ROMA. L’intelligenza artificiale ha dimostrato, grazie agli algoritmi messi a punto in Italia, che è il primo sguardo d’insieme a dare la percezione della bellezza, indipendentemente dalle caratteristiche dei singoli dettagli. La ricerca, condotta dal dipartimento di Fisica dell’Università Sapienza di Roma e pubblicata sulla rivista Scientific Reports, ha adottato il metodo di analisi di Vittorio Loreto, che, con Miguel Ibáñez-Berganza e Ambra Amico, ha trovato algoritmi capaci d’individuare le proprietà del viso da cui dipende la percezione della bellezza. I criteri che definiscono la bellezza non erano mai stati dimostrati fino a questo momento, in cui si è arrivati a stabilire che una definizione universale non esiste. Partendo dall’immagine digitale di un volto, i cui dettagli sono stati modificati dai volontari che hanno partecipato all’esperimento, attraverso algoritmi di deformazione delle immagini e genetici, è stato possibile scolpire la variante preferita di un volto di riferimento. Il risultato ha portato alla conclusione che la percezione d’insieme di un viso è influenzata dalla personalità dei singoli individui, e dall’attribuzione inconscia di caratteristiche astratte, ma ciò che è rilevante, alla fine, è l’armonia tra le diverse parti del volto.
I ricercatori hanno osservato poi che le differenze tra soggetti maschi e femmine, e tra soggetti differenti, non risultano evidenti nelle singole distanze facciali, ma nelle combinazioni lineari globali: le distanze tendono a variare insieme, coerentemente, da volto a volto. Questo riflette il modo olistico in cui si percepiscono i volti, in quanto il modo in cui è percepita la distanza tra due elementi facciali è influenzato delle altre distanze del volto. «Il nostro lavoro propone un efficace schema di analisi sperimentale nell’area di ricerca della percezione del volto, che comprende lo studio dell’inferenza di identità, di età, di attributi psicologici, e la facial attractivenes. La percezione del volto è oggetto di ricerca in discipline sempre più varie, come la psicologia dello sviluppo, la biologia evolutiva, la sociologia, le neuroscienze e il machine learning», afferma Miguel Ibáñez-Berganza.
