🦚 Можно ли создавать изображения, которые будут пугать не «среднего человека», а конкретного участника эксперимента?
В пилотном исследовании Synthetic Image Evolution for Affective Science мы проверили именно эту идею.
Обычно исследователь заранее выбирает набор эмоциональных стимулов и показывает его всем участникам. Но один и тот же образ может напугать одного человека и почти не затронуть другого. Поэтому мы пошли другим путём: изображения адаптировались прямо во время эксперимента — в зависимости от реакции конкретного участника.
В исследовании приняли участие 20 человек. Им показывали изображения, созданные с помощью Stable unCLIP, и после каждого просили оценить свой страх. Одновременно устройство EmotiBit регистрировало кожно-гальваническую реакцию — SCR.
Здесь есть важный нюанс: SCR показывает уровень автономного возбуждения организма, но не говорит однозначно, чем именно оно вызвано. Это может быть страх, удивление, интерес или другая реакция.
Оценки участников и физиологический сигнал становились обратной связью для алгоритма. Он отбирал и изменял латентные представления изображений, чтобы создавать следующее поколение стимулов.
Мы сравнили три режима:
• оптимизацию по субъективной оценке страха;
• оптимизацию по SCR;
• случайное создание изображений без направленного отбора.
Результат оказался довольно наглядным. Когда алгоритм ориентировался на самооценки, изображения постепенно становились для участников более пугающими. Они воспринимались как страшнее изображений, созданных в двух других режимах. А вот оптимизация по физиологическому сигналу такого эффекта не дала. Изображения из SCR-условия не казались участникам страшнее случайных. Более того, частота возникновения самой SCR не увеличивалась ни в одном из режимов.
Одна из возможных причин — привыкание к повторяющейся стимуляции. Однако наши данные не позволяют утверждать, что дело было именно в этом.
Особенно интересно, что субъективный страх и SCR в среднем почти не были связаны. При этом у разных людей их соотношение заметно различалось. Если у конкретного участника физиологическая реакция лучше совпадала с его оценками страха, то и оптимизация по SCR чаще сопровождалась ростом субъективного страха.
Именно здесь, на мой взгляд, находится главный вывод работы: измерить реакцию человека — ещё не значит измерить интересующее нас переживание.
В нашем эксперименте самооценка страха и автономное возбуждение оказались разными, невзаимозаменяемыми целями. Для адаптивных систем это важный проектный урок: выбранная обратная связь во многом определяет, что именно система научится усиливать.
Поэтому в цепочке «человек → измерение → отбор → новый стимул» нужно проверять не только алгоритм. Не менее важно убедиться, что выбранная метрика действительно соответствует исследовательскому вопросу. Конечно, результат пока имеет узкие границы. Первоначально мы пытались вести поиск во всём латентном пространстве CLIP, но не получили устойчивых целевых категорий.
Будет ли метод так же работать с другими типами стимулов, ещё предстоит проверить.
Это не чтение мыслей, не объяснение нейронных механизмов страха и не готовый клинический инструмент. Мы показали изменение субъективных оценок, а не усиление физиологической или нейронной реакции.
Но как исследовательский инструмент такой подход выглядит многообещающе. Он позволяет создавать персонализированные стимулы и отдельно проверять, какую именно сторону эмоциональной реакции они меняют.
Wiley Online Library
Synthetic image evolution for affective science
Click on the article title to read more.
3August 10, 2026 187
