За последние годы мы привыкли к онлайн-алгоритмам, угадывающим наши вкусы и предпочтения в выборе товаров, фильмов или музыки. Их работа основана не только на анализе поисковых запросов, но и на сравнении наших действий в сети с действиями других людей. Коллаборативная фильтрация, как этот метод называется в рекомендательных системах, отмечает скрытые паттерны поведения и прогнозирует, что нам покажется интересным и привлекательным.

Но что если алгоритмы смогут считывать реакции нашего мозга, а не поведения? Проект специалистов Университета Копенгагена и Университета Хельсинки показывает, что такое возможно, если объединить достижения нейробиологии и информатики, пишет Science Daily.

Сначала ученые прикрепили электроды к голове участников эксперимента и показали им множество изображений человеческих лиц, попросив задержать взгляд на тех, которые покажутся им привлекательными. Они записали сигналы мозга и использовали их для обучения компьютерной модели распознавать активность нейронов.

Загрузив данные мозга большего числа участников в другую модель машинного обучения, они научили ее предсказывать, какие лица покажутся им привлекательными, а какие — нет. Таким образом, прогноз основывался отчасти на индивидуальных сигналах мозга, а отчасти — на том, как отреагировали на портреты другие подопытные.

В результате сравнения ученые смогли составить достоверные прогнозы о том, найдет ли испытуемый лицо другого человека привлекательным или нет еще до того, как он увидел изображение.

«Электрическая активность мозга — альтернативный и малоизученный источник информации. В долгосрочной перспективе этот метод можно использовать для получения намного более подробной информации о предпочтениях людей, чем это возможно сегодня, — сказал Туукка Руотсало, один из исследователей. — С ее помощью можно будет расшифровать, например, скрытые причины того, почему человеку нравятся определенные песни, и как это связано с эмоциями, которые они вызывают».

Биоинженеры из Стэнфорда решили бросить вызов принципиальной непредсказуемости явлений, получивших название «черных лебедей», и разработали метод прогнозирования непредсказуемого. Пока они отработали метод на лавинах, но в дальнейшем намерены расширить применимость на экономику, эпидемиологию, политику и физику.