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Inteligência artificial consegue adivinhar personalidade de pessoas

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Olhar Digital

inteligência artificial
Unsplash/Franck V

Sistema define personalidade através de imagens


Pesquisadores de duas universidades de Moscou, a Escola Superior de Economia da Universidade Nacional de Pesquisa (HSE) e a Universidade Aberta de Ciências Humanas e Econômicas, se uniram a uma startup russo-britânica chamada BestFitMe para treinar redes neurais em cascata com o objetivo de obter julgamentos de personalidade confiáveis baseados em fotografias de rostos humanos.

O desempenho do modelo resultante foi superior ao relatado em estudos anteriores usando aprendizado de máquina ou avaliadores humanos. Foi usado o modelo “Big Five”, que descreve os cinco principais fatores da personalidade humana como sendo abertura para a experiência (openness to experience), conscienciosidade (conscientiousness), extroversão (extroversion), neuroticismo ou instabilidade emocional (neuroticism) e amabilidade (agreeableness)

O estudo foi realizado em uma amostra de 12.000 voluntários que preencheram um questionário medindo seus próprios traços de personalidade com base no modelo “Big Five” e enviaram um total de 31.000 selfies. Os entrevistados foram divididos aleatoriamente em um grupo de treinamento e um grupo de teste. Uma série de redes neurais foi usada para pré-processar as imagens para garantir qualidade e características consistentes e excluir rostos com expressões emocionais, além de fotos de celebridades e gatos.

Leia também: China cria a primeira apresentadora de jornal baseada em inteligência artificial

Em seguida, uma rede neural de classificação de imagens foi treinada para decompor cada imagem em 128 recursos invariantes, seguida por um perceptron (classificador linear) de várias camadas que usava estes recursos para prever traços de personalidade.

Os resultados indicam que a IA conseguiu determinar corretamente a posição relativa de dois indivíduos escolhidos aleatoriamente em uma dimensão de personalidade em 58% dos casos, em oposição aos 50% esperados pelo acaso.

Isso indica que uma rede neural artificial baseada em imagens faciais estáticas supera um avaliador humano médio que encontra o alvo em pessoa, sem conhecê-lo previamente. A conscienciosidade foi o fator mais facilmente reconhecível entre as características. As previsões em rostos femininos pareciam ser mais confiáveis do que as de rostos masculinos.

Há um grande número de usos em potencial que podem ser explorados. O reconhecimento da personalidade a partir de fotos pode complementar as abordagens tradicionais de avaliação em situações em que alta velocidade e baixo custo são mais importantes que alta precisão. Uma inteligência artificial pode ser usada para propor produtos mais adequados à personalidade do cliente ou para selecionar as “melhores correspondências” possíveis para indivíduos em interações como atendimento ao cliente, namoro ou tutoria on-line.

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Robô bípede é o primeiro do mundo a completar corrida de 5km; assista

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Robô Cassie correndo
Reprodução/Youtube

Robô Cassie correndo

Um robô bípede construído pela Agility Robotics, da Oregon State University, fez sua primeira corrida de 5 km em 53 minutos e 3 segundos e, acredite, sem precisar de uma carga de bateria.

Chamada de Cassie, a robô foi desenvolvida sob a direção do professor de robótica Jonathan Hurst com uma bolsa de US$ 1 milhão paga pela Agência de Projetos de Pesquisa Avançada, do Departamento de Defesa dos Estados Unidos, nos 16 meses do projeto.

“Os alunos do Dynamic Robotics Laboratory no OSU College of Engineering combinaram conhecimentos de biomecânica e abordagens de controle de robôs existentes com novas ferramentas de machine learning. Este tipo de abordagem holística permitirá a semelhança com os animais nos mesmos níveis de desempenho. É incrivelmente emocionante”, exaltou Hurst, que foi cofundador da Agility em 2017.

“Em um futuro não muito distante, todos verão e interagirão com robôs em muitos lugares em suas vidas diárias, robôs que trabalham ao nosso lado e melhoram nossa qualidade de vida”, completou ele.

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O sucesso do projeto fez com que o professor e seus alunos apresentassem um artigo na conferência Robotics: Science and Systems neste mês.

