Нейросети могут определять сексуальную ориентацию

Лица содержат гораздо больше информации о сексуальной ориентации, чем может воспринять и интерпретировать человеческий мозг. Чтобы доказать это, исследователи из Стэндфордского университета использовали глубокие нейронные сети (deep neural networks). Оказалось, различить гетеросексуалов и гомосексуалов по чертам лица вполне возможно. Искусственный интеллект способен сделать это лучше, чем человек.

Рисунок 1. Композитные грани и средние ориентиры, построенные путем усреднения лиц, классифицированные как присущие большинству и наименее вероятные, чтобы принадлежать геям и лесбиянкам.

Ученые Михал Косински и Йилун Вонг в своем эксперименте использовали несколько существующих нейросетей, используемых для распознавания лиц. База данных фотографий была взята с сайта знакомств — из массива в более 300 тысяч фотографий были отобраны 35326 фотографий, на которых были изображены 14776 мужчин и женщин. Гетеросексуалов и гомосексуалов было взято поровну (данные о сексуальной ориентации основывались на том, партнера какого пола люди искали на сайте знакомств). Для исследования были отобраны снимки только белых людей, поскольку достаточного количества гомосексуалов с другим цветом кожи не нашлось.

Нейросеть сравнивала фотографии двух случайно отобранных людей, один из которых гетеросексуал, а другой гомосексуал. Эти особенности были введены в логистическую регрессию, направленную на классификацию сексуальной ориентации.

Оказалось, что по одному изображению лица, искусственный интеллект правильно различал гомосексуалистов и гетеросексуальных мужчин в 81% случаев, а женщин в 74% случаев. Люди-испытуемые добились гораздо меньшей точности: 61% для мужчин и 54% для женщин. Когда количество фото увеличивали до пяти изображений на одного человека, точность алгоритма увеличилась до 91% и 83% соответственно.

Рисунок 2. Графическая иллюстрация результата, созданного алгоритмом Face++. Панель A иллюстрирует лицевые ориентиры (цветные точки, n = 83) и лицевую рамку (синяя рамка). Панель В иллюстрирует параметры подачи и движения, которые описывают ориентацию головы в пространстве.

Лицевые функции, используемые классификатором, включали как фиксированные (например, форму носа), так и временные черты лица (например, стиль прически).

Исследователи считают, что результаты их эксперимента могут послужить дополнительным аргументом в пользу теории о том, что сексуальная ориентация формируется под влиянием гормонов во время внутриутробного развития.

В соответствии с пренатальной теорией гомосексуальные мужчины и женщины имеют тенденцию к гендерно-атипичной морфологии лица. У гомосексуальных мужчин могут быть в среднем более узкие нижние челюсти, более длинные носы и высокие лбы, чем у гетеросексуалов. У лесбиянок, напротив, более широкие челюсти и более низкие лбы. В целом лесбиянки используют меньше косметики, у них темнее волосы. У мужчин-геев также в среднем меньше растительности на лице. С чем это связано — с биологическими факторами или их уходом за собой, в рамках исследования определить нельзя. Однако все эти факторы по отдельности не могут быть основанием для надежного определения сексуальной ориентации, т.к. выражены очень слабо и могут быть замечены лишь при исследовании большого массива данных.

Рисунок 3. Тепловые карты, показывающие степень маскировки данной части изображения, изменяют результат, который является показателем важности этого участка в классификации. Цветовая шкала варьируется от синего (без изменений) до красного (существенное изменение). Цветные кодированные квадраты сглаживались с использованием 2D-гауссовой фильтрации.

Данное исследование способствует нашему пониманию истоков сексуальной ориентации и пределов человеческого восприятия. Кроме того, учитывая, что компании и правительства все чаще используют компьютерные алгоритмы, чтобы выявлять интимную информацию о людях, полученные результаты обнажают угрозу конфиденциальности и безопасности геев и женщин - предупреждают ученые. Такие инструменты могут послужить инструментом для вторжения в личное пространство и угрожать частной жизни.

Вонг и Косински отмечают, что уже давно существуют исследования о возможности определить сексуальную ориентацию по поведению человека в интернете, в социальных сетях. Однако цифровые следы можно скрыть, анонимизировать или исказить. Скрыть же лицо человека совсем не так просто. Более того, в том или ином виде ныне существуют изображения лиц миллиардов людей.

Источник: Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images.

11.09.2017