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AI基于靜態(tài)面部圖像預(yù)測性格準(zhǔn)確率突破50%

AI在基于靜態(tài)面部圖像預(yù)測性格方面的準(zhǔn)確率達(dá)到了58%,其中對于責(zé)任心的準(zhǔn)確率高于其他四個(gè)人格特征。用AI識別性格,這種“玄乎”的操作讓人不禁聯(lián)想到之前在網(wǎng)上大為流行的“AI相面”,而事實(shí)證明,利用AI相面是假,坑錢是真。
資訊頻道文章B

  近日,《自然》雜志發(fā)表了一篇論文,利用人工智能研究了性格和面部特征之間的關(guān)系。研究團(tuán)隊(duì)征集了12000多名志愿者,利用人工智能技術(shù)通過31000多張自拍學(xué)習(xí)了128種人臉特征,并且將志愿者的人格特征分為五類,即責(zé)任心、神經(jīng)質(zhì)、外向性、親和性、開放性。結(jié)果顯示,AI在基于靜態(tài)面部圖像預(yù)測性格方面的準(zhǔn)確率達(dá)到了58%,其中對于責(zé)任心的準(zhǔn)確率高于其他四個(gè)人格特征。用AI識別性格,這種“玄乎”的操作讓人不禁聯(lián)想到之前在網(wǎng)上大為流行的“AI相面”,而事實(shí)證明,利用AI相面是假,坑錢是真。

  那么這次《自然》雜志發(fā)表的研究成果和“AI相面”有哪些區(qū)別呢,我們是否真的可以通過面部特征窺見人心?

  通過映射函數(shù)確定面部和性格關(guān)系

  “‘AI相面’并不可靠,大多是數(shù)據(jù)擬合出來的一個(gè)牽強(qiáng)附會(huì)的結(jié)果?!敝袊茖W(xué)院自動(dòng)化研究所研究員孫哲南接受科技日報(bào)記者采訪時(shí)表示。

  此前已有媒體報(bào)道了“AI相面”的“吸金”套路及其分工明確的生意鏈。北京理工大學(xué)教授翁冬冬接受媒體采訪時(shí)也表示,面部識別雖然是身份識別的主流方向,但用于看相并沒有科學(xué)依據(jù),娛樂性質(zhì)更多一點(diǎn)。這樣的程序開發(fā)門檻并不高,在網(wǎng)購平臺(tái)花幾百到幾千元購買外包服務(wù)就能很快開發(fā)出來。

  孫哲南表示,與“AI相面”不同的是,論文中的研究采集了大量樣本,并用計(jì)算機(jī)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)了人臉特征與性格之間的關(guān)聯(lián)映射函數(shù)。論文顯示,研究最初的樣本參與者達(dá)到25202名,照片總數(shù)達(dá)到了77346張,經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選程序,最終得以保留的數(shù)據(jù)集包含12447份有效問卷和31367張照片。這些參與者的年齡介于18歲至60歲之間,其中女性占比59.4%,男性占比40.6%。在此基礎(chǔ)上,研究團(tuán)隊(duì)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估了人臉的128種特征,比如嘴巴寬度、嘴唇或眼睛高度,確保了實(shí)驗(yàn)覆蓋的數(shù)據(jù)量級和多樣性。得到數(shù)據(jù)之后,研究人員將數(shù)據(jù)分為兩組,一組用來訓(xùn)練AI,一組用來測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)中的兩類數(shù)據(jù),用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集占比90%,用于驗(yàn)證的數(shù)據(jù)集占比10%。

  在AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上,研究人員開發(fā)了一種計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNCV),來區(qū)分不同的面孔,并且記住面部圖像的特征。同時(shí),研究團(tuán)隊(duì)還訓(xùn)練了人格診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNPD),NNPD根據(jù)從NNCV分析出的信息,預(yù)測輸出五種人格特質(zhì),整個(gè)過程分別針對男性和女性面部識別進(jìn)行。

  進(jìn)行情感計(jì)算需先建立與心理活動(dòng)的關(guān)聯(lián)

  通過上述研究我們不難發(fā)現(xiàn),目前人臉識別已經(jīng)有從“讀臉”到“讀心”的發(fā)展趨勢,那么通過照片、視頻等識別人臉表情,人臉識別技術(shù)需要哪些發(fā)展?

  孫哲南認(rèn)為,人工智能的“讀心”功能目前主要是通過情感計(jì)算實(shí)現(xiàn)。

  早在1997年,MIT媒體實(shí)驗(yàn)室就提出了情感計(jì)算的概念,情感計(jì)算旨在通過賦予計(jì)算機(jī)識別、理解和表達(dá)人的情感的能力,使得計(jì)算機(jī)具有更高的智能。在情感計(jì)算的研究中,情緒識別是最基礎(chǔ)、最重要的內(nèi)容之一。而情緒識別主要通過面部表情、語音、文字、生理信號等模態(tài)的數(shù)據(jù),來識別出人類的各種情緒。

  “目前情感計(jì)算已有一些研究成果和進(jìn)展,但是技術(shù)還不夠成熟。通過表情分析心理活動(dòng)是情緒識別不可缺少的方式,但表情識別比人臉識別更加難,因?yàn)樾睦砘顒?dòng)的表現(xiàn)因人而異,很難統(tǒng)一建模全球所有人的喜怒哀樂與人臉數(shù)據(jù)之間的量化關(guān)系。首先給人臉圖像標(biāo)注情感類別和強(qiáng)度就是很難的事情,‘一千個(gè)觀眾眼中有一千個(gè)哈姆雷特’;此外,情緒判定存在主觀性甚至摻雜地域文化風(fēng)俗習(xí)慣等因素?!睂O哲南說,因此從識別身份到識別表情,人臉識別技術(shù)需要更先進(jìn)的計(jì)算模型建立人臉圖像、視頻與心理活動(dòng)之間的關(guān)系。但目前機(jī)器人有智商無情商,達(dá)到高度和諧的人機(jī)共存仍然任重道遠(yuǎn)。

  此外,孫哲南強(qiáng)調(diào),如果通過面相自動(dòng)判斷性格的技術(shù)到達(dá)成熟階段,這種技術(shù)將會(huì)在企業(yè)招聘、職業(yè)規(guī)劃、人機(jī)交互、廣告營銷等領(lǐng)域得到應(yīng)用。但這種基于面相的性格識別會(huì)先入為主地判定人物性格,進(jìn)而帶來一些倫理問題,例如性格歧視與偏見等。

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