怎麼樣的五官組合會被更多人認為高顏值呢？近日，在 Tuukka Ruotsalo 副教授的帶領下，來自赫爾辛基大學和哥本哈根大學的科學家們研究出了一個生成式對抗神經網路，生成了數百張逼真的人像。 然後這些計算機生成影象被逐一展示給 30 名測試物件，每個人都被指示將更多的注意力集中在他們認為最有吸引力的面孔上，同時使用 EEG（腦電圖）記錄他們大腦的電活動。

隨後，基於機器學習的演算法確定哪些面孔對每個人產生的活動量最大，然後確定這些面孔有哪些共同的特徵。基於這些資料，神經網路再繼續產生結合這些特徵的新面孔。在一個雙盲實驗中，這些新面孔然後和許多其他面孔的影象一起展示給這個人。87% 的人選擇了新面孔中最有吸引力的面孔——隨著技術的進一步發展，這個數字應該會上升。

希望該團隊的研究結果最終可以用來幫助計算機系統理解主觀偏好，或許還可以用來識別人們的無意識態度。高階研究員 Michiel Spapé 說：“這項研究表明，我們能夠透過將人工神經網路與大腦反應連線起來，生成與個人偏好相匹配的影象。迄今為止，計算機視覺在根據客觀模式對影象進行分類方面非常成功。透過將大腦反應帶入其中，我們表明有可能根據心理屬性，如個人品味，來檢測和生成影象” 。

有關該研究的論文近日發表在《IEEE Transactions in Affective Computing》雜誌上。