To je popolno telo po mnenju umetne inteligence. Vsi imamo v glavi podobo popolnega telesa. Po mnenju umetne inteligence oziroma umetne inteligence sta idealna ženska in moški: mlada, bela, zelo privlačna. Znanstveniki z Univerze v Torontu so tri robote z umetno inteligenco prosili, naj fotografirajo idealna ženska in moška telesa – poroča DailyMail.
ilustracija
Photo: pixabay.com
To je popolno telo po mnenju umetne inteligence
Podoba idealnega telesa se je skozi desetletja nenehno spreminjala. V petdesetih letih prejšnjega stoletja si je na primer vsaka ženska želela imeti postavo Marilyn Monroe, zato so jemale tudi tablete za hujšanje, da bi dosegle “želeni učinek”. Vendar so bili tudi časi, ko so bile polnejše postave v vrhuncu.
V novi študiji so raziskovalci želeli ugotoviti, kaj umetna inteligenca (umetna inteligenca) danes smatra za idealno žensko in moško telo.
Tri različne platforme umetne inteligence so vprašali, kaj opisujejo kot popolno moško in žensko telo. Skupno je bilo posnetih 300 slik: 120 moških, 120 ženskih in 60 športnih teles. Analiza slik je razkrila več pomembnih trendov.
Tako izgleda popolno telo po mnenju umetne inteligence
Idealna ženska po mnenju umetne inteligence je:
bela
mlada
svetli lasje
majhna telesna maščoba
brez celulita ali maščobnih blazinic
Idealen moški po mnenju umetne inteligence je:
bela
mlada
črni lasje (nikoli plešast)
majhna telesna maščoba
mišičast
Večina slik je prikazovala belce, skoraj vse pa mlade. Ženske so bile najpogosteje upodobljene s svetlimi lasmi, moški pa s črnimi.
Opazili so tudi, da noben moški na slikah ni bil plešast. Prav tako so imeli “liki” vedno nizek odstotek telesne maščobe. To pomeni, da plešasti, prekomerno težki moški niso bili na seznamu.
Ženske niso imele celulita in umetna inteligenca je večinoma dajala prednost premalo oblečenim slikam v bikinijih. Pri moških so bile najbolj priljubljene tudi fotografije zgoraj brez.
Rezultati na splošno kažejo, da platforme umetne inteligence pretirano reproducirajo in širijo ozke zahodne ideale telesa.
Soavtor študije je opozoril, da ta smer ni primerna in da bi bilo bolj priporočljivo uporabiti pristop, osredotočen na človeka, ki upošteva spol, raso, invalidnost in starost.
