05/03/2021 - 11:12
Pesquisadores conseguiram fazer uma inteligência artificial (IA) entender nossas noções subjetivas sobre o que torna os rostos atraentes. O dispositivo demonstrou esse conhecimento por sua capacidade de criar novos retratos que foram personalizados para serem considerados pessoalmente atraentes para os indivíduos. Os resultados podem ser usados, por exemplo, na modelagem de preferências e tomadas de decisão, bem como na identificação de atitudes inconscientes.
Pesquisadores da Universidade de Helsinque (Finlândia) e da Universidade de Copenhague (Dinamarca) investigaram se um computador conseguiria identificar as características faciais que consideramos atraentes e, com base nisso, criar novas imagens de acordo com nossos critérios. Os pesquisadores usaram inteligência artificial para interpretar os sinais cerebrais e combinaram a interface cérebro-computador resultante com um modelo generativo de rostos artificiais. Isso permitiu que o computador criasse imagens faciais que apelassem às preferências individuais.
- Inteligência artificial interpreta personalidade de pessoas em selfies
- Aprendizado de máquina descobre chave do êxito em relação romântica
“Em nossos estudos anteriores, projetamos modelos que podiam identificar e controlar características simples de retratos, como cor de cabelo e emoção”, observa o pesquisador sênior Michiel Spapé, professor do Departamento de Psicologia e Logopedia da Universidade de Helsinque. “No entanto, as pessoas concordam amplamente sobre quem é loiro e quem sorri. Atratividade é um assunto de estudo mais desafiador, pois é associado a fatores culturais e psicológicos que provavelmente desempenham papéis inconscientes em nossas preferências individuais. Na verdade, muitas vezes achamos muito difícil explicar o que exatamente torna algo, ou alguém, bonito: a beleza está nos olhos de quem vê.”
O estudo, que combina ciência da computação e psicologia, foi publicado na revista “IEEE Transactions in Affective Computing”.
Preferências expostas
Inicialmente, os pesquisadores deram a uma rede neural adversária generativa (GAN, na abreviatura em inglês) a tarefa de criar centenas de retratos artificiais. As imagens foram mostradas, uma de cada vez, a 30 voluntários instados a prestar atenção aos rostos que consideravam atraentes enquanto suas respostas cerebrais eram registradas por meio de eletroencefalografia (EEG).
“Funcionou um pouco como o aplicativo de namoro Tinder: os participantes ‘deslizaram para a direita’ quando se depararam com um rosto atraente. Aqui, no entanto, eles não precisaram fazer nada além de olhar para as imagens. Medimos sua resposta cerebral imediata às imagens”, explica Spapé.
Os pesquisadores analisaram os dados de EEG com técnicas de aprendizado de máquina, conectando dados de EEG individuais por meio de uma interface cérebro-computador a uma rede neural generativa.
Novas imagens
“Uma interface cérebro-computador como essa é capaz de interpretar as opiniões dos usuários sobre a atratividade de uma gama de imagens. Ao interpretar suas visões, o modelo de IA que interpreta as respostas do cérebro e a rede neural generativa que modela as imagens faciais podem, juntos, produzir uma nova imagem de rosto combinando o que uma pessoa em particular acha atraente”, diz o pesquisador e professor associado Tuukka Ruotsalo, da Universidade de Helsinque, que chefia o projeto.
Para testarem a validade de sua modelagem, os pesquisadores geraram novos retratos para cada participante, prevendo que eles os achariam pessoalmente atraentes. Testando-as em um procedimento duplo-cego contra controles combinados, eles descobriram que as novas imagens combinavam com as preferências dos sujeitos com uma precisão de mais de 80%.
“O estudo demonstra que somos capazes de gerar imagens que correspondam às preferências pessoais, conectando uma rede neural artificial às respostas do cérebro. O sucesso na avaliação da atratividade é especialmente significativo, pois essa é uma propriedade psicológica comovente dos estímulos. A visão por computador tem obtido, portanto, muito sucesso em categorizar imagens com base em padrões objetivos. Ao trazer respostas cerebrais à mistura, mostramos que é possível detectar e gerar imagens com base em propriedades psicológicas, como o gosto pessoal”, explica Spapé.
Potencial para expor atitudes inconscientes
Em última análise, o estudo pode beneficiar a sociedade, aumentando a capacidade dos computadores de aprender e compreender cada vez mais as preferências subjetivas, por meio da interação entre as soluções de IA e as interfaces cérebro-computador.
“Se isso for possível em algo que é tão pessoal e subjetivo quanto a atratividade, também poderemos olhar para outras funções cognitivas, como percepção e tomada de decisão. Potencialmente, podemos orientar o dispositivo para identificar estereótipos ou preconceitos implícitos e melhor entender as diferenças individuais”, afirma Spapé.
