Специально для mixstuff – Игорь Абрамов
Существует множество различных признаков, которые, как утверждается, могут рассказать об особенностях личности человека: знак зодиака, почерк, любимый вкус мороженого и так далее. Но лишь некоторые из них основаны на научных знаниях.
Золотой стандарт личностного теста известен как модель «Большая пятерка». Исследователи недавно приблизили искусственный интеллект на один шаг к способности прогнозировать четыре из этих пяти личностных качеств людей, причем для этого нет никакой необходимости в прохождении теста. Достаточное количество информации для анализа обеспечивает… движение глаз испытуемого.
«Большая пятерка» личностных качеств включает в себя открытость, добросовестность, экстраверсию, покладистость и невротизм. В ходе исследования, результаты которого были недавно опубликованы в журнале FrontiersinHumanNeuroscience, ТобиасЛоучер из Университета Южной Австралии и его коллеги показали, что их метод отслеживания движения глаз позволяет успешно предсказывать четыре из упомянутых пяти черт, за исключением открытости. Вместо открытости глаза рассказывают еще об одном качестве, которое носит название «перцептивное любопытство», или склонность человека исследовать новые визуальные, звуковые и другие сенсорные раздражители.
Это может показаться невероятным, но если вдуматься, использование движения глаз для того, чтобы судить о чертах характера человека, не такой уж неожиданный способ. Ведь, в конце концов, любой человек интуитивно понимает, что незнакомец, который постоянно мигает, скорее всего, немного невротик, а его знакомый, который любит длительный зрительный контакт – экстраверт. Предыдущие исследования подтверждают это. Так, одно из них показало, что оптимисты склонны тратить меньше времени на рассматривание неприятных медицинских изображений, чем пессимисты, а другое — что люди с открытым характером склонны дольше других рассматривать картинки с абстрактной анимацией.
Проблема, по мнению Лоучера и его коллег, заключается в том, что эти исследования просто показывали, что определенная черта характера коррелирует с определенными движениями глаз. Однако, что если движение глаз на самом деле может рассказать о чертах характера человека? Это открывает широкий спектр возможностей, в том числе и в сфере робототехники. Если роботы научатся понимать, что за человек перед ними, просто посмотрев ему в глаза, они смогут скорректировать свое поведение на лету и создать для него, как для пользователя, более комфортную и приятную атмосферу.
Для своего исследования ученые предложили 42 студентам заполнить индивидуальный опросный лист, чтобы оценить их «большую пятерку» личностных качеств. Затем им предложили надеть специальные очки для отслеживания движений глаз, в то время как они выполняли задачу, призванную имитировать сценарий реальной повседневной жизни: ходили по кампусу или делали покупки в магазине. Затем исследователи загрузили полученные данные в алгоритм машинного обучения, который проанализировал цифры и выявил корреляции между личностными чертами участников эксперимента и особенностями движения их глаз.
Очки отслеживали и фиксировали широкий спектр движений глаз, в том числе направление взгляда, размер зрачков, количество и тип скаккад, быстрых движений глаз между точками фиксации, которые мы невольно совершаем, когда вступаем в зрительный контакт с другим человеком. Алгоритм показал, что определенные типы личности могут быть охарактеризованы теми или иными типами движений глаз.
Что касается невротизма, здесь все дело в частоте мигания. Добросовестность характеризуется скоростью саккад. Покладистость можно было предсказать на основе того, насколько долго человек смотрел в нижний правый угол картинки, в то время как экстраверсия проявлялась в размере зрачков и количестве мелких саккад. Перцептивное любопытство, как выяснилось, связано с размером зрачков человека.
Разумеется, все это упрощенная информация – алгоритм работал со сложнейшим сочетанием многих факторов, чтобы сделать свои прогнозы. Точность этих предсказаний трудно назвать сенсационной: всего на 7-15 процентов лучше случайной. Но это было всего лишь небольшое исследование, и у Лоучера есть надежда на будущее. «Для машинного обучения обычно требуются тысячи или даже миллионы наборов данных, на основе которых можно делать прогнозы с приемлемой точностью, – сказал он в интервью изданию NewScientist. – Мы надеемся в будущем достичь гораздо более высоких результатов».
Однако, когда будет достигнут успех, придет время подумать о нравственной стороне исследований. Учитывая недавний печальный опыт, когда опозоренная на весь мир аналитическая компания CambridgeAnalytica использовала полученные данные для того, чтобы атаковать людей политическими рекламными объявлениями, основанными на их личностных особенностях, точный прогноз характера, сделанный искусственным интеллектом,может открыть еще более опасный ящик Пандоры.
