科学家利用AI读取大脑数据，合成最符合人类审美的面部特征

科学家利用AI读取大脑数据，合成最符合人类审美的面部特征

赫尔辛基大学和哥本哈根大学的研究人员最近完成了一项引人注目的研究：他们开发了一种AI系统，能够通过分析大脑信号来创建符合个人审美的面部图像。这项研究结合了计算机科学和心理学，于2月发表在《IEEE Transactions》的《情感计算》杂志上。

研究人员使用人工智能来解释大脑信号，并将大脑-计算机界面与人造面部的生成模型结合在一起。这使计算机能够创建可满足个人喜好的面部图像。赫尔辛基大学心理学与徽标学系的高级研究员Docent Michiel Spapé表示：“在我们以前的研究中，我们设计的模型可以识别和控制简单的肖像特征，例如头发的颜色和情绪等，人们可以识别谁是金发碧眼的人和谁是微笑的人。吸引力是一个更具挑战性的研究主题，因为实际上，我们经常很难解释到底是什么使某人变得美丽：什么是情人眼中的美丽？”

研究过程采用了生成对抗性神经网络（GAN）来创建数百幅人工画像。这些图像被展示给30名志愿者，同时通过脑电图（EEG）记录他们的大脑反应。参与者在遇到一张吸引人的面孔时会“向右滑动”，类似于约会应用程序Tinder的使用方式。但是在这里，他们除了观察图像外不必做任何其他事情。

研究人员使用机器学习技术对脑电数据进行了分析，将脑电数据通过脑机接口连接到神经网络。这样的大脑计算机接口能够解释用户对一系列图像的吸引力的看法。通过解释他们的观点，解释大脑反应的AI模型和对面部图像建模的生成神经网络，可以共同产生一个完整的图像。结合特定人的吸引力，可以创造出新的面孔图像。

为了测试其建模的有效性，研究人员为每个参与者生成了新的肖像，并预测他们会发现自己的个人魅力。他们以双盲程序对匹配的控件进行了测试，发现新图像以80％以上的准确度匹配了受试者的喜好。

这项研究表明，通过将人工神经网络连接到大脑反应中，能够生成与个人喜好相匹配的图像。成功评估吸引力尤其重要，因为这是刺激性的一种令人刺痛的心理特性。基于目标模式对图像进行分类非常成功。通过使大脑对混合图像做出反应，可以证明基于心理属性（例如个人品味）检测并生成图像。

最终，这项研究可以通过AI解决方案与脑机接口之间的交互作用，提高计算机学习和逐渐理解主观偏好的能力，从而造福于社会。