AI比陌生人更会“读心术”

常言道“相由心生”，从人的“面相”看到“心”有科学性吗？一项新研究显示，受过训练的人工智能或许比一般人更会“读心术”。《自然》杂志子刊《科学报告》（Scientific Report）近日刊登的一篇论文表示，研究者训练了一系列人工神经网络，并用它基于脸部照片对志愿者的五种人格特征进行打分，与志愿者的自述对比后发现，两者平均相关性可达到0.243，超过了此前研究中陌生人评价的准确度。

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，大多数情况下能在外界信息的基础上改变内部结构，也就是具备学习功能。一般来讲，它可以理解为一种模拟大脑的人工智能，需要对大量的数据学习之后来进行“决策”。

来自俄罗斯高等经济大学、开放人文经济大学、俄罗斯人工智能公司AIPictor和英国信息技术公司BestFitMe LTD的四名研究人员，通过互联网一共采集了12447名志愿者共计31367张面部相片的有效样本，其中男性占比40.6%，女性占比59.4%，年龄范围为18至60岁。搜集面部相片的同时，研究者要求志愿者填写了一份测量表，在五个维度上对自己的性格进行打分，即“人格结构五因素模型”的经典心理学模式，也被称为“大五人格”，包括开放性、外向性、宜人性、神经质与责任感五种人格特质。获得上述数据后，研究者将其分为训练数据集和测试数据集，数量分别占比90%和10%。

为了训练人工智能，研究团队先开发了一种计算机视觉神经网络（NNCV），用互联网获得的200万张训练数据集来区分静态面部图像中的人脸，并将其分为128种特征，比如嘴巴宽度、嘴唇厚度或眼睛高度等。在此基础上，又开发了人格诊断神经网络（NNPD），使用上述训练数据集分为男女两个组进行学习，最终用测试数据集来验证模型的准确度。