外观不能代表一切。但它们一定是有价值的,否则像Tinder和Bumble这样的约会应用就不会有这么大的成功。不幸的是,你不能仅仅从一个人的外表来判断你是否有可能和他相处融洽——同样重要的是,当你用手机刷卡时,他们是否觉得你也有吸引力。

一种新的人工智能可能会对已经势不可挡的约会应用程序世界造成冲击。这个人工智能系统由赫尔辛基大学和哥本哈根大学的一个团队开发,能够生成它知道特定用户会喜欢的假面孔图像——因为这些用户的大脑活动在训练人工智能。这听起来令人毛骨悚然,充满未来感,就像终极的钓鱼机会,对吧?下面是它的工作原理。

系统中详述的系统发表在IEEE Xplore今年2月,它使用了一个生成式对抗网络(GAN)来创建假脸。“逆势”这个词是在那里,因为一个是由两个相互竞争的不同神经网络组成的。这是一个生成网络,它生成的数据(在这个例子中是图像)与它在训练数据中看到的类似。与此同时,识别器网络试图识别出哪些图像是真实的,哪些是假的(由生成器生成的假图像与训练数据中的真实图像混合)。随着这种循环的不断重复,产生器在创造真实图像方面做得越来越好,而辨别器在辨别假图像方面做得越来越好。谈论共生!

研究人员用20万张名人照片训练他们的GAN。我们都知道,名人不是因为长相不好看才出名的,所以不用说,这个神经网络看到了很多漂亮的人——或者至少是按照传统好莱坞标准被认为漂亮的人。当然,真正的美是因人而异的。

然后,这个充满名人的系统会想象出数百张虚构人物的图像,并将这些图像展示给30个真人(研究参与者),他们的大脑活动受到监测。这是通过脑电图(EEG)来完成的,它使用一个由电极和电线组成的网络来收集大脑中神经元发出的电信号。也许不出所料,当参与者看到他们认为有吸引力的面孔时,他们的大脑活动增加了(尽管这至少部分是因为参与者被特别指示要专注于他们认为有吸引力的面孔)。

参与者不需要意识到为什么他们发现一个给定的面孔有吸引力或其特征的吸引力(宽眼的眼睛?高颧骨?大鼻子?);系统存储了每个面部的数据的数据,然后发现它们之间的共性,蒸馏到特定功能;显然,我们人类往往是非常邪恶的,并在又一次地对同一属性感到吸引力。

然后,研究小组收集了显示每个参与者认为有吸引力的特征的数据,并将这些数据反馈给GAN。结果呢?定制的假脸,结合了人们最喜欢的所有特征。卷曲的头发吗?检查。轮廓分明的下颌的轮廓?检查。眼睛像黑咖啡?是的。要是这些脸是真实的就好了——而且是那些想和你约会的人的脸。

当由个人偏好产生的假面被显示回它们时(与控制图像混合),参与者将它们评为87%的时间。你问的其他13%呢?好吧,他们也是完美的(有什么东西会美到连丑都不如吗?),或者他们的面部特征的特定组合有点……不太对口。毕竟,他们不是真实的。

因此,肯定有些险恶的方式可以使用这样的技术 - 并且面孔不需要具有吸引力,他们只需要看起来真实。在用于操纵在线话语的假人的社交媒体账户中有假人的个人资料照片是有用的,用于操纵在线话语 - 是技术背信的准备目标。

幸运的是,研究团队对其系统进行了一些生产性,非鲶鱼应用。“这可以帮助我们理解响应认知功能的功能和组合,例如偏见,刻板印象,也是偏好和个体差异,”Tuukka Ruotsalo.他是赫尔辛基大学的副教授,告诉Digital Trends

图像信用:Gerd奥特曼Pixabay.

Vanessa是Singularity Hub的高级编辑188金宝搏app1.1.94。她对可再生能源、健康和医学、国际发展以及无数其他话题感兴趣。金宝博平台当她不读书或写作时,你通常可以在户外、水中或飞机上找到她。

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