นักวิจัยใช้ Brain-Machine Interface เพื่อสร้างภาพหน้าที่มีความน่าดึงดูดตามความชอบส่วนบุคคล

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเฮลซิงกิได้สร้าง AI ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างภาพหน้าที่มีความน่าดึงดูดตามคุณลักษณะที่บุคคลที่สวมอุปกรณ์ Brain-Computer Interface (BCI) พบว่าน่าดึงดูด AI จะสร้างคุณลักษณะของใบหน้าตามข้อมูลที่รวบรวมจาก BCI

ทีมวิจัยประกอบด้วยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และนักจิตวิทยาจากมหาวิทยาลัยเฮลซิงกิ ทีมวิจัยจากเฮลซิงกิใช้การวัดคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) เพื่อกำหนดคุณลักษณะของใบหน้าที่คนต่างๆ พบว่าน่าดึงดูด สัญญาณ EEG ถูกสัมพันธ์กับคุณลักษณะของใบหน้า และจากนั้นข้อมูลจะถูกส่งไปยังเครือข่าย Generative Adversarial Network (GAN) ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกฝึกฝนบนคุณลักษณะของใบหน้าที่คนต่างๆ พบว่าน่าดึงดูด และจากนั้นจะสามารถสร้างใบหน้าใหม่ๆ ได้

นักวิจัยได้ให้ผู้เข้าร่วมทดลอง 30 คน นั่งหน้าจอแสดงภาพหน้า ที่ไม่ใช่ภาพของคนจริง แต่สร้างขึ้นโดย AI ที่ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลมากกว่า 200,000 รูปของคนดัง ผู้เข้าร่วมทดลองคิดหัวกับอิเล็กโทรดเพื่อบันทึกและวิเคราะห์กิจกรรมของสมองขณะดูหน้า ตัววัด EEG สามารถบันทึกปฏิกิริยาต่อหน้าที่พบว่าน่าดึงดูด การวัดที่ทำโดยระบบ EEG จะถูกส่งไปยัง GAN ซึ่งจะแปลสัญญาณ EEG ในรูปของความน่าดึงดูดที่ผู้เข้าร่วมพบ GAN สามารถสร้างหน้าใหม่ได้หลังจากได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลนี้

ทีมวิจัยได้ดำเนินการทดลองครั้งที่สอง โดยแสดงหน้าที่สร้างขึ้นใหม่ให้กับผู้เข้าร่วมทดลองเดิม ผู้เข้าร่วมทดลองได้รับการขอให้จัดอันดับหน้าตามความน่าดึงดูด เมื่อวิเคราะห์ผลการวิจัย นักวิจัยพบว่าผู้เข้าร่วมทดลองให้คะแนนภาพที่สร้างขึ้นใหม่ว่าน่าดึงดูดประมาณ 80% ของเวลา ซึ่งไม่เหมือนกับภาพต้นฉบับที่ให้คะแนนว่าน่าดึงดูดเพียง 20% ของเวลา

ขนาดตัวอย่างของการศึกษานี้ค่อนข้างเล็ก ดังนั้นจึงไม่ชัดเจนว่าวิธีการนี้จะทนทานเมื่อทดสอบกับประชากรที่ใหญ่ขึ้น อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้น่าสนใจและเป็นตัวอย่างอีกอย่างหนึ่งของวิธีการที่พฤติกรรมและความชอบที่ดูเหมือนจะไม่เข้าใจได้สามารถวัดผลได้ด้วยเทคนิค AI บางอย่าง

Michael Spapé นักวิจัยอาวุโสที่ภาควิชาจิตวิทยาและภาษา病วิทยาแห่งมหาวิทยาลัยเฮลซิงกิ อธิบายว่าการวิจัยแสดงให้เห็นว่าสามารถสร้างภาพที่ตรงกับความชอบส่วนบุคคลได้โดยการเชื่อมต่อเครือข่ายประสาทเทียมกับการตอบสนองของสมอง ตามที่ Spapé อธิบายผ่าน EurekaAlert:

“การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าเราสามารถสร้างภาพที่ตรงกับความชอบส่วนบุคคลได้โดยการเชื่อมต่อเครือข่ายประสาทเทียมกับการตอบสนองของสมอง การประสบความสำเร็จในการประเมินความน่าดึงดูดมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากสิ่งนี้เป็นคุณสมบัติทางจิตวิทยาของการกระตุ้นที่มีผลกระทบมากที่สุด การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ประสบความสำเร็จอย่างมากในการจัดประเภทภาพตามรูปแบบที่เป็นกลาง แต่ด้วยการนำการตอบสนองของสมองมาใช้ เราแสดงให้เห็นว่าสามารถตรวจจับและสร้างภาพตามคุณสมบัติทางจิตวิทยา เช่น ความชอบส่วนบุคคลได้”

นักวิจัยแย้งว่าการวิจัยนี้อาจมีผลกระทบต่อวิธีการที่คอมพิวเตอร์เข้าใจความชอบส่วนบุคคล วิธีแก้ปัญหา AI และอินเทอร์เฟซสมอง-คอมพิวเตอร์สามารถใช้ร่วมกันเพื่อทำความเข้าใจปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาที่ซับซ้อน ตามที่ Spapé ระบุ เราอาจสามารถสำรวจหน้าที่ทางจิตวิทยาอื่นๆ เช่น การตัดสินใจและการรับรู้ โดยใช้เทคนิคที่คล้ายคลึงกัน โดยสมมติว่าวิธีการทั่วไปที่ใช้ในการตีความความน่าดึงดูดใช้ได้กับหน้าที่ทางจิตวิทยาอื่นๆ ระบบที่คล้ายคลึงกันสามารถพัฒนาขึ้นเพื่อระบุรูปแบบของความลำเอียงหรือสเตอริโอไทป์ได้