Се вели дека убавината лежи во окото на набљудувачот, но вистината всушност оди подлабоко од тоа.

Концептот за физичка убавина е во умот, дефиниран од сите карактеристики што ни се допаѓаат на лицето на другите. Овие суптилни преференции се нашите најприватни внатрешни мисли, но тоа не значи дека не можат да се надгледуваат, па дури и предвидат.


Системот за машинско учење, наречен генеративна контрадикторна нервна мрежа (GAN), најпрво се запозна со видовите лица што поединците ги сметале за пожелни, а потоа создал целосно нови, специјално дизајнирани лица чиј изглед ги исполнува преовладувачките естетски критериуми.

Експериментот, предводен од психолози и компјутерски научници од Универзитетот во Хелсинки, вклучил 30 волонтери на кои на компјутерски екран им биле прикажани различни лица; ниедно не му припаѓало на вистински човек, туку биле портрети генерирани од збир на податоци на приближно 200.000 слики на познати личности.


Индивидуалните мерења на нервната активност биле оценети од GAN, кој врз основа на одговорот на мозокот пресметувал колку некој набљудувач го смета за привлечно прикажаното лице. Користејќи ги податоците, GAN генерирал нови лица, креирани благодарение на идентификаторите за привлечност на ЕЕГ.

Во друг експеримент, на волонтерите им биле покажани нови лица. Се покажало дека овие новосоздадени лица биле привлечни за испитаниците во 80 отсто од случаите и сите други лица во 20 отсто од случаите.

Иако ова е мало истражување, ни дава чувство за тоа колку вештачката интелигенција може добро да нѐ процени. Ако вештачката интелигенција може да сфати толку лични и субјективни искуства како привлечноста, тогаш може да разбере други когнитивни функции, како што се перцепцијата и донесувањето одлуки.

Најавено е и следно потенцијално истражување: препознавање стереотипи и подобро разбирање на индивидуалните разлики.