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結(jié)婚前,問一下人工智能是否祝福這段婚姻吧

   日期:2017-10-18     來源:EE Times    作者:dc136     評論:0    
標簽: 人工智能
    美國南加州大學的研究人員針對人工智能系統(tǒng)進行訓練,使其得以分析并掌握人類行為與容貌中的微妙線索,并進行預測…
結(jié)婚前,問一下人工智能是否祝福這段婚姻吧
  人工智能(artificial intelligence;AI)系統(tǒng)能經(jīng)由分析您看電視的習慣,“神準”地推薦您可能會喜歡的電視節(jié)目,這聽起來已經(jīng)夠令人不寒而栗了,現(xiàn)在,AI系統(tǒng)正接受更新的訓練——挑選出人類行為與容貌中的細微線索,使其在某些情況下比人類更具有直覺能力。
 
  在一項實驗中,AI被用于婚姻治療中分析配偶的聲音特征,并預測治療的結(jié)果。根據(jù)這項實驗顯示,AI在預測治療結(jié)果方面十分成功,有時還比人類專家更準確。
 
  在婚姻治療中有兩項變量使其難以評估是否取得進展。每一對夫婦之間的關系動態(tài)都不相同,治療師的人為評估永遠都是相當主觀的。因此,該領域一直致力于發(fā)展出一些客觀的指標。
 
  美國南加州大學(University of Southern California;USC)的一項研究計劃中,研究人員試圖開發(fā)的AI系統(tǒng)可望提供這一類的指標。雖然目前已經(jīng)有一項研究能將各種聲音特征映像至情緒,包括經(jīng)常用于辨識的特征(如音調(diào)和強度),以及分別組成音調(diào)和幅度的頻率擾動度(jitter)與振幅擾動度(shimmer)等其它特征。另一個是諧波噪聲比(HNR)。
 
  為了評估這些特征并將其映像至情感,以利于分析配偶之間的對話質(zhì)量,研究人員開發(fā)了一套復雜的算法。正如研究人員在其論文“根據(jù)語音聲學特微預測配偶治療結(jié)果”(Predicting couple therapy outcomes based on speech acoustic features)中所解釋的,這些對話顯示退縮或逃避的跡象嗎?這會增加逃避的嚴重性、頻率(壞)或減少(好)?對話中存在幽默的跡象嗎?增加(好)還是減少(壞)?哪些對話的特征更具有建設性?哪些較少?重要性如何? 20171018-AI-marriage-1 該系統(tǒng)還考慮了這些對話的特征,例如誰在說話?在何時說話?以及持續(xù)說了多少時間等等。有趣的是,AI卻忽略了對話的內(nèi)容。
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  一旦研究人員對其AI系統(tǒng)進行訓練后,就可以將它套用在具有已知結(jié)果的現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上。另一方面,研究人員也要求人類心理學家評估相同的數(shù)據(jù),包括說話內(nèi)容以及語音特性等,結(jié)果顯示對于相同案例的正確預測率約75.6%。而AI僅使用語音特性,就達到79.3%的成功預測率。
 
  研究人員表示,研究結(jié)果有助于進一步鼓勵其他有關測量非語言線索方面的研究,從而協(xié)助這一類型的治療。
 
  例如,美國斯坦福大學(Stanford University)的研究人員訓練神經(jīng)網(wǎng)絡辨識35,000張以上的臉孔,以確定它是否能僅透過外表特征辨別異性戀和同性戀者。最后得到的結(jié)論也就成為其論文主題:“深度神經(jīng)網(wǎng)絡比人類更能準確從臉部影像判別性取向”(Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images)。
 
  多年來,同性戀和女同性戀的話題一直引發(fā)對于“同性戀雷達”(gaydar)方面的研究興趣,但在名稱上卻總是脫離不了直覺。斯坦福大學的研究似乎類似于面相學和顱相學等“偽科學”,因而使其論文更具爭議性,但其初步的研究結(jié)果也不容忽視。
 
  作者指出其中一項研究顯示,當人們看到某個人的臉,就能以更佳準確度辨認出這個人,以及察覺其情感狀態(tài)、個人特質(zhì)、性取向與其他特質(zhì)。
 
  他們還提到“出生前激素理論”(prenatal hormone theory),該理論為性取向提供了生理的基礎(研究尚未作出結(jié)論)。他們在文章中提道:“這與性取向的出生前激素理論一致,男同性戀者和女同性戀者的臉孔往往具有非典型的性別特征、表情和打扮風格。”(但這并不表示所有的男同性戀比男異性戀更女性化,也不是指沒有男同性戀具有顯著的男性面部特征,女同性戀的情況也是如此。)
 
  研究人員認為,他們訓練神經(jīng)網(wǎng)絡同時考慮固定的臉部特征(例如鼻子的形狀)以及不固定的特征(打扮風格)。
 
  研究人員使用交友網(wǎng)站上那些將自己標示為異性戀或同性戀者的照片。當提供兩張不同臉部(一張異性戀和一張同性戀者)的照片給神經(jīng)網(wǎng)絡判讀時,AI系統(tǒng)可正確猜測到男性的機率為81%,猜測到女性的準確率為71%。至于人類判讀者的準確率分別落在61%與54%。
 
  作者明確指出,這項研究存在局限性,很可能會導致危險的后果,因此不要誤解或者過度解讀研究結(jié)果。首先,神經(jīng)網(wǎng)絡和人類判斷之間的結(jié)果顯示,神經(jīng)網(wǎng)絡偵測到的臉部特征差異非常微妙,人類很顯然不會注意到這些特征。
 
 
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