來(lái)自HSE大學(xué)和開(kāi)放大學(xué)人文經(jīng)濟學(xué)專(zhuān)業(yè)的俄羅斯研究人員證明，人工智能能夠比“人類(lèi)”評估者更好地根據“自拍照”照片推斷出人的個(gè)性。相比其他四個(gè)特征，盡責性變得更容易辨認?；谂悦婵椎膫€(gè)性預測似乎比男性面孔更可靠。該技術(shù)可用于在客戶(hù)服務(wù)，約會(huì )或在線(xiàn)輔導中找到“最佳匹配”。
5月22日，《科學(xué)報告》將發(fā)表文章“ 使用現實(shí)生活中的靜態(tài)面部圖像評估五種人格特質(zhì)”。
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(guān)與個(gè)性聯(lián)系起來(lái)，但是他們的大多數想法未能經(jīng)受住現代科學(xué)的審查。少數已建立的特定面部特征與人格特質(zhì)(例如面部寬高比)的關(guān)聯(lián)非常薄弱。要求人類(lèi)評分者根據照片做出個(gè)性判斷的研究結果不一致，這表明我們的判斷過(guò)于不可靠，沒(méi)有任何實(shí)際意義。
但是，有很強的理論和進(jìn)化論據表明，一些有關(guān)人格特征的信息，尤其是對于社交交流必不可少的信息，可能會(huì )通過(guò)人臉傳達出來(lái)。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(lái)自神經(jīng)科學(xué)的證據表明，人腦不是看特定的面部特征，而是以整體方式處理面部圖像。
莫斯科兩所大學(xué)，國立研究大學(xué)高等經(jīng)濟學(xué)院(HSE)和人文與經(jīng)濟開(kāi)放大學(xué)的研究人員已與一家名為BestFitMe的俄羅斯-英國商業(yè)初創(chuàng )公司合作，訓練一系列人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以使其可靠基于人臉照片的個(gè)性判斷。所得模型的性能高于以前使用機器學(xué)習或人類(lèi)評分器的研究報告的性能。人工智能能夠根據志愿者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(kāi)放性的超乎尋常的判斷。結果得出的個(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”模型的自我報告調查表，測量人格特征，并上傳了31,000張自拍照。受訪(fǎng)者被隨機分為一個(gè)培訓和一個(gè)測試小組。使用了一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對圖像進(jìn)行預處理，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(lái)，訓練圖像分類(lèi)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變性來(lái)預測人格特質(zhì)。
r = .24的平均效應大小表明，在58%的案例中，AI可以正確猜出兩個(gè)隨機選擇的個(gè)體在人格維度上的相對地位，而不是偶然預期的50%。與自我報告的和觀(guān)察者的人格特質(zhì)等級之間的相關(guān)性的薈萃分析估計相比，這表明依賴(lài)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(wú)需事先相識即可親自達到目標。相比其他四個(gè)特征，盡責性變得更容易辨認?；谂悦婵椎膫€(gè)性預測似乎比男性面孔更可靠。
有大量潛在的應用程序需要探索。在高速和低成本比高精度更重要的情況下，從現實(shí)生活中的照片中識別個(gè)性可以補充傳統的個(gè)性評估方法。人工智能可用于提出最適合客戶(hù)個(gè)性的產(chǎn)品，或在二元互動(dòng)(例如客戶(hù)服務(wù)，約會(huì )或在線(xiàn)輔導)中為個(gè)人選擇可能的“最佳匹配”。
