据技术探索（Tech Xplore）2021年3月5日报道，赫尔辛基大学和哥本哈根大学的研究人员成功地使人工智能理解了个人审美这一主观观念。

实验中，研究人员利用生成对抗神经网络（GAN）创建了几百幅人工肖像，把这些图像一次一张展示给30名受试者，要求他们注意那些他们自己认为有吸引力的肖像，同时通过脑电图（EEG）记录他们的大脑反应。然后，利用机器学习技术分析脑电波数据，通过脑机接口神经网络将脑电波数据连接到生成神经网络。脑机接口能够解释用户对一系列图像的吸引力的看法。通过解读他们的观点，解读大脑反应的人工智能模型和生成神经网络模拟脸部图像就可以通过结合个体偏好，产生一个全新的脸部图像。为了测试这一模型的有效性，研究人员为每个参与者都生成了新肖像，预测新肖像对他们有吸引力。通过双盲测试，他们发现新的图像与受试者的偏好相匹配，准确率超过80%。

这项研究通过人工智能解决方案与脑机接口之间的交互作用，提高计算机学习和逐渐理解主观偏好的能力，结果可用于偏好和决策建模以及识别无意识态度。

信息来源：

https://mp.weixin.qq.com/s/lFdWwhnHxpFnGtvXLtFIsw

https://techxplore.com/news/2021-03-beauty-brain-ai-personally-images.html