摄影师：雷雳
人工智能通过面部特征推断人格特征胜过人类
王宏霞，雷雳译
俄罗斯的一项最新研究显示，人工智能（artificial intelligence, AI）可以比人类评估者更好地根据“自拍照”照片推断出人的个性。
该技术能够根据参与者在线上传的31000张自拍照，对“大五”人格特质——尽责性、神经质、外向性、宜人性和开放性——做出超乎寻常的判断。
尽责性的人格特质比其他四个特质更容易识别。此外，基于女性面孔的人格预测似乎比男性面孔更可靠。
该研究发表在《科学报告》（Scientific Reports）杂志上，可能具有重大意义，因为该技术可用于在客户服务、约会或在线辅导中找到“最佳匹配”。
从古希腊的研究者们到意大利的医师和犯罪学家Cesare Lombroso都试图将面部外观与人格相关联，这种做法被称为相貌学。但是他们的大多数思想都未能经受住现代科学的检验。
少数已建立的特定面部特征的联系，如面部宽高比与人格特征之间的联系有些微弱。要求人类评估者根据照片做出个性判断的研究结果不一致，这表明我们的判断太不可靠，以至于没有发现一些实践意义。
尽管如此，仍有强有力的理论和进化论证据表明，一些关于个性特征的信息，尤其是那些对社会交流至关重要的信息，可能可以在人类面孔上看到。
毕竟，面部表情和行为都是由基因和荷尔蒙决定的，一个人的外表所产生的社会经验可能会影响一个人的个性发展。然而，最近来自神经科学的证据表明，人类大脑并没有关注特定的面部特征，而是以一种整体的方式处理面部图像。
在这项研究中，来自莫斯科两所大学的研究人员与俄罗斯-英国商业初创企业BestFitMe合作，训练了一系列人工神经网络，以制造基于人类面孔照片的可靠人格判断。
结果模型的表现比以前使用机器学习或人类评分者的研究更准确。人工智能能够对尽责性、神经质、外向性、宜人性和开放性做出超乎寻常的判断。结果得出的个性判断在同一个人的不同照片中是一致的。
这项研究是在12000名志愿者中进行的，他们完成了一份“大五”模型的自我报告问卷，共上传了31000张自拍照。
参与者被随机分为训练组和测试组。使用一系列神经网络对图像进行预处理，保证图像质量和特征的一致性，并排除具有情绪表情的面孔以及名人和猫的图片。接下来训练一个图像分类神经网络，将每幅图像分解成128个特征，然后训练一个多层感知器，该感知器利用图像不变性来预测人格特质。
研究结果表明，在58％的情况下，人工智能可以正确猜出两个随机选择的个体在人格维度上的相对地位，而不是偶然的50％。
这表明，依靠静态面部图像的人工神经网络比没有事先认识就能亲自达到目标的人类评分者表现更好。
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