人工智能可以根據(jù)我們的照片做出個(gè)性判斷

來自HSE大學(xué)和開放大學(xué)人文經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的俄羅斯研究人員證明，人工智能能夠比“人類”評(píng)估者更好地根據(jù)“自拍照”照片推斷出人的個(gè)性。相比其他四個(gè)特征，盡責(zé)性變得更容易辨認(rèn)?；谂悦婵椎膫€(gè)性預(yù)測(cè)似乎比男性面孔更可靠。該技術(shù)可用于在客戶服務(wù)，約會(huì)或在線輔導(dǎo)中找到“最佳匹配”。

文章“使用現(xiàn)實(shí)生活中的靜態(tài)面部圖像評(píng)估五種人格特質(zhì)”將于5月22日在《科學(xué)報(bào)告》上發(fā)表。

從古希臘到切薩雷·隆布羅索(Cesare Lombroso)的生理學(xué)家都試圖將面部外觀與個(gè)性聯(lián)系起來，但是他們的大多數(shù)想法未能經(jīng)受住現(xiàn)代科學(xué)的嚴(yán)格審查。很少建立的特定面部特征(如面部寬高比)與人格特質(zhì)的關(guān)聯(lián)。要求人類評(píng)分者根據(jù)照片做出個(gè)性判斷的研究結(jié)果不一致，這表明我們的判斷過于不可靠，沒有任何實(shí)際意義。

但是，有很強(qiáng)的理論和進(jìn)化論據(jù)表明，一些有關(guān)人格特征的信息，尤其是對(duì)于社交交流必不可少的信息，可能會(huì)通過人臉傳達(dá)出來。畢竟，面部表情和行為都受基因和激素的影響，而一個(gè)人的外貌所產(chǎn)生的社會(huì)經(jīng)歷可能會(huì)影響一個(gè)人的性格發(fā)展。但是，最近來自神經(jīng)科學(xué)的證據(jù)表明，人腦不用注視特定的面部特征，而是以整體方式處理面部圖像。

來自莫斯科兩所大學(xué)，HSE大學(xué)(高等經(jīng)濟(jì)學(xué)院)和開放式人文與經(jīng)濟(jì)大學(xué)的研究人員已經(jīng)與俄羅斯-英國(guó)商業(yè)初創(chuàng)企業(yè)BestFitMe合作，訓(xùn)練了一系列人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以基于可靠的人格判斷在人臉的照片上。結(jié)果模型的性能高于以前使用機(jī)器學(xué)習(xí)或人工評(píng)估器的研究發(fā)現(xiàn)的性能。人工智能能夠基于志愿者在線上傳的“自拍照”做出關(guān)于良心，神經(jīng)質(zhì)，外向性，友善性和開放性的超乎尋常的判斷。結(jié)果得出的個(gè)性判斷在同一個(gè)人的不同照片中是一致的。

這項(xiàng)研究是在12,000名志愿者的樣本中完成的，他們完成了基于“五巨頭”模型的自我報(bào)告調(diào)查問卷，以測(cè)量人格特質(zhì)，并上傳了31,000名“自拍照”。受訪者被隨機(jī)分為一個(gè)培訓(xùn)和一個(gè)測(cè)試小組。使用了一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，以確保圖像的質(zhì)量和特征一致，并排除具有情感表情的面孔以及名人和貓的照片。接下來，訓(xùn)練圖像分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將每個(gè)圖像分解為128個(gè)不變特征，然后是一個(gè)多層感知器，該感知器使用圖像不來預(yù)測(cè)人格特質(zhì)。

r = .24的平均效應(yīng)大小表明，在58%的案例中，AI可以正確猜出兩個(gè)隨機(jī)選擇的個(gè)體在人格維度上的相對(duì)地位，而不是偶然預(yù)期的50%。與自我報(bào)告的和觀察者的人格特質(zhì)等級(jí)之間的相關(guān)性的薈萃分析估計(jì)相比，這表明依賴靜態(tài)面部圖像的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能要優(yōu)于普通人，后者無需事先相識(shí)即可親自達(dá)到目標(biāo)。相比其他四個(gè)特征，盡責(zé)性變得更容易辨認(rèn)?；谂悦婵椎膫€(gè)性預(yù)測(cè)似乎比男性面孔更可靠。