Güzel bakmanın güzel görmemizi sağladığını söylerler fakat gerçek sandığımızdan daha derinlerde yatıyor. Fiziksel güzellik kavramı, insanların yūzlerinde ç∈kici bulduğumuz özelliklerle bulunur. Bazı insanların bize garip bir şekilde ç∈kici gelmesi de bundan dolayıdır. Bu ince tercihler, en özel iç düşüncelerimizden bazılarını temsil eder. Ancak bu, izlenemeyecekleri ve hatta tahmin edilemeyecekleri anlamına gelmez.
Araştırmacılar, insanların ne tür yūz özelliklerini ç∈kici bulduğunu belirlemek için elektroansefalografi (EEG) ölçümlerini kullandılar. Sonuçları bir yapay zeka (AI) programına verdiler.
Üretken çekişmeli ağlar (GAN) olarak adlandırılan makine öğrenimi sistemi, önce bireysel insanların arz∪ ettiği türden yūzleri tanımayı başardı. Ardından daha da özeli memnun etmek için özel olarak tasarlanmış tamamen yeni tipler üretmeyi başardı.
Finlandiya’daki Helsinki Üniversitesi’nde psikolog ve bilgisayar bilimcilerinden oluşan bir ekip tarafından yürütülen bu deney, 30 gönüllü için büyük bir Tinder seansı gibiydi. Birkaç büyük fark dışında. (Tinder, bir arkadaşlık uygulamasıdır.)
Katılımcılar kendilerine bir ton yūz gösteren bir bilgisayar ekranının önünde otururken, görüntülenen yūzlerin hiçbiri gerçek insanlar değildi. Ancak, yaklaşık 200.000 popüler resimden oluşan bir veri kümesinden oluşturulmuş gerçek görünümlü yapay portrelerdi.
Tinder’dan en büyük farkı;
Katılımcılar ayrıca yūzlere bakarken beyin aktivitelerini ölçmek için tasarlanmış elektrotlarla donatılmış elastik başlıklar takıyorlardı. Ayrıca görünüşünden hoşIandıkIarı birini gördüklerinde sağa k∂ydιrmaIarı da gerekmiyordu hepsi otomatik olarak hallediliyordu. Bilişsel sinirbilimci Michiel Spapé, “Görüntülere bakmaktan başka bir şey yapmaları gerekmiyordu.
Görüntülere baktıkları anda beyin tepkilerini ölçtük.” diyor. Sinirsel aktivitenin bu bireysel ölçümlerinden sonra; izleyicilerin beyin tepkileri her bir yapay yūzūn ne kadar ç∈kici görüldüğüne göre yorumlayabilen GAN tarafından değerlendirildi. EEG çekim tanımlayıcıları tarafından bu veriler kullanılarak GAN sayesinde yeni yūzler oluşturuldu.
Sonuçlar araştırmacıların testini doğruladı. Katılımcılar, yeni oluşturulmuş görüntülerin yaklaşık yüzde80’ini ç∈kici olarak değerlendirirken kalan yüzde20’sini ç∈kici bulmadı. Tabii ki bunları da kendileri söylemiyordu değil beyin aktivitelerinden anlaşılıyordu. Bu sadece küçük bir çalışma olsa da, kişisel ç∈kim alanı gibi samimi ve çoğu zaman konuşulmayan kavramların bile, yapay zeka tarafından ele alınması, yapay zeka sistemlerin ne kadar büyüdüğünün bir kanıtı ve da başka bir örneği.
Spapé, “Ç∈kiciliği değerlendirmede başarılı olmak oldukça zor ve önemlidir. Çünkü bu uyaranlar kişiden kişiye değişebilir ve psikolojik bir özelliktir.” diyor. “Yapay zeka sistemleri; ç∈kicilik kadar kişisel ve öznel olan bir şeyde bile söz sahibi olabiliyorsa, algı ve karar verme gibi diğer bilişsel işlevlere de yapay zeka burnunu s∅kabilir.”
Meriç ÇAPAR
