Inteligencia artificial ‘lee’ su cerebro para saber quién le parece atractivo

En la Universidad de Helsinki usaron una inteligencia artificial para saber qué rostros son atractivos solo mirando la actividad neuronal de los participantes.

A pesar de que la belleza depende mucho de la persona que la mira, ahora una Inteligencia Artificial (IA) puede saber qué rostros nos parecen bellos con solo leer nuestras ondas cerebrales.

Una nueva investigación sobre este tema ha sido publicada en la revista científica IEEE Transactions on Affective Computing.

Para realizar el estudio, invitaron a unos 30 participantes a una sesión especial de Tinder.

Para poder leer las ondas mentales de estas personas utilizaron “mediciones de electroencefalografía (EEG) para identificar qué tipo de características faciales encontraban atractivas las personas y luego enviaron los resultados a un programa de inteligencia artificial (IA)”, según explican en Science Alert.

Usaron, además, un sistema de aprendizaje automático conocido como red neuronal generativa adversaria (GAN).

En un primer momento, se familiarizó a esta IA con las sujetos que se consideraban deseables enseñándole imágenes de famosos.

Después se le pidió que fabricara otras personas con belleza física a partir de esas 200.000 imágenes que se le habían dado para aprender.

Y el resultado fueron nuevas caras perfectas, inalcanzables para el observador.

En la sesión especial de Tinder se presentaron a los participantes estas nuevas imágenes.

Pero además se les pusieron gorros con electrodos para medir su actividad cerebral mientras observaban las fotografías de sus citas perfectas.

Los participantes del experimento no tenían que deslizar a la derecha si la persona que veían les gustaba, en realidad no estaban allí para ligar, y además esas personas no eran reales.

Sin embargo, los gorros daban a los investigadores toda la información que necesitaban:

«No tenían que hacer nada más que mirar las imágenes», explica el neurocientífico cognitivo Michiel Spapé, uno de los investigadores principales del estudio.

«Medimos su respuesta cerebral inmediata a las imágenes».

En esta primera sesión, el GAN interpretó las ondas cerebrales en términos de qué tan atractivo era para los observadores cada rostro artificial.

Después usó esa información para generar nuevas caras, según la respuesta neuronal de cada observador.

Durante la siguiente sesión se pidió a los observadores que calificaran las imágenes.

Entre ellas estaban las nuevas caras generadas según la actividad anterior y otras totalmente aleatorias.

“En última instancia, los resultados validaron la prueba de los investigadores, y los participantes calificaron las imágenes diseñadas para ser atractivas como atractivas en alrededor del 80 por ciento de los casos, mientras que las otras caras solo se seleccionaron el 20 por ciento del tiempo”, explican en Science Alert.

Tan solo 30 personas participaron en este experimento realizado por un equipo de psicólogos e informáticos de la Universidad de Helsinki en Finlandia.

Sin embargo, es un buen ejemplo de hasta qué punto se están refinando las IA para cosas tan íntimas como puede ser la atracción hacia otras personas.

La belleza puede ser muy subjetiva, pero una vez la IA sabe cómo te gustan los rostros puede ayudarle a elegir una nueva pareja.

Aunque, por desgracia para estos participantes, no eran personas de verdad.

«Si esto es posible en algo que es tan personal y subjetivo como el atractivo, también podemos analizar otras funciones cognitivas como la percepción y la toma de decisiones.

Potencialmente, podríamos orientar el dispositivo hacia la identificación de estereotipos o sesgos implícitos y mejor comprender las diferencias individuales”, explica Spapé.

El comportamiento humano es muy interesante para los psicólogos, de ahí la importancia de experimentos como el de esta inteligencia artificial para saber más sobre cómo vemos el atractivo y la belleza en otras personas.

Además, así somos conscientes de hasta qué punto pueden las IA conocernos y aprender de nosotros.

Fuentes: Hipertextual, Science Alert