Гаджеты смогут определять наш характер по фото?

Как проходило обучение?

«Нейронная сеть имитирует в некоторых аспектах работу человеческого мозга и обучается примерно так же, как человек, — рассказывает руководитель научной команды, специалист по искусственному интеллекту Александр Качур. — При обучении ей дается набор входных данных и эталонных выходных данных (датасет).

В нашем случае это было более 30 тысяч фотографий от 12,5 тысяч мужчин и женщин, присланных через социальные сети, и результаты тестов, которые по нашей просьбе прошли эти добровольцы для определения портрета их личности и выраженности черт из «большой пятерки».

Одна часть этих данных послужила тренировочной выборкой для нейросети. Вторая — контрольной выборкой для оценки ее работы. Постепенно нейронная сеть научилась сама раскладывать каждое изображение на 128 инвариантных черт и дальше вычислять закономерности их связи с характером».

Контрольные замеры показали, что искусственный интеллект верно определяет уровень выраженности черты характера в среднем в 58% случаев, в то время как при случайном угадывании незнакомого человека этот показатель 50%.

Все черты, кроме экстраверсии, незнакомец угадывает хуже, чем алгоритм. Разница невелика, но это только первый этап работы. Исследователи уверены: чем больше данных алгоритм будет сопоставлять, тем прицельнее будут результаты в дальнейшем.

Узнай лжеца

Очень давно известно о связи между характером и внешностью — в частности, лицом. Физиогномикой увлекались еще в Античности. Но попытки описать черты лица и связать их с характером, предпринятые в XIX и начале XX вв., были неудачными.

«Данные о том, что некоторые особенности лица связаны с характером, постепенно накапливались на протяжении XX века, — рассказывает один из авторов исследования, доцент департамента психологии НИУ ВШЭ Евгений Осин. — Но эти связи были очень слабые, и было невозможно опираться на них, чтобы выносить суждения о личности, как это делали физиогномисты».

Команда российских исследователей первой предположила, что эти связи нелинейные и опираются не на отдельные черты, а на их комплекс.

«Наша нейросеть смотрит на внешность как человек, — дополняет Александр Качур, — то есть не вычленяет по отдельности нос или губы, а воспринимает всю совокупность черт одновременно, оценивая их в 128-мерном пространстве».

Кому это нужно?

Авторы проекта предполагают, что эта технология позволит нам лучше понимать себя, принимать более обоснованные и осознанные решения в различных ситуациях и лучше взаимодействовать с окружающим миром. Удалось ли открыть что-то новое в себе самим исследователям?

«Технология действительно помогла нам больше узнать о себе, — поясняет Александр Качур. — Среди нас, например, оказались интроверты, которые не знали об этом и вынужденно вели открытый, экстравертный образ жизни. Получив от программы нужные рекомендации, мы организовали рабочее пространство по-новому — разделили офис на две части.

В дальней тихой зоне расположились интроверты, там они могут меньше общаться, с головой погружаясь в формулы, алгоритмы и написание кода. А другую часть мы отдали экстравертам, там бурлит жизнь, там шумно и весело. Полагаю, в результате мы стали более эффективно взаимодействовать в коллективе».

Для бизнеса технология также полезна — понимая покупателя, компании могут точнее формировать свое товарное предложение и предлагать клиентам то, что им нужно, а не то, что хочется продать. Некоторые опыты авторов исследования уже подтвердили эту гипотезу.

В эксперименте с подбором продавца, который наиболее эффективно сможет взаимодействовать с клиентом, продажи действительно выросли, поскольку клиентам чаще предлагали то, что отвечало их потребностям.

Другие возможные области применения алгоритма — приложения для знакомств, диагностика при трудоустройстве, рекомендательные системы интернет-магазинов и так далее.

Путь к дискриминации и предопределенности?

Не окажется ли так, что использование нового алгоритма приведет к дискриминации, позволяя, скажем, отсекать при приеме на работу людей, распознанных программой как агрессивных, психически нестабильных и безответственных?

«Это очень упрощенное представление, которым руководствовалась физиогномика, и ровно поэтому она потерпела крах, — комментирует Евгений Осин. — Во-первых, возможности алгоритма не стоит переоценивать: он дает не точный диагноз, а приблизительный, который несколько повышает качество нашего прогноза.

Например, если из 1000 человек, 50% которых являются экстравертами, а 50 интровертами, мы хотим отобрать на работу 100 экстравертов, то из 100 человек, которых нам посоветует алгоритм, экстравертами окажутся примерно 70%. Но это вовсе не значит, что все остальные нам не подходят.

Поэтому использовать эту систему стоит в первую очередь в ситуациях, где цена ошибки не так высока, а верное попадание дает ощутимый выигрыш: например, при подборе пар покупатель-продавец или учитель-ученик.

Во-вторых, нам кажется, если форма лица предопределена, то предопределена и личность. И это тоже совсем не так. Безусловно, есть некоторые биологические данности (гены, гормоны), которые влияют и на то, и на другое.

Но в отношении личности это, пользуясь метафорой Дмитрия Леонтьева, всего лишь «установки по умолчанию»: работая над собой, человек может развивать те черты характера, которые ему или окружающим кажутся ценными, и учиться компенсировать те проявления, последствия которых он хотел бы изменить.

Интроверт может научиться вести себя как экстраверт, эмоционально нестабильный человек — контролировать себя, и так далее.

Исследования показывают, что в течение жизни черты личности у людей в среднем развиваются в желательном для них самих и для окружающих, адаптивном направлении.

И те сигналы, которые читает по фото нейросеть, не сводятся к биологическим данностям: мышцы лица и морщины отражают наши обычные паттерны напряжения, а положение головы, освещенность и другие характеристики фото — то, как мы позиционируем себя.

Все это зависит от наших личностных черт и меняется вместе с ними».