Mākslīgais intelekts vislabāk palīdzēja uzminēt apzinīgus un apzinīgus cilvēkus.
Krievu matemātiķi un psihologi ir izveidojuši neironu tīklu, kas ir iemācījies no fotogrāfijām uzminēt kādas cilvēku rakstura iezīmes labāk nekā cilvēks. Par to raksta Ekonomikas augstskolas preses dienests, atsaucoties uz rakstu zinātniskajā žurnālā Scientific Reports.
“Algoritms gandrīz 60% laika izdarīja pareizu secinājumu, savukārt nejaušs minējums parasti atbilst tikai 50%. 10% pārākums šķiet nenozīmīgs, taču patiesībā prognožu precizitātes ziņā mākslīgais intelekts ir ievērojami priekšā cilvēkiem, ja viņi spriež pēc sveša cilvēka sejas vaibiem,”raksta preses dienests.
Pēdējos gados zinātnieki ir izstrādājuši daudzus neironu tīklus, kas var veikt nebūtiskus uzdevumus un pat radoši domāt, radot jaunu mākslu un tehnoloģijas. Tas kļuva iespējams gan pateicoties skaitļošanas sistēmu attīstībai, gan jaunu matemātisko principu parādīšanai, kas apraksta mašīnmācības sistēmu struktūru un darbību.
Piemēram, nesen ASV matemātiķi ir izveidojuši AI sistēmu, kas labāk nekā vadošie onkologu eksperti atpazīst melanomas, ādas vēža pēdas. Citi neironu tīkli ir iemācījušies zīmēt attēlus un "krāsot" video Van Goga vai Kandinsky stilā, kā arī pārspēt cilvēku atkal un atkal seno ķīniešu spēlē Go, datoru šāvējus un tādas stratēģijas kā Starcraft un Quake.
Krievu matemātiķi, programmētāji un psihologi Ekonomikas Augstskolas asociētā profesora Jevgeņija Osina vadībā ir izveidojuši jaunu mākslīgā intelekta sistēmu, kas pārspēja cilvēkus citā jomā - viņa iemācījās "uzminēt" citu cilvēku personības iezīmes no savām fotogrāfijām un portretiem.
Zīlēšana pēc fotogrāfijas
Reklāmas video:
Kopumā zinātnieki ir diezgan skeptiski noskaņoti attiecībā uz šādu iespēju. Tāpēc fiziognomija un līdzīgas teorijas mūsdienās tiek uzskatītas par kļūdainām vai pat pseidozinātniskām.
No otras puses, pēdējos gados biologi ir atraduši vāju, bet statistiski nozīmīgu saikni starp piecām galvenajām personības iezīmēm un noteiktiem gēniem. Tāpēc zinātnieki turpina pētīt, vai šīs ģenētiskās atšķirības atspoguļojas cilvēka izskatā, arī ar mākslīgā intelekta sistēmu palīdzību.
Osins un viņa kolēģi veica vienu no lielākajiem šāda veida pētījumiem. Viņu eksperimentos piedalījās 12 tūkstoši brīvprātīgo, kuri piekrita nokārtot vienu no klasiskajiem psiholoģiskajiem testiem, kā arī ļāva izmantot savu seju fotogrāfijas, lai apmācītu neironu tīklu un izmantotu citos eksperimentos.
Caur neironu tīklu nokārtojuši dažus no šiem attēliem un anketu rezultātus, zinātnieki pārbaudīja, vai viņa spēj iemācīties paredzēt vismaz dažas galvenās rakstura iezīmes no citu cilvēku fotogrāfijām, ar kurām AI iepriekš nebija sastapies. Kā izrādījās, dažos gadījumos mākslīgais intelekts bija ievērojami pārāks par cilvēkiem, taču tajā pašā laikā šādas "zīlēšanas no foto" precizitāte dažādām psiholoģiskām personības iezīmēm bija ļoti atšķirīga.
Piemēram, neironu tīkli bija labākie apzinīguma un apzinīguma prognozētāji, un vissliktāk - atvērtība jaunai pieredzei. Turklāt zinātnieki pamanīja, ka analīzes rezultāti ir atkarīgi no tā cilvēka tēla, kura dzimumu “apskatīja” neironu tīkls. Jo īpaši algoritms daudz labāk prognozēja ekstraversiju un emocionālo stabilitāti sievietēm nekā vīriešiem.
Zinātnieki cer, ka sekojošas, progresīvākas šādu sistēmu versijas var izmantot praksē, tostarp pakalpojumu nozarē un diagnosticējot darbinieku vai iepazīšanās vietņu apmeklētāju psiholoģisko saderību.