Kunstig intelligens var bedst til at gætte samvittighedsfulde og samvittighedsfulde mennesker.
Russiske matematikere og psykologer har udviklet et neuralt netværk, der har lært at gætte nogle karaktertræk fra mennesker fra deres fotografier bedre end en person. Pressetjenesten fra Higher School of Economics skriver om dette under henvisning til en artikel i det videnskabelige tidsskrift Scientific Reports.
”Algoritmen fandt en korrekt konklusion næsten 60% af tiden, mens en tilfældig gæt normalt matcher kun 50%. Overlegenheden på 10% forekommer ubetydelig, men i forhold til forudsigelsernes nøjagtighed er kunstig intelligens markant foran folk, hvis de dømmer efter en fremmedes ansigtstræk,”skriver pressetjenesten.
I de senere år har forskere udviklet mange neurale netværk, der kan udføre ikke-trivielle opgaver og endda "tænke" kreativt og skabe ny kunst og teknologi. Dette blev muligt både takket være udviklingen af computersystemer og fremkomsten af nye matematiske principper, der beskriver strukturen og driften af maskinlæringssystemer.
For eksempel for nylig har matematikere fra De Forenede Stater oprettet et AI-system, der kan genkende spor af melanom, hudkræft bedre end den førende ekspert på onkologer. Andre neurale netværk har lært at tegne billeder og "male" videoer i stil med Van Gogh eller Kandinsky, samt slå en person igen og igen i det gamle kinesiske go go, computerspil og strategispil som Starcraft og Quake.
Russiske matematikere, programmører og psykologer under vejledning af lektor ved Higher School of Economics Evgeny Osin har oprettet et nyt system med kunstig intelligens, der overgik mennesker i et andet område - hun lærte at "gætte" andre menneskers personlighedstræk fra deres fotografier og portrætter.
Spådom ved fotografering
Salgsfremmende video:
Generelt er forskere temmelig skeptiske over for en sådan mulighed. Derfor betragtes fysiognomi og lignende teorier i dag som en fejlagtig eller endda pseudovidenskabelig.
På den anden side har biologer i de senere år fundet svage, men statistisk signifikante forbindelser mellem fem nøglepersonlighedstræk og visse gener. Derfor fortsætter forskere med at undersøge, om disse genetiske forskelle afspejles i menneskets udseende, herunder ved hjælp af kunstig intelligenssystemer.
Osin og hans kolleger gennemførte en af de største undersøgelser af denne art. Deres eksperimenter blev overværet af 12.000 frivillige, der gik med til at bestå en af de klassiske psykologiske tests og tillod også brugen af fotografier af deres ansigter til at træne det neurale netværk og brug i andre eksperimenter.
Efter at have bestået nogle af disse billeder og resultaterne af spørgeskemaer gennem det neurale netværk, kontrollerede forskerne, om hun var i stand til at lære at forudsige mindst nogle af de vigtigste karaktertræk fra fotografier af andre mennesker, som AI ikke havde stødt på før. Som det viste sig, var kunstig intelligens i nogle tilfælde mærkbar overlegen for mennesker, men på samme tid var nøjagtigheden af sådan "gætte fra et foto" for forskellige psykologiske personlighedstræk meget forskellig.
F.eks. Var neurale netværk de bedste forudsigere for samvittighedsfuldhed og samvittighedsfuldhed, og værst af alt, åbenhed over for nye oplevelser. Desuden bemærkede forskerne, at resultaterne af analysen var afhængig af billedet af den person, af hvilket køn det neurale netværk "kiggede" på. Navnlig forudsagde algoritmen udvidelse og følelsesmæssig stabilitet meget bedre for kvinder end for mænd.
Forskere håber, at efterfølgende, mere avancerede versioner af sådanne systemer kan anvendes i praksis, herunder i servicesektoren og til diagnosticering af den psykologiske kompatibilitet hos ansatte eller besøgende på datingsider.
