Научници са Универзитета у Осаки користили су неуронску мрежу обучену за препознавање лица да идентификују
За свој експеримент, научници су се формираливыборку из 200 лиц студентов. Все участники сфотографировались в анфас с нейтральным выражением лица без очков и аксессуаров. Также исследователи собрали группу из 30 добровольцев — оценщиков, которые не знали никого из исходной базы.
Евалуатори су насумично приказани током 0,5 ссве фотографије са сета су у реду. Морали су да оцене колико би поверили новац тој особи на скали од -3 до +3. Истраживачи су користили унапред обучени АрцФаце АИ систем да одреде вектор разлике између сваког процењивача и модела.
Вертикална скала је вектор сличности,израчунато помоћу АИ (што је мањи број, то су људи сличнији једни другима), хоризонтална скала је ниво поверења. Црвена линија приказује резултате за модел и процењивач истог пола, плава приказује резултате за парове супротног пола. Извор: Накано, Иамамото, Природа
Студија је показала јаку корелацијуизмеђу повећања самопоуздања и сличности црта лица ако су оцењивач и модел били истог пола. Аутори публикације примећују да је претходним радом утврђено да се поверење потискује када се активира амигдала. Научници верују да када видимо сличне црте лица, овај део мозга остаје неактиван.
Способност процене нивоа поверења на основуСличност лица помоћу вештачке интелигенције биће широко коришћена, верују истраживачи. На пример, овај приступ се може користити за креирање персонализованих промотивних понуда или аватара у П2П системима позајмљивања који ће се свидети одређеном кориснику.
Опширније:
Црна рупа у галаксији доказала је да је Ајнштајн у праву. Главна ствар
„Џејмс Веб“ ће показати простор пре Великог праска: астрономи на ивици глобалног открића
Погледајте небески „Титаник“ који ће радити на нуклеарну енергију