Что написано на наших лицах?

24 марта, 2020 In Uncategorized

Используя искусственный интеллект, компании и исследователи хотят узнать сексуальную ориентацию, эмоции и любые криминальные склонности человека на его лицах. Но действительно ли это работает?

Лицо — это одна из самых личных вещей, которыми мы владеем, и все же она видна всем без защиты. И оно побуждает все больше и больше желаний. Человеческое лицо должно служить алгоритмом для анализа чувств и предоставления информации об отношениях и поведении. Это стало возможным благодаря революции в распознавании лиц через глубокие искусственные нейронные сети (сети глубокого обучения), которые имитируют функционирование сетевых нервных клеток в мозге. Но могут ли алгоритмы действительно читать наши лица, как некоторые говорят?

Например, американская AI-компания Kairos, базирующаяся в Майами, интересуется человеческим лицом в первую очередь по маркетинговым причинам. Он разработал программное обеспечение, которое может определить этническое происхождение человека по портретным фотографиям. Результат, который выдает программное обеспечение, например: «на 50 процентов афроамериканец, на 20 процентов азиат, на 30 процентов латиноамериканц». Кайрос рекламирует, что таким образом производители косметики могли бы адаптировать рекомендации продуктов к типу кожи своих клиентов.

Как показали независимые исследования, алгоритмы могут иногда распознавать этническую группу лучше, чем люди, основываясь на их лицах. 

«Точность разграничения между китайцами, японцами и корейцами составляет около 75 процентов» — говорит программист Джибо Луо из Университета Рочестера в связи с одним из своих исследований. 

Искусственные нейронные сети смогли решить задачу почти вдвое лучше, чем люди. Они столкнулись с некоторыми поразительными различиями между азиатами, такими как то, что китайцы, скорее всего, имеют густые брови. Во втором исследовании с 2018 года Ло и его коллеги смогли отличить людей из России, Италии, Германии, Испании и Франции с точностью около 50 процентов и, таким образом, вдвое лучше, чем люди.

Чувства только частично отражены в выражении лица

Программное обеспечение, которое должно определять этническую принадлежность или пол человека, все еще лишь «царапает поверхность» темы чувств попытками глубже проникнуть во внутреннюю жизнь человека, чтобы прочитать эмоции с человеческого лица. Благодаря автоматизированному распознаванию визуальных эмоций алгоритмы фиксируют выражения лица на изображениях. 

«По сравнению с людьми распознавание выражений лица работает очень хорошо», — говорит Андре Вайнрайх, профессор общей психологии в BSP Business School Berlin. 

Он основал компанию, которая разрабатывает и продает технологии для измерения эмоций. Его впечатление: по сравнению с электромиографией, которая измеряет изменение активности мимических мышц, автоматическое визуальное распознавание пока плохо работает.

Для этого нет достоверных данных. Но согласно оценке Вайнрайха, автоматическое распознавание визуальных эмоций скрывает около 80 процентов реально существующих эмоциональных реакций. Потому что на самом деле вы не хотите распознавать выражения лица, но лежащие в основе эмоции. А успех визуального распознавания эмоций зависит от того, насколько эмоции отражаются на лице. Если эмоции на лице обозначены слабо или вообще не выражают себя, алгоритм также не может обнаружить никаких эмоций. С другой стороны, он работает довольно хорошо с полностью развитыми эмоциями. На самом деле, программное обеспечение так же хорошо, как и обученные программисты — при условии, что лицо хорошо видно и освещено спереди.

Сделайте вывод о поведении потребителей по эмоциям

Андре Вайнрайх сам испытал «Берег». Он и его коллеги показали изображения испытуемых, которые должны вызывать определенные эмоции: котята, красивые люди и вкусная еда должны вызывать положительные эмоции, травмы, насилие и негативные эмоции загрязнения. Они измеряли, действительно ли эти эмоциональные реакции могут быть зафиксированы с помощью программного обеспечения.

 «В принципе, это работает», — говорит психолог. 

Однако ему не известны какие-либо исследования, которые показывают, что такие чувства, измеряемые визуальным распознаванием эмоций, предсказывают поведение потребителей.

В принципе, это возможно. Если продукт вызывает положительные и активирующие эмоции, увеличивается вероятность того, что продукт также будет куплен в реальной деловой жизни. Андре Вайнрайх и его коллеги смогли показать это с помощью другого метода: с помощью электромиографии они зарегистрировали эмоциональные реакции испытуемых на две разные версии различных целевых страниц — веб-сайтов, на которые потенциальный клиент направляется через поисковую систему или рекламу. На основании этих данных они смогли с точностью до 75 процентов предсказать, какая из двух версий будет более успешной в реальности. Автоматическое обнаружение эмоций с использованием алгоритмов намного дешевле, чем электромиография. 

