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通过扫描眼球预测你的人格,这款AI做到了

2018-08-18 09:00编辑:jmgss.com人气:


通过扫描眼球预测你的人格,这款AI做到了

2018-07-30 20:15 来源:青亭网 大学 /分数 /对比

原标题:通过扫描眼球预测你的人格,这款AI做到了

通过扫描眼球预测你的人格,这款AI做到了

Esther| 撰文

眼睛是心灵的窗户,可除非是最先进的机器学习算法,能够解释眼球运动与人格之间关系,不然你乍一看其实什么也看不出来。

注:人格包括五大类:开放性、责任心、外倾性、宜人性和神经质或情绪稳定性,而近日出现了一项人工智能能够准确识别后四种。

通过扫描眼球预测你的人格,这款AI做到了

近日,澳大利亚南澳大学与德国斯图加特大学联合开发了一个项目,即使用人工智能技术,通过苹果旗下计算机视觉公司SensorMotoric Instruments(SMI)的基于录像的头戴式眼球追踪技术追踪并监控42名有效测试对象的眼球运动。据了解,SMI的这个眼球追踪技术的刷新率为60Hz,视线预测准确度为0.5°,精准度为0.1°。

在测试中,追踪器能够记录视线数据,而测试对象身上背着的智能手机能够录制高分辨率的现场视频。随后,科研人员将搜集到的数据交叉对比测试对象在后期完成的专业人格调查问卷结果。

测试流程

这个科学实验的测试对象包括50名澳大利亚弗林德斯大学的学生,包括42名女性和8名男性,平均年龄为21.9岁。

科研人员给测试对象戴上眼球追踪器后,追踪器会启动3点追踪矫正程序。之后,科研人员会发给测试对象5澳元,要求他们在校园走动10分钟左右,并从校内商店买一样喜欢的东西,然后回到实验室交还测试数据与设备,并填写性格与好奇心调查问卷。

青亭网了解到,测试对象将回答三份自测问卷:第一份是NEO-FFI-3大五人格测试,包含60道问题,评估之前提到的五大人格。第二份是感知性好奇测试,包含16个问题,评估人类面对特殊感官刺激与视觉感官审视的兴趣。第三份是CEI-II好奇心和探索精神测试,包含10个问题,评估好奇心强度。

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遇到的问题

实验中除了一名参者因为技术问题丢失数据,其他结果若因检测不到瞳孔或者视线方向超越150%范围的结果,都会被标记为错误。因此,50名测试者中有6人因为测试样本中超过50%错误率被排除在研究结果外,还有一名参与者因为样本中38%的视线方位都一样也被排除在外。

科研人员在处理数据时,使用了滑动窗口算法,这样既能分离每个时间段的测试结果,也不会忽略平均化效应对眼球活动特征的影响。不过,这些科研人员预先并不知道滑动窗口算法选用哪种窗口大小最有效,也不知道哪种特征比较有用,因此他们选择了名为嵌套交叉验证的自动匹配法,优化人工智能训练师使用的开放参数,即窗口大小和特征的选择。

在研究中,科研人员使用了三种分数范围中的F1分数来评估分类器。R范围的F1分数的定义是精准度(对随机对象的真实个性分数范围R预测刚好与实际的R匹配的概率)和召回(对随机对象的真实个性分数范围R预测刚好包含在世纪R范围内的概率)的调和平均数。因为随机森林分类器的训练过程本身就有不确定性,因此科研人员使用不同初始随机状态,重复进行了了一百次嵌套交叉验证。

测试结果

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图中显示了科研人员利用分类器测试出的平均F1分数,对比每个人格基础。可以看出,高于机会水平的人格F1分数为:神经质40.3%、外倾性48.6%、宜人性45.9%、责任心43.1%、直觉好奇心37.1%。而开放性(30.8%)和好奇心与探索精神(27.2%)的结果低于机会水平。

此外,每个I型标志代表在平均值周围的95%可靠区间,而虚线代表分类器为每个参与者随机挑选一个人格分数范围计算出的理论机会水平,不受眼球行为影响。

研究报告中表明,这是人类第一次使用眼球运动来识别人格,这项有趣实验的最终目的是改善未来人与机器之间的互动。

为了评估分类器的可靠性,科研人员将每段录像、每次参与者进入和离开商店的情况都进行手动备注。然后他们将测试结果与不同的数据自己对比:

不受参与者活动支配的数据(录像分为两部分:折半);

同一活动中的数据(去商店路上与回到实验室路上:way I和way II);

两个活动之间的数据(找商店路上和进入商店:shop和way)。

(来源:网络整理)

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