Yapay zeka, fotoğraflara bakarak kişilik yargıları yapabiliyor.

HSE Üniversitesi ve Beşeri Bilimler ve Ekonomi Açık Üniversitesi’nden Rus araştırmacılar, yapay zekanın, insanların kişiliğini ‘selfie’ fotoğraflarından insan puanlayıcılardan daha iyi çıkarabildiğini gösterdiler. Vicdanlılık diğer dört özellikten daha kolay tanınabilir hale geldi. Kadın yüzlerine dayanan kişilik tahminleri, erkek yüzlerine göre daha güvenilir görünüyordu. Teknoloji, müşteri hizmetleri, flört veya çevrimiçi derslerde ‘en iyi eşleşmeleri’ bulmak için kullanılabilir.

“Büyük Beş kişilik özelliklerini gerçek yaşamdaki statik yüz görüntülerini kullanarak değerlendirme” makalesi 22 Mayıs’ta Bilimsel Raporlarda yayınlanacak .

Antik Yunanistan’dan Cesare Lombroso’ya fizyognomistler yüz görünümünü kişiliğe bağlamaya çalıştılar, ancak fikirlerinin çoğu modern bilimin incelemesine dayanamadı. Yüz genişlik / yükseklik oranı gibi kişilik özellikleriyle belirli yüz özelliklerinin az sayıda ilişkilendirilmesi oldukça zayıftır. İnsan değerlendiricilerinden fotoğraflara dayanarak kişilik yargıları yapmalarını isteyen çalışmalar tutarsız sonuçlar vermiştir, bu da yargılarımızın herhangi bir pratik öneme sahip olmayacağının çok güvenilmez olduğunu düşündürmektedir.

Bununla birlikte, kişilik özellikleri, özellikle sosyal iletişim için gerekli olanlar hakkında bazı bilgilerin insan yüzü tarafından aktarılabileceğini öne süren güçlü teorik ve evrimsel argümanlar vardır. Sonuçta, yüz ve davranış hem genler hem de hormonlar tarafından şekillendirilir ve kişinin ortaya çıkmasından kaynaklanan sosyal deneyimler kişinin kişilik gelişimini etkileyebilir. Bununla birlikte, nörobilimden elde edilen son kanıtlar, insan beyninin belirli yüz özelliklerine bakmak yerine yüz görüntülerini bütünsel bir şekilde işlediğini göstermektedir.

İki Moskova üniversitesinden araştırmacılar, Ulusal Araştırma Üniversitesi Ekonomi Yüksek Okulu (HSE) ve Beşeri Bilimler ve Ekonomi Açık Üniversitesi, güvenilir hale getirmek için yapay sinir ağları çağlayanı yetiştirmek için BestFitMe adlı bir Rus-İngiliz iş girişimi ile işbirliği yaptı. İnsan yüzlerinin fotoğraflarına dayanan kişilik kararları. Ortaya çıkan modelin performansı, makine öğrenimi veya insan değerlendiricileri kullanılarak önceki çalışmalarda bildirilenin üzerindeydi. Yapay zeka, gönüllülerin yükledikleri özçekimlere dayalı vicdan, nevrotiklik, dışadönüklük, uzlaşılabilirlik ve açıklık konusunda şansı aşan yargılarda bulunabildi. Ortaya çıkan kişilik kararları, aynı kişilerin farklı fotoğraflarında tutarlıydı.

Çalışma, “Big Five” modelini temel alan kişilik özelliklerini ölçen ve toplam 31.000 selfie çeken kendi kendine rapor anketini tamamlayan 12.000 gönüllüden oluşan bir örneklemde yapıldı. Katılımcılar rastgele bir eğitim ve test grubuna ayrıldı. Bir dizi sinir ağı, tutarlı kalite ve özellikleri sağlamak ve duygusal ifadeleri olan yüzleri, ünlülerin ve kedilerin resimlerini dışlamak için görüntüleri önceden işlemek için kullanıldı. Daha sonra, her görüntüyü 128 değişmez özelliğe ayrıştırmak için bir görüntü sınıflandırma sinir ağı, ardından kişilik özelliklerini tahmin etmek için görüntü değişmezlerini kullanan çok katmanlı bir algılayıcı eğitildi.

Ortalama etki büyüklüğü r = .24, AI’nın tesadüfen beklenilen% 50’nin aksine, rastgele seçilen iki kişinin kişilik boyutu üzerinde göreceli olarak ayakta durması hakkında doğru bir tahmin yapabileceğini göstermektedir. Kişilik özelliklerinin kendinden bildirilen ve gözlemci derecelendirmeleri arasındaki korelasyonların meta-analitik tahminleriyle karşılaştırıldığında, bu, statik yüz görüntülerine dayanan yapay bir sinir ağının, önceden tanışma olmadan şahsen hedefi karşılayan ortalama bir insan derecelendiricisinden daha iyi performans gösterdiğini gösterir. Vicdanlılık diğer dört özellikten daha kolay tanınabilir hale geldi. Kadın yüzlerine dayanan kişilik tahminleri, erkek yüzlerine göre daha güvenilir görünüyordu.

Keşfedilecek çok sayıda potansiyel uygulama vardır. Kişiliğin gerçek hayat fotoğraflarından tanınması, yüksek hız ve düşük maliyetin yüksek doğruluktan daha önemli olduğu durumlarda kişilik değerlendirmesine yönelik geleneksel yaklaşımları tamamlayabilir. Yapay zeka, müşterinin kişiliğine en uygun ürünleri önermek veya müşteri hizmetleri, flört veya çevrimiçi özel ders gibi ikili etkileşimlerde bireyler için olası ‘en iyi eşleşmeleri’ seçmek için kullanılabilir.