Aprendizado de reforço profundo

Com joelhos dobrados como os de um avestruz, a robô aprendeu sozinha a correr com o que é conhecido como algoritmo de aprendizado de reforço profundo. “O aprendizado por reforço profundo é um método poderoso em inteligência artificial (IA) que desenvolve habilidades como correr, pular e subir e descer escadas”, explicou Yesh Godse, aluno de graduação do laboratório.

Cassie caiu duas vezes no percurso: uma por causa de um computador superaquecido e outra porque a robô foi solicitada a executar uma curva em uma velocidade muito alta. No total, foram 6 minutos e 30 segundos de reinicializações.

“Cassie é um robô muito eficiente por causa de como foi projetado e construído, e fomos realmente capazes de atingir os limites do hardware e mostrar o que ele pode fazer”, finalizou Jeremy Dao, aluno do Dynamic Robotics Laboratory no OSU College of Engineering.

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Facebook, YouTube e outros se unem contra milícias de extrema direita

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Tecnoblog

Redes sociais se unem contra conteúdo extremista
Unsplash/Azamat E

Redes sociais se unem contra conteúdo extremista

O Fórum Global de Internet para Combate ao Terrorismo (GIFCT), que inclui empresas como Facebook, YouTube, Twitter e Microsoft, aumentou sua base de dados de grupos extremistas monitorados na web para incluir milícias de extrema direita e organizações que espalham discursos de ódio e racismo. Até agora, o fórum era focado em combater postagens de grupos terroristas islâmicos, como o Taleban e Al-Qaeda.

Facebook e YouTube vão monitorar grupos neonazistas

Além de Facebook, Twitter e YouTube, o GIFCT conta com outras 10 empresas, como o Instagram, LinkedIn, Reddit, Snap (dono do Snapchat) e Dropbox. Recentemente, o Airbnb e o serviço de e-mail marketing MailChimp passaram a fazer parte do fórum.

Após o aumento de presença nas redes de milícias de extrema direita e o atentado ao Capitólio americano, o GIFCT vai incluir manifestos compartilhados por supremacistas brancos em sua base, além de links e documentos catalogados pela iniciativa Tech Against Terrorism, da ONU.

Alguns dos grupos que passam a se tornar alvos de Facebook, YouTube e outros são mais conhecidos – tal como o Proud Boys, uma milícia armada que apoiava o ex-presidente Trump. O GIFCT também vai adicionar PDFs e URLs — formato dos manifestos extremistas — do grupo Three Percenters e de neonazistas.

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Cada conteúdo banido dos sites de membros do fórum terá códigos únicos, chamados de “hashes”. Se um PDF é banido no Twitter, por exemplo, o YouTube pode captar o código único e identificar se o mesmo documento circula dentro de sua própria plataforma.

O presidente executivo do GIFCT, Nicholas Rasmussen, disse à Reuters que agora é necessário prestar atenção em outras organizações, e citou ameaças de extrema direita e de grupos que disseminam ideias racistas.

Fórum foi criado para banir conteúdo viral entre terroristas

O GIFCT foi criado com foco em combater grupos como o Estado Islâmico nas redes. O fórum antiterrorista surgiu após ataques em Bruxelas e Paris, em 2017; sua base de dados compila principalmente conteúdo viral entre esses extremistas, como o vídeo do ataque em Christchurch, na Nova Zelândia, em 2019.

Mas a expansão do banco de informações para comportar terroristas de extrema direita pode aumentar o poder de monitoramento do fórum.

Redes sociais vêm sendo criticadas pela falta de atitudes firmes contra muitos grupos extremistas, mas a moeda tem dois lados: pessoas alinhadas à direita acusam as plataformas de censurarem conteúdo. O caso emblemático é o da invasão do Capitólio e o banimento de Trump por incitar o ataque.

Emma Llanso, diretora do Free Expression at the Center for Democracy & Technology, exige que o fórum se torne mais transparente em seus processos de mediação de conteúdo. “Essa expansão da base de dados de hash do GIFCT apenas aumenta o dever do fórum de melhorar a transparência e responsabilidade do métodos de bloquear conteúdo”.

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