Красота без обучения: нейросети сами нашли привлекательные лица

Учёные обнаружили, что искусственная нейронная сеть способна самостоятельно выделять привлекательные человеческие лица — ещё до обучения на изображениях и без знакомства с человеческими оценками красоты. Исследование опубликовано в журнале Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts. Его результат возвращает старый спор философов и учёных: рождается ли чувство прекрасного вместе с нами или формируется под влиянием культуры.

У людей и некоторых приматов ещё в раннем возрасте наблюдают интерес к лицам, которые взрослые считают привлекательными. Однако трудно понять, является ли такая реакция врождённой или младенцы быстро приобретают её благодаря первым зрительным впечатлениям.

Чтобы проверить эту идею, Tianxin Shu, Delong Zhang и их коллеги из South China Normal University использовали глубокую нейронную сеть. Такие модели устроены по принципу иерархической обработки зрения: ранние слои распознают простые линии и контуры, а поздние объединяют детали в цельные объекты. В эксперименте сеть была необученной: её математические связи имели случайные значения, а опыта просмотра изображений и знаний о человеческих предпочтениях не было.

Исследователи создали более 10 000 реалистичных искусственных лиц. Изменяя исходный код изображений, они получили лица с разной степенью привлекательности. Небольшая группа добровольцев проверила, что изображения по-прежнему выглядят как естественные человеческие лица.

Затем изображения обработали через необученную AlexNet — нейросеть, состоящую из нескольких последовательно работающих слоёв. В финальном слое обнаружились отдельные искусственные нейроны, которые избирательно реагировали на разные уровни привлекательности. Такие «модули красоты» появлялись независимо от поворота лица и от конкретного набора случайных начальных связей.

Чтобы выяснить, на что именно реагирует сеть, учёные изменяли изображения. В одном варианте они перемешивали фрагменты и разрушали общую форму лица, сохраняя отдельные детали. В другом сохраняли пространственное расположение крупных элементов, но скрывали мелкие особенности. Также использовали изображения, сведённые только к контурам.

Выяснилось, что для оценки привлекательности нужны и конкретные черты лица, и их взаимное расположение. В психологии такой подход называют теорией двойного кодирования: восприятие опирается одновременно на детали и общую геометрию. Ранние слои сети обрабатывали локальные признаки и простые формы, а поздние объединяли их в целостное представление о лице.

Учёные дополнительно обучили простой алгоритм сортировки использовать сигналы от обнаруженных нейронов и выбирать более привлекательное из двух лиц. Эти нейроны справлялись лучше, чем элементы, анализировавшие только значения отдельных пикселей. Точность возрастала, если разница в привлекательности между изображениями была больше.

Анализ связей показал, как формировалась такая реакция. В ранних слоях нашли нейроны, активность которых плавно увеличивалась или уменьшалась по мере роста привлекательности лица. Финальные «модули красоты» собирали сигналы от этих более простых элементов. Иными словами, сеть не получала готовое понятие красоты, а складывала предпочтение из базовых зрительных признаков.

Результат проверили на другой архитектуре — VGG-16. В ней также появились избирательно реагирующие на привлекательность нейроны. Кроме того, исследователи использовали базу из 200 настоящих человеческих лиц людей разного расового происхождения. Сеть смогла оценивать и эти изображения, то есть эффект не ограничился искусственными лицами.

Но делать вывод, будто нейросеть обрела человеческое чувство прекрасного, пока рано. Модель реагировала на математические особенности формы лица, а не испытывала эмоций, симпатии или личного интереса. Предпочтение симметричных или усреднённых черт — ещё не психологический опыт, который человек называет красотой.

Основные эксперименты проходили в сильно стандартизированных условиях: освещение, фон и причёски почти не менялись. В реальной жизни на оценку влияют контекст, культура, настроение и индивидуальный вкус. Кроме того, алгоритм проверяли в основном на одном базовом представлении о привлекательности.

В будущем учёные хотят проверить необученные сети на других эстетических объектах — природных пейзажах, архитектуре и произведениях искусства. Это поможет понять, относится ли обнаруженный зрительный перекос ко всем визуальным структурам или только к человеческим лицам. Статья называется «The Spontaneous Emergence of “A Sense of Beauty” in Untrained Deep Neural Networks»; её авторами стали Tianxin Shu, Huawei Xu, Xingxing Chen, Yuxuan Cai, Ming Liu и Delong Zhang.