Сеть отличает красивое лицо без обучения: сработала AlexNet со случайными весами

Сеть до этого не видела ни одного лица и не знала человеческих вкусов: её связи оставались случайными. Отклик на красоту дало устройство самой зрительной обработки, а не обучающие данные.

Как проверяли. Лица собрали генеративной моделью, сдвигая её внутреннее представление так, чтобы привлекательность росла ступенями. Небольшая группа добровольцев подтвердила, что картинки похожи на настоящие лица.

В необученной AlexNet отдельные юниты последнего свёрточного слоя стали избирательно реагировать на градации красоты. Их отклик складывается из откликов ранних слоёв: сначала простые признаки, потом конфигурация лица целиком.

Те же нейроны нашлись и в VGG-16, и на 200 реальных фотографиях лиц разных расовых групп. Авторы оговариваются: «чувство красоты» сети не равно человеческому восприятию, а лица в основных опытах стандартизованы по свету, фону и причёске.

Раньше на случайных весах ловили только сам факт лица. В декабре 2021 года в Nature Communications вышла статья: в необученной сети сами собой появляются нейроны, отличающие лицо от не-лица. Теперь тот же приём растянули с «лицо или нет» на градации красоты.

Новость не свежая. По реестру Crossref онлайн-версия статьи зарегистрирована 07.10.2024, печатная вышла в апреле 2026, том 20, выпуск 2. Сентябрьская волна публикаций — пересказ обзора PsyPost от 07.09.2026, а не выход исследования.

Цифры корреляций и долю откликнувшихся нейронов проверить негде: статья закрыта платным доступом APA, открытой копии Unpaywall не нашёл на 09.09.2026.