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結(jié)婚前,問一下人工智能是否祝福這段婚姻吧

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-10-25   瀏覽次數(shù):486
核心提示:  美國南加州年夜學(xué)的研討人員針對人工智能體系停止練習(xí),使其得以剖析并控制人類行動與面貌中的奧妙線索,并停止猜測  人工智能(artificial intelligence;AI)體系能經(jīng)過剖析您看電視的習(xí)氣,神準(zhǔn)地推舉您能

  美國南加州年夜學(xué)的研討人員針對人工智能體系停止練習(xí),使其得以剖析并控制人類行動與面貌中的奧妙線索,并停止猜測…

結(jié)婚前,問一下人工智能是否祝福這段婚姻吧

  人工智能(artificial intelligence;AI)體系能經(jīng)過剖析您看電視的習(xí)氣,“神準(zhǔn)”地推舉您能夠會愛好的電視節(jié)目,這聽起來曾經(jīng)夠使人毛骨悚然了,如今,AI體系正接收更新的練習(xí)——遴選出人類行動與面貌中的纖細(xì)線索,使其在某些情形下比人類更具有直覺才能。

  在一項試驗中,AI被用于婚姻醫(yī)治平分析配頭的聲響特點,并猜測醫(yī)治的成果。依據(jù)這項試驗顯示,AI在猜測醫(yī)治成果方面非常勝利,有時還比人類專家更精確。

  在婚姻醫(yī)治中有兩項變量使其難以評價能否獲得停頓。每對伉儷之間的關(guān)系靜態(tài)都不雷同,醫(yī)治師的工資評價永久都是相當(dāng)客觀的。是以,該范疇一向努力于成長出一些客不雅的目標(biāo)。

  美國南加州年夜學(xué)(University of Southern California;USC)的一項研討籌劃中,研討人員試圖開辟的AI體系可望供給這一類的目標(biāo)。固然今朝曾經(jīng)有一項研討能將各類聲響特點映像至情感,包含常常用于辨識的特點(如聲調(diào)和強(qiáng)度),和分離構(gòu)成聲調(diào)和幅度的頻率擾動度(jitter)與振幅擾動度(shimmer)等其它特點。另外一個是諧波噪聲比(HNR)。

  為了評價這些特點并將其映像至情緒,以利于剖析配頭之間的對話質(zhì)量,研討人員開辟了一套龐雜的算法。正如研討人員在其論文“依據(jù)語音聲學(xué)特微猜測配頭醫(yī)治成果”(Predicting couple therapy outcomes based on speech acoustic features)中所說明的,這些對話顯示畏縮或回避的跡象嗎?這會增長回避的嚴(yán)重性、頻率(壞)或削減(好)?對話中存在滑稽的跡象嗎?增長(好)照樣削減(壞)?哪些對話的特點更具有扶植性?哪些較少?主要性若何? 20171018-AI-marriage-1 該體系還斟酌了這些對話的特點,例如誰在措辭?在什么時候措辭?和連續(xù)說了若干時光等等。風(fēng)趣的是,AI卻疏忽了對話的內(nèi)容。

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  一旦研討人員對其AI體系停止練習(xí)后,便可以將它套用在具有已知成果的現(xiàn)稀有據(jù)集上。另外一方面,研討人員也請求人類心思學(xué)家評價雷同的數(shù)據(jù),包含措辭內(nèi)容和語音特征等,成果顯示關(guān)于雷同案例的準(zhǔn)確猜測率約75.6%。而AI僅應(yīng)用語音特征,就到達(dá)79.3%的勝利猜測率。

  研討人員表現(xiàn),研討成果有助于進(jìn)一步勉勵其他有關(guān)丈量非說話線索方面的研討,從而協(xié)助這一類型的醫(yī)治。

  例如,美國斯坦福年夜學(xué)(Stanford University)的研討人員練習(xí)神經(jīng)收集辨識35,000張以上的面孔,以肯定它能否能僅透過表面特點鑒別異性戀和異性戀者。最初獲得的結(jié)論也就成為其論文主題:“深度神經(jīng)收集比人類更能精確從面部影象辨別性取向”(Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images)。

  多年來,異性戀和女異性戀的話題一向激發(fā)關(guān)于“異性戀雷達(dá)”(gaydar)方面的研討興致,但在稱號上卻老是離開不了直覺。斯坦福年夜學(xué)的研討仿佛相似于面相學(xué)和顱相學(xué)等“偽迷信”,因此使其論文更具爭議性,但其初步的研討成果也不容疏忽。

  作者指出個中一項研討顯示,當(dāng)人們看到某小我的臉,就可以以更佳精確度識別出這小我,和發(fā)覺其情緒狀況、小我特質(zhì)、性取向與其他特質(zhì)。

  他們還提到“出身前激素實際”(prenatal hormone theory),該實際為性取向供給了心理的基本(研討還沒有作出結(jié)論)。他們在文章中提道:“這與性取向的出身前激素實際分歧,男異性戀者和女異性戀者的面孔常常具有非典范的性別特點、臉色和裝扮作風(fēng)。”(但這其實不表現(xiàn)一切的男異性戀比男異性戀更女性化,也不是指沒有男異性戀具有明顯的男性臉部特點,女異性戀的情形也是如斯。)

  研討人員以為,他們練習(xí)神經(jīng)收集同時斟酌固定的面部特點(例如鼻子的外形)和不固定的特點(裝扮作風(fēng))。

  研討人員應(yīng)用結(jié)交網(wǎng)站上那些將本身標(biāo)示為異性戀或異性戀者的照片。當(dāng)供給兩張分歧面部(一張異性戀和一張異性戀者)的照片給神經(jīng)收集判讀時,AI體系可準(zhǔn)確猜想到男性的機(jī)率為81%,猜想到女性的精確率為71%。至于人類判讀者的精確率分離落在61%與54%。

  作者明白指出,這項研討存在局限性,極可能會招致風(fēng)險的效果,是以不要誤會或許過度解讀研討成果。起首,神經(jīng)收集和人類斷定之間的成果顯示,神經(jīng)收集偵測到的面部特點差別異常奧妙,人類很明顯不會留意到這些特點。

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