For investors
股价:
5.36 美元 %For investors
股价:
5.36 美元 %认真做教育 专心促就业
武筱林的研究团队这次把目光转向了女性,潍坊达内小编得知而且是长相有吸引力的女性。尽管东西方都有“情人眼里出西施”的说法,但在实际生活中,大众对陌生女性的审美还是较为一致的。
比起犯罪性来,判断对“美女”的审美给人工智能提出了更大的挑战,因为审美在传统上被认为是一种复杂的个人“口味”,糅合了观察者和被观察者的个性和社会价值观。
人们还会给不同的“美女”贴上不同的标签,有些是肯定性的标签,比如“甜美”、“可爱”、“优雅”、“温柔”、“体贴”;有些是否定性的标签,如“做作”、“虚荣”、“冷漠”、“轻浮”。这些标签直接从外表指向了女性的一些内在性格甚至品格。
研究团队将两组照片样本展示给22名中国男性研究生,发现尽管他们对于照片上贴的标签高度认同,但他们无法具体解释他们是如何做出这样的判断的。他们几乎都给出了非常模糊的回答,比如“我就是这么感觉的”。
那么,人工智能否把握这种模糊的“感觉”,由女性长相推断出她们的内在性格呢?
武筱林团队首先进行了半自动化的样本采集。他们在网络图片上用“单纯美女”、“甜美少女”等关键词进行检索,并把照片分为S+和S-两组。
S+包含带有以下标签的美女照片:清纯、柔美、甜美、秀美、单纯、大方
S-则包含以下标签:娇艳、俗气、张扬、风骚、轻佻、轻浮、妩媚
S+和S-分别倾向于褒义和贬义的标签,且在女性的支配力、可信赖度、单纯程度等内在个性上有不同程度的暗示,本文简单将这两组称为“褒义组”和“贬义组”。
而且潍坊达内小编得知有把所有搜索结果又由中国男性研究生进行了人工排查,去掉一些由于复杂语义造成的错误搜索结果,比如有些照片带有反讽性质的标签。