L’Intelligenza artificiale può valutare il nostro sentimento estetico

Roma, 8 settembre 2022 (Agonb) – Presentato alla Conferenza IWINAC 2022, lo studio dell’Università di Ferrara, secondo cui l’intelligenza artificiale può valutare il sentimento estetico, percependo cosa ci piace o no, basandosi solo sul nostro stato fisiologico. Durante la mostra ‘Dipingere gli affetti: la pittura sacra a Ferrara tra il ‘500 e il ‘700’, tenutasi a Ferrara nel 2019, oltre 400 volontari sono stati sottoposti alla raccolta di diversi dati durante la visione di un’opera d’arte attraverso sensori per il rilevamento di elettrocardiogramma e elettroencefalogramma, per misurare la conduttività elettrica della pelle e il tracciamento oculare. “Analizzando i dati abbiamo osservato che determinati tracciati fisiologici possono indicare il livello di apprezzamento di un’opera d’arte, deducendolo o correlandolo allo stato fisiologico dell’individuo. Significa che potrebbe essere possibile costruire e programmare uno strumento in grado di valutare se un’opera d’arte è apprezzata da un soggetto, senza che il soggetto si esprima in merito, oppure in grado di valutare l’affidabilità di ciò che il soggetto dichiara”, spiegano Guido Sciavicco, responsabile dell’ACLAI, e Sante Mazzacane del CIAS. “I pattern estratti hanno mostrato un’affidabilità media del 70%, con una variabilità relativamente bassa, ciò indica una buona ripetibilità dell’esperimento. I medesimi pattern, in forma di formule logiche, hanno permesso di stabilire le relazioni temporali tra le diverse fasi delle onde cerebrali che, in questa prima approssimazione, sembrano indicare l’apprezzamento dello stimolo visivo”, argomenta Sciavicco. “Questa applicazione di tecniche matematiche e di data mining, fra le molte già in fase di sviluppo attraverso la collaborazione fra CIAS e ACLAI, consente non solo di gestire l’imponente mole di dati che sono stati raccolti, ma anche di individuare nuove tecniche di studio adattabili ad altri contesti, rafforzando il valore delle intuizioni e ipotesi di correlazione che il gruppo di lavoro NEVArt aveva messo a premessa di questo approccio innovativo”, sottolinea Maddalena Coccagna del CIAS. (Agonb) Mmo 10:00