Dicen que la belleza está en el ojo del espectador, pero en realidad es mucho más profundo que eso.
El concepto de belleza física reside en la mente, definida por las características que encontramos atractivas en los rostros de otras personas. Estas preferencias sutiles representan algunos de nuestros pensamientos internos más privados, pero eso no significa que no puedan ser monitoreados y tal vez incluso predecibles.
En un nuevo estudio, los investigadores utilizaron mediciones de electroencefalografía (EEG) para identificar qué tipo de características faciales encontraban atractivas las personas y luego enviaron los resultados a un programa de inteligencia artificial (IA).
El sistema de aprendizaje automático, denominado red neuronal generativa adversaria (GAN), fue capaz de familiarizarse primero con los tipos de rostros que las personas consideraban deseables y luego fabricar otros completamente nuevos diseñados específicamente para complacer: visiones personalizadas de la belleza sintetizada, como inalcanzables ya que eran perfectos.
El experimento, dirigido por un equipo de psicólogos e informáticos de la Universidad de Helsinki en Finlandia, fue una especie de sesión masiva de Tinder para los 30 voluntarios que participaron.
Excepto por algunas grandes diferencias.
Cuando los participantes se sentaron frente a una pantalla de computadora que les mostraba una serie de rostros, ninguno de los rostros mostrados eran personas reales, sino retratos artificiales de apariencia realista generados a partir de un conjunto de datos de alrededor de 200,000 imágenes de celebridades.
A diferencia del uso habitual de Tinder, los participantes también llevaban gorros elásticos equipados con electrodos diseñados para medir su actividad cerebral mientras miraban las caras. Tampoco tenían que deslizar el dedo hacia la derecha cuando veían a alguien que les gustaba, eso estaba todo arreglado.
"No tenían que hacer nada más que mirar las imágenes", explica el neurocientífico cognitivo Michiel Spapé. "Medimos su respuesta cerebral inmediata a las imágenes".
A continuación, el GAN evaluó esas medidas individuales de actividad neuronal, que fue capaz de interpretar las respuestas cerebrales en términos de cuán atractiva era considerada por el espectador cada rostro artificial.
Usando esos datos, la GAN pudo generar nuevas caras informadas por los identificadores de atracción de EEG de las personas.
En un segundo experimento, estos rostros recién inventados se mostraron a los voluntarios, quienes los calificaron en términos de atractivo, junto con otras imágenes de rostros generados aleatoriamente.
En última instancia, los resultados validaron la prueba de los investigadores, y los participantes calificaron las imágenes diseñadas para ser atractivas como atractivas en alrededor del 80 por ciento de los casos, mientras que las otras caras solo se seleccionaron el 20 por ciento del tiempo.
Si bien este es solo un pequeño estudio, es solo otro ejemplo de cómo los sistemas de inteligencia artificial se están volviendo refinados en su comprensión de lo que nos motiva, incluso en nociones íntimas y, a menudo, tácitas, como el dominio de la atracción personal.
"Tener éxito en la evaluación del atractivo es especialmente significativo, ya que esta es una propiedad psicológica tan conmovedora de los estímulos", dice Spapé.
"Si esto es posible en algo que es tan personal y subjetivo como el atractivo, también podemos analizar otras funciones cognitivas como la percepción y la toma de decisiones. Potencialmente, podríamos orientar el dispositivo hacia la identificación de estereotipos o sesgos implícitos y comprender mejor las diferencias individuales ".
Los hallazgos se informan en IEEE Transactions on Affective Computing.