AI prekaša ljudi glede izpeljave osebnostnih lastnosti glede na lastnosti obraza

Nova ruska študija kaže, da lahko umetna inteligenca (AI) na fotografijah "selfie" sklepa na osebnost ljudi bolje kot človeški ocenjevalci.

Tehnologija je lahko na podlagi 31 tisoč samoportretov, ki so jih udeleženci naložili na spletu, naključno presodila osebnostne lastnosti "petih petih" - vestnost, nevrotičnost, ekstraverzija, prijetnost in odprtost.

Osebnostna lastnost vestnosti je bila lažje prepoznavna kot druge štiri lastnosti. Poleg tega so bile osebnostne napovedi na podlagi ženskih obrazov bolj zanesljive kot tiste za moške obraze.

Ugotovitve, objavljene v reviji Znanstvena poročila, ima lahko pomembne posledice, saj je s to tehnologijo mogoče najti "najboljša ujemanja" v storitvah za stranke, zmenkih ali spletnem poučevanju.

Preiskovalci iz antične Grčije in italijanski zdravnik in kriminolog Cesare Lombroso so videz obraza poskušali povezati z osebnostjo, kar je znano kot fizionomija. Toda večina njihovih idej ni zdržala nadzora sodobne znanosti.

Nekaj ​​uveljavljenih povezav posebnih lastnosti obraza, kot je razmerje med širino in višino obraza in osebnostnimi lastnostmi, je nekoliko šibko. Študije, na katerih človeški ocenjevalci prosijo za osebno presojo na podlagi fotografij, so dali neskladne rezultate, kar kaže na to, da so naše sodbe preveč nezanesljive, da bi bile praktično pomembne.

Kljub temu obstajajo močni teoretični in evolucijski argumenti, ki kažejo na to, da bi se nekatere informacije o osebnostnih značilnostih, zlasti tistih, ki so bistvene za družbeno komunikacijo, videle v človeškem obrazu.

Navsezadnje obraz in vedenje oblikujejo geni in hormoni, socialne izkušnje, ki so posledica videza, pa lahko vplivajo na razvoj njegove osebnosti. Vendar nedavni dokazi iz nevroznanosti kažejo, da človeški možgani namesto da bi gledali na določene poteze obraza, celostno obdelujejo slike obrazov.

Za študijo so se raziskovalci dveh moskovskih univerz, HSE University (Higher School of Economics) in Open University for Humanities and Economics, povezali z rusko-britanskim podjetjem BestFitMe za usposabljanje kaskade umetnih nevronskih mrež, da bi zanesljive osebnostne presoje na podlagi fotografij človeških obrazov.

Uspešnost dobljenega modela je bila natančnejša od tistih iz prejšnjih študij, ki so uporabljale strojno učenje ali ocenjevalce. Umetna inteligenca je lahko naključno presodila o vestnosti, nevrotizmu, ekstraverziji, prijaznosti in odprtosti. Nastale osebnostne presoje so bile skladne na različnih fotografijah istih posameznikov.

Raziskava je bila izvedena na vzorcu 12 tisoč prostovoljcev, ki so izpolnili vprašalnik za samoprijavo, ki je meril osebnostne lastnosti po modelu velike petice, in naložili skupno 31 tisoč samoportretov.

Udeleženci so bili naključno razdeljeni v vadbeno in testno skupino. Za vnaprejšnjo obdelavo slik je bila uporabljena vrsta nevronskih mrež, ki zagotavljajo dosledno kakovost in značilnosti ter izključujejo obraze s čustvenimi izrazi ter slike znanih osebnosti in mačk. Nato je bilo usposobljeno nevronsko omrežje za klasifikacijo slik, da je vsako sliko razdelilo na 128 funkcij, čemur je sledil večplastni perceptron, ki je s pomočjo invariantov slike predvideval osebnostne lastnosti.

Ugotovitve kažejo, da lahko umetna inteligenca pravilno ugiba o relativnem položaju dveh naključno izbranih posameznikov na osebnostni dimenziji v 58% primerov, v nasprotju z naključno pričakovanimi 50%.

To kaže, da umetna nevronska mreža, ki se opira na statične podobe obraza, presega povprečnega človeškega ocenjevalca, ki osebno izpolni cilj brez predhodnega poznavanja.

Vir: Nacionalna raziskovalna univerza Višja ekonomska šola