Yeni Brain-Kompüter İnterfeysi Brain’in Gözəllik Fikirini Açıqlayır

Beynimiz nəyi gözəl və cəlbedici hesab edir? Süni intellekt (AI) maşın öyrənməsi insan beyin fəaliyyətinin nümunələrindən şəxsi cazibə sirlərini öyrənə bilərmi? Keçən ay nəşr olunan yeni bir intizamarası işdə Affektiv Hesablama üzrə IEEE Əməliyyatları , Helsinki Universitetinin tədqiqatçıları cəlbedici simalar yaratmaq üçün AI və beyin-kompüter interfeysi (BCI) texnologiyalarından istifadə edirlər.

Helsinki Universiteti tədqiqatçıları "Estetik tədqiqat və ya gözəllik və cəlbedici təcrübə qavrayışının psixologiya və əlaqəli fənlər daxilində uzun bir ənənəyə sahib olduğunu" yazdı. “Zövqün sıx dərəcədə fərdi olduğu barədə ümumi fikrə baxmayaraq, psixoloji araşdırmalar davamlı olaraq cəlbedici hesab olunan vizual xüsusiyyətlər barədə güclü bir konsensus göstərir. Üzlərdəki simmetriyanın cəlbedici olduğu bilinir, bəlkə də ümumiyyətlə simmetriya vacib bir təkamül işarəsidir. ”

Tədqiqatçılar dörd mərhələdən istifadə edərək fərdi cazibəni modelləşdiriblər. Əvvəlcə, CelebA-HQ-nin məlumatlarının istifadə etdiyi generativ bir rəqib şəbəkəsi (GAN), məşhurların üz şəkillərinin 30.000 şəklinə sahib idi. Daha sonra araşdırmanın 30 iştirakçısı GAN-dan təsadüfi seçilmiş görüntüləri EEG beyin fəaliyyətinin beyin-kompüter interfeysi ilə qeyd edildiyi üçün qiymətləndirdi. Bir zəka təsnifatçısı EEG məlumatlarını iştirakçıların şəkilləri qiymətləndirməsi ilə əlaqələndirdi. Daha sonra, EEG məlumatları qeyd olunduqca iştirakçılara yeni şəkillər göstərildi, daha sonra iştirakçıların cəlbedici gördükləri şəkillərlə təsnif edildi. Son mərhələdə yeni sintetik şəkillər yaradıldı.

Tədqiqatçılar "Bir üzü cəlbedici kimi tanıdığımız halda, fərdi cazibəni nəyin müəyyən etdiyini izah etmək daha çətindir" deyə tədqiqatçılar yazdı. “Bu, cəlbediciliyin kompleks, mədəni və fərdi olaraq müəyyən edilmiş xüsusiyyətlərin gizli işlənməsindən asılı olduğunu göstərir. Mürəkkəb məlumat paylamalarını təqlid etməyi öyrənən generativ rəqib sinir şəbəkələri (GAN) potensial olaraq əvvəlcədən müəyyən edilmiş model parametrləşdirmə ilə məhdudlaşmayan subyektiv üstünlükləri modelləşdirə bilər. ”

Yaratıcı beyin-kompüter interfeysi, sintetik şəkillərin uyğunlaşdırılmış nəzarətlərlə müqayisədə ikiqat kor qiymətləndirilməsində yüksək dərəcədə dəqiqliyə malik idi. "Nəticələr GBCI'nin yüksək (83.33%) dəqiqliklə olduqca cəlbedici, fərdiləşdirilmiş şəkillər istehsal etdiyini göstərir" deyə tədqiqatçılar yazdılar.

"Generativ beyin-kompüter interfeysi (GBCI) şəxsən cəlbedici görünən üzlərin əvvəlcədən mövcud olmayan şəkillərini yaratmağa qadirdir" tədqiqatçılar yazıblar. “BCI metodlarını bir GAN ilə birləşdirmək bizə beyin fəaliyyətinə əsaslanan fotogerçekçi görüntülər yaratma imkanı verdi. Vacibdir ki, yaradılan şəkillər əsas məlumatların xarici fərziyyələrinə etibar etmirdi (məsələn, sifətləri hansı sifətləri gözəlləşdirir). Beləliklə, GBCI, cari gözəllik nəzəriyyələrindən və fikirlərindən təsirlənməyən məlumatlara əsaslanan şəkildə cəlbedici şəkillər yarada bilər. ”

Beyin-kompüter interfeysindən istifadə edərək alimlər, AI maşınını yüksək dəqiqliklə insanlar üçün şəxsən cəlbedici sintetik şəkillər yaratmağı öyrənməyə imkan verdilər. Qəribədir ki, maşın tədrisi insan beyin məlumatlarından öyrəndiklərinə əsaslanaraq sintetik cəlbedici görüntülər yarada bilsə də, üzü nəyin gözəl etdiyini başa düşməyə daha yaxın deyilik. Gözəl olan, görənin beynində və süni zəka maşın öyrənməsinin qeyri-şəffaf qara qutusunda qalır.

Müəllif hüquqları © 2021 Cami Rosso. Bütün hüquqlar qorunur.