«Но я не думаю, что она сможет сделать это почти так же хорошо, — говорит Вайнрайх. Просто потому, что многие эмоциональные реакции не видны.»

Это может быть еще более зловещим: некоторые исследователи утверждают, что они могут читать криминальные тенденции по чертам лица. Среди них Сяолинь Ву и Си Чжан из Шанхайского университета Цзяо Тонг в Китае. Сначала у них было программное обеспечение, догадающееся, был ли человек преступником на фотографии, или нет , а затем он дал алгоритму правильный ответ, чтобы он мог улучшить их классификацию. В итоге он должен был определить разницу с погрешностью в 90 процентов.

Интерференционные сигналы фальсифицируют квоту

Критика не заставила себя долго ждать: фотографии «не преступников» и «преступников» были получены из разных источников. Лица, классифицированные как преступники, были из трех органов власти и были удостоверением личности В отличие от тех, кто «не преступников» были фотографии профиля граждан Китая с различных веб-сайтов. И это может в конечном итоге объяснить успех алгоритма. Программное обеспечение, возможно, столкнулось с другими функциями в данных изображения, а не значимыми функциями на лицах.

Информатик Флориан Гальвиц из Технического университета Нюрнберга уже испытал нечто подобное. «Несколько лет назад мы обучили алгоритмы различать словенский и словацкий языки». Из-за ошибки в подготовке данных в записях содержался аудиосигнал из одного из мест записи, который не был воспринят человеческим ухом. «И, в конечном счете, алгоритмы использовали эту функцию для различения двух языков».

У ученого-компьютерщика Майкла Кука из Лондонского университета королевы Марии также есть проблемы с китайским исследованием: «Исследование приравнивается к «криминальному» с фактом, что люди находятся в определенном наборе данных». Это также включает неосужденных подозреваемых, а также людей, совершивших менее тяжкие преступления. бы совершил. «Когда мы читаем слово «преступник», мы обычно думаем о чем-то врожденном зле, чем-то объективном». Но в Китае людей также приговаривают за действия, которые не считаются преступлениями в большинстве других стран. Поэтому в китайском исследовании, который впечатляет на первый взгляд, 90%, следует относиться с осторожностью.

«Глубокое не может извлечь информацию из фотографий, которых там вообще нет»

(Александр Тодоров)

То же самое относится и к попыткам прочитать характеристики, такие как гомосексуализм или политические взгляды с лица. В исследовании 2018 года психолог Михал Косински из Стэнфордского университета предложил алгоритм, который определил, кто был гетеросексуалом, а кто гомосексуалистом, на одной из двух картин. В случае мужчин алгоритм был правильным в 81 процентах, для женщин в 71 процентах случаев. Черты лица геев имели тенденцию казаться более женственными, чем у гетеросексуалов.

Но что означают эти цифры? По крайней мере, не так, что вы можете определить сексуальную ориентацию в данной популяции в 81 процентах случаев. Это относится только к делу, расследуемому Косински, в котором один из двух показанных мужчин в основном гомосексуален. Кроме того, фотографии пришли с портала знакомств, и там может быть больше фотографий, которые дают ключи к сексуальной ориентации.

Вы не выглядите одинаково на каждой картинке

Возможно ли вывести черты характера, такие как склонность к преступному поведению или политические взгляды, из изображений лица? 

«Короткий ответ — нет», — говорит психолог Александр Тодоров из Принстонского университета, который много лет занимается этим вопросом. 

Портретные фотографии обманчивы. Исследования показали, что разные изображения могут создавать совершенно разные впечатления. Некоторые люди выглядят заслуживающими доверия, другие нет.

«Глубокое обучение не может извлечь информацию из фотографий, которых там вообще нет», — говорит Тодоров. 

Основная идея заключается в том, что люди имеют неизменное ядро, которое определяет их внешний вид и поведение.

Несмотря на все достижения в области автоматического распознавания лиц: во многих отношениях технология еще не настолько развита, как это часто утверждается. И в некоторых отношениях, например, при чтении черт характера, существуют фундаментальные ограничения. Вы не сможете преодолеть это в будущем с помощью лучших технологий.

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *