AI आपके मस्तिष्क डेटा का विश्लेषण करके यह पता लगा सकता है कि आपको कौन आकर्षक लगता है

AI आपके मस्तिष्क डेटा का विश्लेषण करके यह पता लगा सकता है कि आपको कौन आकर्षक लगता है

यह पसंद है या नहीं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे जीवन के लगभग हर पहलू को बदलने की राह पर है। हाइपररियल ह्यूमनॉइड्स पहले से ही कला बना रहे हैं यह अप्रभेद्य है मानव विविधता से, और एआई-संचालित तकनीक फैशन और सुगंध उद्योगों में क्रांतिकारी बदलाव के रास्ते पर है। अब, यह डेटिंग की दुनिया में घुसपैठ करने के लिए भी तैयार है (या कम से कम आपको पहली बार किसी हॉट टू डेट को खोजने में मदद करता है)।

अधिक विशेष रूप से, हेलसिंकी विश्वविद्यालय और कोपेनहेगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एआई को यह सिखाने में कामयाबी हासिल की है कि एक व्यक्ति को क्या आकर्षक लगता है, और प्रतिक्रिया में कृत्रिम चित्र कैसे उत्पन्न करें।

अध्ययन , व्यक्तिगत रूप से आकर्षक छवियों को बनाने के लिए ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस शीर्षक, जिसमें 30 स्वयंसेवकों को शामिल करना और उनके मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि की निगरानी करना शामिल था, जबकि उन्होंने एक जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GAN) द्वारा बनाए गए कृत्रिम चित्रों को देखा, जो वास्तविक हस्तियों की हजारों छवियों से एक साथ खींचे गए थे। .

यह डेटिंग ऐप टिंडर की तरह थोड़ा सा काम करता है, हेलसिंकी विश्वविद्यालय के एक वरिष्ठ शोधकर्ता मिचेल स्पापे के माध्यम से बताते हैं तंत्रिका विज्ञान समाचार . आकर्षक चेहरे के सामने आने पर प्रतिभागियों ने 'राइट स्वाइप' किया। यहां, हालांकि, उन्हें छवियों को देखने के अलावा कुछ नहीं करना था। हमने छवियों के प्रति उनकी तत्काल मस्तिष्क प्रतिक्रिया को मापा।

रीडिंग के डेटा का विश्लेषण मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके किया गया था, जिससे एक ऐसा नेटवर्क तैयार हुआ जिसने किसी व्यक्ति की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर नए पोर्ट्रेट बनाने में मदद की।

एकेडमी रिसर्च फेलो और एसोसिएट प्रोफेसर टुक्का रुत्सालो, जिन्होंने नेतृत्व किया, उनके विचारों की व्याख्या करके, मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं की व्याख्या करने वाला एआई मॉडल और चेहरे की छवियों को मॉडलिंग करने वाले जनरेटिव न्यूरल नेटवर्क एक साथ एक पूरी तरह से नई चेहरे की छवि का निर्माण कर सकते हैं, जो एक विशेष व्यक्ति को आकर्षक लगता है। परियोजना। नई छवियों को 80 प्रतिशत की सटीकता के साथ विषयों की प्राथमिकताओं से मेल खाते हुए पाया गया।

क्या इसका मतलब यह है कि निकट भविष्य के डेटिंग ऐप्स पूरी तरह से और अधिक कुशल होने जा रहे हैं? शायद हो सकता है। लेकिन अध्ययन में अचेतन पूर्वाग्रहों और रूढ़ियों को उजागर करने की क्षमता भी है, स्पापे कहते हैं: संभावित रूप से, हम डिवाइस को रूढ़िवादिता या निहित पूर्वाग्रह की पहचान करने और व्यक्तिगत मतभेदों को बेहतर ढंग से समझने के लिए तैयार कर सकते हैं।

कृत्रिम बुद्धि द्वारा अशांत रूप से संकीर्ण सौंदर्य आदर्शों का खुलासा किया जाना कोई नई बात नहीं है। 2016 में, डीप लर्निंग ग्रुप यूथ लेबोरेटरीज ने एक प्रतियोगिता शुरू की, जिसे पूरी तरह से रोबोट द्वारा आंका गया, सौंदर्य.एआई . ७,००० प्रवेशकों में से ४४ को विजेताओं के रूप में चुना गया था, और केवल एक गहरे रंग का था। युवा प्रयोगशालाएं अब संचालित होती हैं विविधता.एआई , एक थिंक टैंक जो एल्गोरिथम पूर्वाग्रह को संबोधित करने के लिए समर्पित है।

स्पापे यह भी नोट करता है कि ठोस भौतिक लक्षणों को परिभाषित करने की तुलना में आकर्षण एक अधिक चुनौतीपूर्ण विषय है, क्योंकि यह सांस्कृतिक और मनोवैज्ञानिक कारकों से जुड़ा है जो हमारी व्यक्तिगत प्राथमिकताओं में बेहोश भूमिका निभाते हैं। वास्तव में, हमें अक्सर यह समझाना बहुत कठिन लगता है कि वास्तव में ऐसा क्या है जो किसी चीज़ या किसी को सुंदर बनाता है: सुंदरता देखने वाले की आंखों में होती है।