La red neuronal predice la primera impresión de una persona por su cara.

El resultado del procesamiento de fotos de Julian Assange y Benedict Cumberbatch con una red neuronal para predecir la primera impresión de una persona. Hay una ligera falta de inteligencia subjetiva y dominio del actor en comparación con el héroe que interpretó en la película "Fifth Power". De lo contrario, la imagen de Assange se transfirió de manera bastante correcta. Ilustración: Universidad de Notre Dame, Universidad de Harvard

Nuestro cerebro es capaz de impresionar rápidamente a un extraño por su cara. En pocos segundos, se determinan las características clave de una persona: su atractivo, inteligencia, edad, confiabilidad, estatus social (dominio), sociabilidad y nivel moral. Está claro que esta impresión es inexacta y, a veces, completamente errónea. No se requiere precisión absoluta aquí. La velocidad es importante. Este es un mecanismo social absolutamente necesario, sin el cual es difícil sobrevivir en la sociedad, una habilidad vital. Por lo tanto, la primera impresión es tan fuerte e importante. Cambiarlo más tarde es muy difícil.

Dejando de lado el sesgo obvio de la primera impresión, es importante enseñar a las computadoras cómo evaluar las caras de la misma manera que lo hacen otras personas. Tales intentos se han hecho repetidamente. Los investigadores intentaron categorizar algorítmicamente diversas emociones de acuerdo con la cara de una persona, incluido el uso de redes neuronales . Trabajos publicados sobre la determinación automática del atractivo de una persona , así como la presencia de un sentido del humor y otras características personales de una persona que utiliza redes neuronales.

Todos estos estudios son una parte absolutamente necesaria del trabajo para crear inteligencia artificial del nivel humano. La IA debería poder leer caras no peores que los humanos, y hacer evaluaciones subjetivas de caras no peores que los humanos.

Ahora, un grupo de investigadores de la Universidad de Notre Dame (EE. UU.) Y la Universidad de Harvard (EE. UU.) Ha realizado un nuevo estudio que complementará los desarrollos científicos en el campo de la psicología social. Su trabajo está dedicado a la compilación automática de la primera impresión que surge sobre una persona de otros. El análisis lo realiza una red neuronal capacitada en fotografías de muestra.

Según los psicólogos, que se especializan en estudiar el sistema de evaluaciones sociales en las personas, cuando se evalúa a un extraño por primera vez en la cara de una persona, dos características son clave: confiabilidad y dominio. Según Alexander Todorov, todas las demás características se pueden derivar de estos dos principales. Los psicólogos han recopilado durante mucho tiempo un conjunto de características básicas que demuestran el dominio de una persona sobre los demás, incluida la inclinación de la cabeza, los gestos de las cejas y la boca.

Los científicos de la Universidad de Notre Dame y la Universidad de Harvard entrenaron a una red neuronal en una muestra de 6300 fotos del dominio público Anotado Facial Monumentos en la naturaleza . Estas fotos fueron anotadas por los usuarios de la plataforma de crowdsourcing TestMyBrain.orgde acuerdo con tres atributos sociales: dominio, confiabilidad y coeficiente intelectual, así como un atributo adicional: la edad.

Se usaron 6,000 fotos para entrenamiento, otras 200 para ajustes y ajustes, y las últimas 100 para verificar la red neuronal.


La coincidencia casi perfecta de los perfiles de Edward Snowden y el actor Joseph Gordon-Levitt interpretándolo en la película Snowden. Ilustración: Universidad de Notre Dame, Universidad de Harvard

Los científicos señalan que de acuerdo con los atributos del coeficiente intelectual y la edad, podrían hacer anotaciones con características reales, no subjetivas. Pero entonces la red neuronal aprendería a determinar el coeficiente intelectual real y la edad de una persona por su cara. Como se mencionó anteriormente, la tarea era completamente diferente, por lo tanto, para el entrenamiento de redes neuronales, las categorías de CI y la edad también se asignaron mediante crowdsourcing.

La ilustración muestra fotografías individuales de la base que se utilizó para el entrenamiento. Las muestras se seleccionan entre los propietarios de las características mínimas, medias y máximas en todas las categorías. Como puede ver, los niños pequeños tienen los puntajes más bajos en las categorías de coeficiente intelectual, dominio y edad. Una persona con una cara pintada: una de las clasificaciones mínimas de confiabilidad.



La distribución de indicadores en el conjunto de datos de capacitación es cercana a la distribución normal.



La tabla muestra las calificaciones promedio de las fotografías en cuatro categorías, compiladas de acuerdo con los resultados de las calificaciones de los usuarios. Se indican las calificaciones mínima y máxima, así como el número promedio de calificaciones otorgadas. Cada persona recibió, en promedio, 32 calificaciones de dominio y confiabilidad, así como 15 calificaciones de edad y coeficiente intelectual.



Después del entrenamiento, la red neuronal mostró una evaluación bastante precisa de las personas, cercana a los resultados de las evaluaciones de los usuarios del sitio.



Los autores esperan que su red neuronal sea útil en el desarrollo de programas de visión por computadora. Tal sistema puede analizar la transmisión de video en tiempo real. Por ejemplo, para mostrar en la pantalla en forma de gráfico cómo la inteligencia percibida subjetivamente de la persona del programa de televisión líder cambia con el tiempo. Es decir, cuán inteligente se ve su rostro en ciertos momentos. Imagine que el programa hará un resumen de los momentos más interesantes de la transferencia, cuando la cara del presentador parecía la más estúpida.



Al procesar video, la red neuronal procesa cada cuadro individualmente.

Puede crear otras aplicaciones de esta tecnología. Por ejemplo, para seleccionar actores que transmitan con mayor precisión la impresión subjetiva de la aparición de sus héroes en la vida real, como se muestra en los ejemplos mencionados anteriormente con Julian Assange y Edward Snowden.

Probablemente, dicha red neuronal encontrará aplicación en programas de crecimiento personal: al cambiar la expresión facial frente a la cámara, una persona entrenará cómo volverse más sólida e inteligente a los ojos de los demás, observando la evaluación de su rostro por una red neuronal.

Uno puede imaginar que algunas empresas comenzarán a reclutar empleados en función de los resultados de una evaluación subjetiva de las caras de los candidatos. Es decir, al entrenar una red neuronal, el jefe selecciona a varias docenas de personas que le gustan en términos de coeficiente intelectual y confiabilidad, y el programa encuentra candidatos con exactamente las características que el jefe necesita.

Los investigadores solo advierten que la precisión de una red neuronal depende directamente de la calidad de los datos de origen, es decir, las calificaciones de las personas. Es importante que esta evaluación sea realizada por representantes de la audiencia objetivo. El hecho es que la impresión de una persona depende en gran medida de la personalidad de la persona que otorga la calificación: su cultura y nacionalidad. En términos generales, una persona muy autoritaria y sabia en la tribu zulú no será percibida como el líder dominante en la comunidad de aristócratas de Oxford.

El trabajo científico fue publicado el 25 de octubre de 2016 en el sitio arXiv.org .

Source: https://habr.com/ru/post/es398789/