26/05/20
Каскадную нейронную сеть научили определять черты личности из "Большой пятерки" по фотографии лица. Обучением занимались специалисты по психологии и искусственному интеллекту из Высшей школы экономики, ОГЭУ и компаний BestFitMe (Великобритания-Россия) и Artificial Intelligence LLC (Россия).
Были собраны более 75 тыс. фотографий лиц от 25 тыс. добровольцев. Сформированный датасет случайным образом поделили на две части: первая (90% данных) часть послужила тренировочной выборкой для нейросети, вторая (10%) – контролем для оценки предиктивных возможностей обученного алгоритма.
Первоначально нейросеть натренировали различать лица разных людей. Затем алгоритм обучили раскладывать каждое изображение на 128 инвариантных признаков – регулярно повторяющихся индивидуальных особенностей. Постепенно искусственный интеллект обучался всё точнее сопоставлять черты лица и характера.
Лучше всего нейросеть оценивала добросовестность и сознательность (conscientiousness) – корреляция в 0,36 для лиц мужчин и 0,335 для женщин, а хуже всего – открытость новому опыту (openness to experience). Интересно, что в целом алгоритм гораздо лучше предсказывал экстраверсию и эмоциональную стабильность для женщин, чем для мужчин. В среднем размер эффекта – статистический показатель практической значимости модели – равнялся 0,24. Из этого следует, что алгоритм делал верное заключение почти в 60% случаев, тогда как случайное угадывание обычно совпадает лишь в 50%.
При дальнейшем улучшении качества работы алгоритма он может найти применение в рекомендательных системах интернет-магазинов и онлайн-сервисов. Большие перспективы здесь открываются и для HR-департаментов, особенно эффективен метод будет в случае массового набора персонала в сферу обслуживания, пишет poisknews.ru.
