を解釈することで、個人の好みを取り入れてまったく新しい顔を作り出すことができます。

モデルの有効性をテストするために、研究者は各参加者の新しい肖像画を作成し、参加者がそれらの画像の中で個人的にどのような点に魅力を感じるかを予測した。二重盲検テストを行った結果、新しい画像が被験者の好みに「80％以上の精度で」一致していることがわかった。

この研究は、人工ニューラルネットワークを脳の反応と結び付けることによって、個人の好みに合った画像を生成できることを示しています。

自分の魅力を評価できることは、個人の美的感覚のさまざまな特性に関係するため、非常に重要です。

これまでのところ、コンピューター ビジョンは客観的なパターンに基づいて画像を分類することに非常に成功しています。

この実験は、複雑な美学に対する脳の反応を導入することで、個人の好みなどの心理的属性に基づいて画像を検出および生成することが可能であることを証明しています。

最終的に、この研究は、AI ソリューションと脳コンピューター インターフェースの相互作用を通じてコン​​ピューターが主観的な好みを学習して理解する能力を向上させることで、社会に利益をもたらす可能性があります。

AIが魅力のような主観的なものを識別できれば、知覚や意思決定など他の認知機能も将来的に研究されるようになるかもしれない。

人工知能モデルを使用して「ステレオタイプや潜在的な偏見」を特定することで、個人差をよりよく理解できる可能性があります。

これまでの研究: AIを使って欲しいものを検出する

研究チームは以前、人工知能を使ってコンピューターによる情報と脳信号の提示を同時にシミュレートできることを発見した。

研究者らは、神経適応型生成モデルを用いて31人の参加者を対象にこの手法を実験した。

実験では、研究者らは参加者に、脳波を記録しながら、AIが生成したさまざまな顔を持つ人々の画像を何百枚も見せた。

参加者は、老けて見えることや笑顔など、特定の特徴に注目するよう求められました。

被験者は、次々と素早く提示される顔の画像を見ている間、脳波をニューラル ネットワークに入力し、いずれかの画像が被験者が探していたものと一致すると脳が認識したかどうかを推測することができました。

この情報に基づいて、ニューラル ネットワークは、ユーザーが考えている顔のタイプに基づいて適応的な推定を行います。最後に、コンピューターで生成された画像は参加者によって評価され、参加者が思い描いていた特徴とほぼ正確に一致しました。実験の精度は83%でした。

この技術は、人間の自然な反応とコンピューターの新しい情報作成能力を組み合わせたものです。

実験では、参加者はコンピューターで生成された画像を見ることだけを求められました。次に、コンピューターは人間の脳の反応を利用して、表示される画像とそれに対する人間の反応をシミュレートします。これにより、コンピューターはユーザーの意図に「一致する」まったく新しい画像を作成できます。

この技術は、人間の創造性を高めるために使用できます。何かを描きたい、または何かを表現したいが、その瞬間にそれができない場合、このモデルを使用して予測を行うことができます。このモデルは、知覚脳の根底にあるプロセスを理解します。

しかし、この技術は「思考を認識する」のではなく、私たちが精神的なカテゴリーと結び付けたものに反応します。

たとえば、参加者が考えていた特定の「高齢者」を特定することはできませんでしたが、「老齢」に対する彼らの連想は理解できました。したがって、このテクノロジーは、社会的、認知的、感情的なプロセスに関する洞察を得るための新しい方法を提供することができます。

研究者たちは、客観的なものから主観的なものまで、脳の活動をより深く探究しています。どうか私を「脳のショート」から救ってください!