Kunstig intelligens var best på å gjette samvittighetsfulle og samvittighetsfulle mennesker.
Russiske matematikere og psykologer har utviklet et nevralt nettverk som har lært å gjette noen karaktertrekk hos mennesker fra fotografiene sine bedre enn en person. Pressetjenesten fra Higher School of Economics skriver om dette med henvisning til en artikkel i det vitenskapelige tidsskriftet Scientific Reports.
“Algoritmen gjorde en riktig konklusjon nesten 60% av tiden, mens en tilfeldig gjetning vanligvis bare stemmer med 50%. En fordel på 10% virker ubetydelig, men faktisk, med tanke på nøyaktigheten av spådommer, er kunstig intelligens betydelig foran folk, hvis de dømmer etter en fremmedes ansiktstrekk,”skriver pressetjenesten.
De siste årene har forskere utviklet mange nevrale nettverk som kan utføre ikke-trivielle oppgaver og til og med "tenke" kreativt, og skape ny kunst og teknologi. Dette ble mulig både takket være utviklingen av datasystemer og fremveksten av nye matematiske prinsipper som beskriver strukturen og driften av maskinlæringssystemer.
For eksempel nylig har matematikere fra USA laget et AI-system som kan gjenkjenne spor av melanom, hudkreft, bedre enn den ledende eksperten på onkologer. Andre nevrale nettverk har lært å tegne bilder og "male" videoer i stil med Van Gogh eller Kandinsky, i tillegg til å slå en person om og om igjen i det gamle kinesiske spillet Go, dataskyttere og strategier som Starcraft og Quake.
Russiske matematikere, programmerere og psykologer, under veiledning av førsteamanuensis ved Higher School of Economics Evgeny Osin, har laget et nytt system med kunstig intelligens som overgikk mennesker på et annet område - hun lærte å "gjette" personlighetstrekkene til andre mennesker fra sine fotografier og portretter.
Spådom ved fotografering
Salgsfremmende video:
Generelt sett er forskere ganske skeptiske til en slik mulighet. Derfor blir fysiognomi og lignende teorier i dag ansett som feilaktige eller til og med pseudovitenskapelige.
På den annen side har biologer de siste årene funnet svake, men statistisk signifikante koblinger mellom fem viktige personlighetstrekk og visse gener. Derfor fortsetter forskere å undersøke om disse genetiske forskjellene gjenspeiles i menneskets utseende, inkludert ved hjelp av kunstig intelligenssystem.
Osin og kollegene gjennomførte en av de største studiene av denne typen. Eksperimentene deres ble deltatt av 12 000 frivillige som gikk med på å bestå en av de klassiske psykologiske testene, og tillot også bruk av fotografier av ansiktene deres for å trene det nevrale nettverket og bruk i andre eksperimenter.
Etter å ha passert noen av disse bildene og resultatene av spørreskjemaene gjennom det nevrale nettverket, sjekket forskerne om hun var i stand til å lære å forutse i det minste noen av de viktigste karaktertrekkene fra bilder av andre mennesker som AI ikke hadde møtt før. Som det viste seg, var i noen tilfeller kunstig intelligens merkbart overlegent for mennesker, men samtidig var nøyaktigheten til slik "formuehistorie fra et bilde" for forskjellige psykologiske personlighetstrekk veldig forskjellig.
Nevrale nettverk var for eksempel de beste prediktorene for samvittighetsfullhet og samvittighetsfullhet, og verst av alt, åpenhet for nye opplevelser. I tillegg la forskerne merke til at resultatene fra analysen var avhengig av bildet av personen av hvilket kjønn nevrale nettverket "så" på. Spesielt spådde algoritmen ekstraversjon og emosjonell stabilitet mye bedre for kvinner enn for menn.
Forskere håper at påfølgende, mer avanserte versjoner av slike systemer kan brukes i praksis, inkludert i servicesektoren og for å diagnostisere den psykologiske kompatibiliteten til ansatte eller besøkende på datingsider.
