Распознавание черт личности по селфи

Российские исследователи из НИУ ВШЭ и Открытого университета гуманитарных и экономических наук продемонстрировали, что искусственный интеллект способен распознавать черты личности человека по фотографиям “сэлфи” лучше, чем это делают люди- оценщики. Самое легко узнаваемой чертой характера из пяти оказалась добросовестность. Определение черт по женским лицам оказалось более надежным, чем по мужским. Эта технология может быть использована для поиска “лучших совпадений” в обслуживании клиентов, в работе служб знакомств или при онлайн-репетиторстве.

Статья “Оценка больших пяти личностных черт с помощью реальных статических изображений лица ” была опубликована 22 мая в журнале Scientific Reports.

Физиогномисты со времен Древней Греции и до Чезаре Ломброзо пытались связать внешний вид лица с личностью, но большинство их идей не выдержали проверки современной наукой. Немногочисленные установленные ассоциации специфических черт лица, такие как отношение ширины лица к высоте, с чертами личности довольно слабы. Исследования, требующие от людей-оценщиков делать личностные суждения, основанные на фотографиях, дали противоречивые результаты. Это привело к выводам, что наши суждения слишком ненадежны, чтобы иметь какое-либо практическое значение.

Тем не менее, существуют веские теоретические и эволюционные аргументы, позволяющие предположить, что человеческое лицо может передавать некоторую информацию о характеристиках личности, которые необходимы для социальной коммуникации. В конце концов, лицо и поведение формируются генами и гормонами, а появляющийся социальный опыт может повлиять на развитие его личности. Однако недавние данные нейробиологии свидетельствуют о том, что человеческий мозг обрабатывает образы лиц целиком, вместо того, чтобы рассматривать их конкретные черты.

Исследователи из двух московских вузов- НИУ ВШЭ (Высшая школа экономики) и Открытого гуманитарно-экономического университета-объединились с российско-британским бизнес-стартапом BestFitMe, чтобы обучить каскад искусственных нейронных сетей делать достоверные личностные суждения по фотографиям человеческих лиц. Производительность полученной модели оказалась выше той, которая выявлялась в предыдущих исследованиях, когда использовалось машинное обучение или люди- оценщики. Искусственный интеллект был способен выносить довольно точные суждения о добросовестности, невротизме, экстраверсии, доброжелательности и открытости на основе “селфи”, которые добровольцы выкладывали в интернете. Полученные в результате личностные суждения были одинаковыми для разных фотографий одних и тех же людей.

Исследование было проведено на выборке из 12 тысяч добровольцев, которые прошли анкетирование, измеряющее личностные черты на основе модели “Большой пятерки”, и загрузили в общей сложности 31 тысячу “селфи”. Респонденты были случайным образом разделены на обучающую и тестовую группы. Серия нейронных сетей была использована для предварительной обработки изображений, чтобы обеспечить стабильность качества и характеристик, а также исключить эмоциональные лица, фотографии знаменитостей и кошек. Затем нейронная сеть классификации изображений была обучена разбивать каждое изображения на 128 неизменных признаков, а затем многослойный математическая модель использовала эти признаки для определения черт личности.

Искусственная нейронная сеть, опирающаяся на статические изображения лиц, превзошла средний показатель способности человека определить черты личности без предварительного знакомства. Добросовестность оказалась самой легко узнаваемой чертой характера. Определение черт личности по фотографиям женских лиц оказалось более точным, чем по мужским.

Необходимо изучить огромное количество потенциальных применений технологии. Распознавание черт личности по реальным фотографиям может дополнить традиционные подходы к оценке личности в ситуациях, когда быстрая скорость и низкая стоимость важнее высокой точности. Искусственный интеллект может быть использован для того, чтобы предлагать продукты, которые лучше всего соответствуют индивидуальности клиента, или для выбора возможных “лучших соответствий” при обслуживании клиентов, работе служб знакомств или онлайн-репетиторства.