Araştırmacılar Kişisel Tercihlere Dayalı Çekici Yüzler Oluşturmak için Beyin-Makine Arayüzünü Kullanıyor

Helsinki Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, bireylerin beğendiği özelliklere dayalı çekici yüzlerin resimlerini oluşturmak amacıyla bir Yapay Zeka (AI) oluşturdu. Bu AI, Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI) kullanan bireylerin beğendiği özelliklere dayalı yüz özellikleri oluşturuyor. AI, BCI tarafından toplanan verilere dayanarak yüz özellikleri oluşturuyor.

Araştırma ekibi, Helsinki Üniversitesi’nden bilgisayar bilimcileri ve psikologlardan oluşuyordu. Helsinki araştırma ekibi, çekici bulabilecekleri yüz özelliklerini belirlemek için elektroensefalografi (EEG) ölçümlerini kullandı. EEG sinyalleri yüz özellikleriyle ilişkilendirildi ve daha sonra bu veriler bir Generatif Karşıt Ağ (GAN) sistemine aktarıldı. Makine öğrenimi sistemi, çekici bulduğu yüz özelliklerine dayalı olarak eğitildi ve daha sonra bu kalıpları tersine mühendislik yaparak tamamen yeni yüzler oluşturabildi.

Araştırmacılar, 30 katılımcıya bir ekran önünde oturmasını ve yüz resimlerini göstermesini istedi. Bu yüzler gerçek kişilerden değil, 200.000’den fazla ünlü resminden oluşan bir veri kümesiyle eğitilmiş bir AI tarafından oluşturuldu. Katılımcılar, beyin aktiviteleri kaydedilirken farklı yüzleri izlerken EEG başlığı taktılar. EEG, çekici buldukları yüzleri kaydedebildi. EEG sistemi tarafından alınan ölçümler, GAN sistemine aktarıldı ve GAN, EEG sinyallerini yüzün çekiciliğine göre yorumladı. GAN, bu verilerle eğitildikten sonra yeni yüzler oluşturabildi.

Araştırma ekibi daha sonra ikinci bir deney yaptı. Yeni oluşturulan yüzler, ilk izleme oturumuna katılan aynı gönüllülere gösterildi. Katılımcılardan yüzleri çekiciliklerine göre sıralamaları istendi. Çalışmanın sonuçları analiz edildiğinde, araştırmacılar, katılımcıların oluşturulan resimleri yaklaşık %80 oranında çekici bulduğunu buldu. Bu, orijinal resimlere göre önemli bir artıştı, çünkü onlar yalnızca %20 oranında çekici bulunmuştu.

Çalışmanın örneklem büyüklüğü oldukça küçüktü, bu nedenle bu yöntemin daha büyük bir nüfus üzerinde test edildiğinde ne kadar güçlü olacağı belli değildi. Ancak sonuçlar ilginçti ve davranışlar ve tercihler gibi anlaşılmaz görünen şeylerin belirli AI teknikleriyle nicelendirilebileceğini gösteren başka bir örnekti.

Helsinki Üniversitesi Psikoloji ve Logopedi Bölümü’nde üst düzey araştırmacı olan Michael Spapé, çalışmanın, beyin tepkilerine ilişkin bilgiyle psikolojik özelliklerin nasıl gösterilebileceğini gösterdiğini açıkladı. Spapé, EurekaAlert aracılığıyla şunları söyledi:

“Çalışma, bir yapay sinir ağını beyin tepkilerine bağlayarak kişisel tercihlere uygun resimler oluşturabildiğimizi gösteriyor. Çekiciliği değerlendirmek özellikle önemli, çünkü bu, bir uyaranın çok önemli bir psikolojik özelliğidir. Bilgisayarlı görü, şimdiye kadar resimleri nesnel kalıplara göre sınıflandırmada çok başarılı oldu. Beyin tepkilerini karışıma katarak, psikolojik özellikler gibi kişisel tercihlere göre resimleri algılayıp oluşturabildiğimizi gösteriyoruz.”

Araştırmacılar, çalışmanın, bilgisayarların subjektif tercihleri anlaması açısından sonuçları olabileceğini savunuyor. AI çözümleri ve beyin-bilgisayar arayüzleri, karmaşık psikolojik fenomenleri anlamak için birlikte kullanılabilir. Spapé’ye göre, benzer teknikleri kullanarak karar verme ve algı gibi diğer bilişsel işlevleri de inceleyebiliriz. Genelleme taktiklerinin çekicilik için geçerli olması durumunda, benzer bir sistem, önyargı veya kalıpları belirlemek için geliştirilebilir.