Dolar 9,3183
Euro 10,8303
Altın 528,91
BİST 1.418
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 16 °C
Sağanak Yağışlı

Makine öğrenimi, beyin verilerini okur ve kişisel olarak çekici görüntüler üretiyor

05.03.2021
142
Makine öğrenimi, beyin verilerini okur ve kişisel olarak çekici görüntüler üretiyor

Araştırmacılar, bir makine öğrenimi yüzleri çekici kılan şeylere dair öznel kavramlarımızı anlamasını sağlamayı başardılar.

Cihaz, bu bilgiyi, kişisel olarak bireyler için çekici bulunacak şekilde tasarlanmış yeni portreler yaratma becerisiyle gösterdi. Sonuçlar, örneğin, tercihleri ​​modellemede ve karar vermede ve ayrıca potansiyel olarak bilinçdışı tutumları belirlemede kullanılabilir.

Helsinki Üniversitesi ve Kopenhag Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, bir bilgisayarın çekici bulduğumuz yüz özelliklerini tanımlayıp tanımlayamayacağını araştırdılar ve buna dayanarak, kriterlerimize uyan yeni görüntüler oluşturdular. Araştırmacılar, beyin sinyallerini yorumlamak için yapay zeka kullandılar ve ortaya çıkan beyin-bilgisayar arayüzünü üretken bir yapay yüz modeli ile birleştirdiler. Bu, bilgisayarın kişisel tercihlere hitap eden yüz görüntüleri oluşturmasını sağladı.

“Önceki çalışmalarımızda, saç rengi ve duygu gibi basit portre özelliklerini tanımlayabilen ve kontrol edebilen modeller tasarladık. Ancak, insanlar büyük ölçüde kimin sarışın, kimin gülümsediği konusunda hemfikirdir. Çekicilik, olduğu gibi daha zorlu bir çalışma konusudur. Kişisel tercihlerimizde bilinçsiz rol oynaması muhtemel kültürel ve psikolojik faktörlerle ilişkili. Aslında, bir şeyi veya birini güzel yapan şeyin tam olarak ne olduğunu açıklamayı genellikle çok zor buluyoruz: Güzellik, bakanın gözündedir, “diyor. Helsinki Üniversitesi, Psikoloji ve Logopedi Bölümü’nden Kıdemli Araştırmacı ve Doktor Michiel Spapé.

Beynin maruz kaldığı tercihler

Başlangıçta, araştırmacılar, yüzlerce yapay portre yaratma görevini üretken bir rakip sinir ağına (GAN) verdiler. Görüntüler, beyin tepkileri elektroensefalografi (EEG) ile kaydedilirken çekici buldukları yüzlere dikkat etmeleri istenen 30 gönüllüye birer birer gösterildi.

“Biraz flört uygulaması Tinder gibi çalıştı: Katılımcılar çekici bir yüzle karşılaştıklarında sağa kaydırdılar. Ancak burada, görüntülere bakmaktan başka bir şey yapmaları gerekmiyordu. Görüntülere beyinlerinin anlık tepkilerini ölçtük,” dedi Spapé.

Araştırmacılar, EEG verilerini makine öğrenme teknikleriyle analiz ettiler ve bireysel EEG verilerini bir beyin-bilgisayar arayüzü üzerinden üretici bir sinir ağına bağladılar.

“Bunun gibi bir beyin-bilgisayar arayüzü, kullanıcıların bir dizi görüntünün çekiciliği hakkındaki görüşlerini yorumlayabilir. Görüşlerini yorumlayarak, beyin tepkilerini yorumlayan makine öğrenimi modeli ve yüz görüntülerini modelleyen üretici sinir ağı birlikte tamamen bir belirli bir kişinin çekici bulduğu şeyleri birleştirerek yeni yüz görüntüsü,” diyor projeyi yöneten Akademi Araştırma Görevlisi ve Doçent Tuukka Ruotsalo.

Araştırmacılar, modellemelerinin geçerliliğini test etmek için her bir katılımcı için onları kişisel olarak çekici bulacaklarını tahmin ederek yeni portreler oluşturdular. Bunları çift kör bir prosedürde eşleştirilmiş kontrollere karşı test ederek, yeni görüntülerin deneklerin tercihleriyle %80’in üzerinde bir doğrulukla eşleştiğini buldular.

“Çalışma, yapay bir sinir ağını beyin tepkilerine bağlayarak kişisel tercihlerle eşleşen görüntüler üretebildiğimizi gösteriyor. Çekiciliği değerlendirmede başarılı olmak, uyaranın çok dokunaklı, psikolojik bir özelliği olduğu için özellikle önemlidir. Görüntülerin nesnel kalıplara göre sınıflandırılmasında çok başarılı oldu. Karışıma beyin tepkileri getirerek, kişisel zevk gibi psikolojik özelliklere dayalı görüntüleri saptamanın ve üretmenin mümkün olduğunu gösteriyoruz, “diye açıklıyor Spapé.

Bilinçsiz tutumları açığa çıkarma potansiyeli

Sonuç olarak çalışma, yapay zeka çözümleri ve beyin-bilgisayar arayüzleri arasındaki etkileşim yoluyla bilgisayarların öznel tercihleri ​​öğrenme ve giderek daha fazla anlama kapasitesini geliştirerek topluma fayda sağlayabilir.

“Bu, çekicilik kadar kişisel ve öznel olan bir şeyde mümkünse, algı ve karar verme gibi diğer bilişsel işlevlere de bakabiliriz. Potansiyel olarak, cihazı klişeleri veya örtük önyargıları ve daha iyilerini belirlemeye doğru yönlendirebiliriz, bireysel farklılıkları anlayın, “diyor Spapé.

Referans: Michiel Spape ve diğerleri, Kişisel olarak çekici görüntüler oluşturmak için beyin-bilgisayar arayüzü, Duygusal Hesaplamada IEEE İşlemleri (2021). DOI: 10.1109 / TAFFC.2021.3059043

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.