人工知能は、人の性的指向を顔で判断するように教えられました

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ビデオ: 知能情報工学概論2(9/29):人工知能の第二次ブーム・第三次ブーム 2022, 12月
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Anonim
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米国のスタンフォード大学の研究者は、顔を見て人の性的指向を判断するアルゴリズムを開発しました。人の外見の多数の特徴に基づいて、アルゴリズムは92%の精度で向きを決定しますが、一般の人によるそのような決定の効率は61%です。記事のプレプリントがPsyArXiv.comのWebサイトに公開されました。

人々は見知らぬ人の顔から、性別、人種、そして精度は低くなりますが、感情的な状態さえも簡単に知ることができます。ただし、この定義は目に見える指標(肌の色、形、顔の表情など)に限定されません。人の意図、性的指向、さらには人の顔からの政治的見解を判断することもできます。人々の見解は主観的であることが多いため、そのような予測は不正確になる可能性があります。ただし、コンピュータビジョンを使用すると、人間の画像のみに基づいて、人間のキャラクターの特徴を客観的に評価および決定できるかどうかを示すことができます。

新作の著者は、顔の特徴によって人の性的指向を判断できるアルゴリズムを発表しました。新しいシステムを訓練するために、科学者はさまざまな出会い系サイトから3万6千人の男性と3万8千人の女性の画像を収集しました。その間の性的指向の分布はほぼ同じでした。著者らは、顔認識を目的としたプログラムであるFace ++を使用して、顔の一部(あご、目、唇、眉毛、鼻)の位置と形状、および頭の傾きを決定しました。その後、年齢、性別、向きによってサンプルをより適切に位置合わせするために、また低品質の写真や複数の人の写真を一度に除外するために、いくつかの画像を削除しました。その結果、次のトレーニング段階で14.7千人の35,000枚の画像が撮影されました。

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Face ++の仕組みの例

次の段階では、VGG-Faceアルゴリズムを使用して顔の特徴が強調表示されました。このようなシステムは、顔の画像を多くの特徴のベクトルに「変換」します(これは、鼻の形や肌の色、または視線とヘアラインの方向)。次に、線形回帰法を使用して、科学者はVGG-Faceによって決定され、独立変数として取得された特徴が、写真に写っている人々の性的指向(従属変数)とどのように関連しているかを判断しました。したがって、アルゴリズムは、人の向きに対応する可能性のある人の顔の特徴を決定することを学習しました。

次に、新しい人物の画像を使用して識別子の精度をテストしました。精度比は、システムが2つの画像(同性愛者と異性愛者)の中から同性愛者の画像をどれだけうまく識別するかを測定します。結果は、アルゴリズムが1つの画像から人の性的指向を正しく決定できることを示しました。精度は男性の画像で81%、女性の画像で71%です。ただし、アルゴリズムが複数の写真から性的指向を決定すると、精度が向上します。たとえば、5枚の写真を使用すると、認識品質が男性で92%、女性で83%に向上しました。

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特定の向きの人物の平均化された「ポートレート」と、アルゴリズムの操作中に決定された典型的な特徴。左側の写真-異性愛者の「肖像画」、右側-同性愛者

次に、科学者たちは、アルゴリズムの作業を、一般の人々が顔の表情によって方向を正確に決定できる方法と比較しました。実験の参加者には、2人(同性愛者と異性愛者)の写真も渡され、どちらが同性愛者である可能性が最も高いかを判断するように求められました。男性の場合は61%、女性の場合は54%で、性的指向を正しく特定しました。

多数の画像を分析し、向きを決定するのに役立つ顔の特徴を特定することも、科学者が顔の形態とその他の特徴の両方の観点から、特定の向きの人の平均的な「肖像画」を作成するのに役立ちました。そのため、同性愛者の男性は異性愛者の男性よりも鼻が細く、顎のラインが狭く、同性愛者の女性は額が低いことがわかりました。これは、出生前ホルモンが方向性の発達に影響を与えるという理論と一致しています。

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写真から向きを決定するためのアルゴリズムの結果。 y軸は効率比、x軸は決定に使用される1人の写真の数です。男性は青、女性はピンクで表示されます。

したがって、新しい作業の結果は、人間の顔が他の人が判断できるよりもはるかに多くの情報を持っていることを示しています。

科学者はしばしばコンピュータビジョン技術を使用して、写真から人のさまざまな特徴を判断します。ニューラルネットワークがどのようにして酔っ払った人を赤外線画像で識別することを学んだかについては、私たちの記事で読むことができます。また、ここでは、ニューラルネットワークが人の外見によって犯罪者を決定する方法について読むことができ、コンピューターが顔の表情と色によって痛みを決定する方法について読むことができます。

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