Araştırmacılar Beyin-Makine Arayüzünü Kullanarak Kişisel Tercihlere Dayalı Çekici Yüzler Oluşturuyor

Helsinki Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, bireylerin beğendiği özelliklere dayalı çekici yüzler oluşturmak amacıyla bir yapay zeka geliştirdi. Yapay zeka, beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) kullanan kişilerin beğendiği yüz özelliklerini kaydeden verilere dayanarak yüz özelliklerini oluşturuyor.

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

Araştırmacılar, 30 katılımcının bir ekranın önünde oturmasını ve yüz resimleri gösterilmesini sağladı. Bu yüzler gerçek kişilerden değil, 200.000’den fazla ünlü resmi içeren bir veri setine dayalı olarak eğitilmiş bir yapay zeka tarafından oluşturuldu. Katılımcılar, beyin aktiviteleri kaydedilmek üzere EEG başlığına bağlı elektrodlarla donatılmış bir kask taktılar. EEG, katılımcıların çekici bulduğu yüzleri kaydedebildi. EEG sistemi tarafından alınan ölçümler, GAN sistemine aktarıldı ve GAN, EEG sinyallerini yüzün çekiciliğine göre yorumladı. GAN, bu verilere dayalı olarak yeni yüzler oluşturabildi.

Araştırma ekibi daha sonra ikinci bir deney gerçekleştirdi. Yeni oluşturulan yüzler, daha önce yüzleri izleyen aynı gönüllülere gösterildi. Katılımcılardan yüzleri çekicilik açısından sıralamaları istendi. Çalışmanın sonuçları analiz edildiğinde, araştırmacılar, katılımcıların oluşturulan resimleri yaklaşık %80 oranında çekici bulduğunu buldu. Bu, orijinal resimlerin yalnızca %20’sinin çekici bulunduğuna karşılık geliyor.

Çalışmanın örneklem büyüklüğü oldukça küçüktü, bu nedenle bu yöntemin daha büyük bir nüfus üzerinde ne kadar güçlü olacağı belirsizdi. Ancak sonuçlar ilginç ve belirli AI teknikleriyle anlaşılmaz gibi görünen davranışlar ve tercihlerin nicelendirilebileceğinin başka bir örneğini oluşturuyor.

Helsinki Üniversitesi Psikoloji ve Konuşma Bozuklukları Bölümü’nde kıdemli bir araştırmacı olan Michael Spapé, çalışmanın, psikolojik özelliklerin beyin tepkilerine ilişkin bilgilerle gösterilebileceğini kanıtladığını 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, uyarılara ilişkin böyle bir psikolojik özelliktir. Bilgisayarlı görü, şimdiye kadar resimleri nesnel kalıplara göre sınıflandırmada çok başarılı oldu. Beyin tepkilerini karışıma katarak, psikolojik özellikler gibi kişisel tercihler temelinde resimleri tespit edebildiğimizi ve oluşturabildiğimizi gösteriyoruz.”

Araştırmacılar, çalışmanın, bilgisayarların subjektif tercihleri anlama şekli için 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 algılama gibi diğer bilişsel işlevlere bakmak mümkün olabilir. Çekiciliği yorumlama için kullanılan genel taktiklerin diğer bilişsel işlevler için de geçerli olması durumunda, benzer bir sistem, önyargı veya stereotipleri belirlemek için geliştirilebilir.