#профайлинг, #эмоции, #лицо, #голос, #жесты, #API, #мэтры, #тренды, #нейросеть, #ИИ, #профайлинг_филатов, #ProProfiling, #филатов_профайлинг

Однако до этого, большинство исследователям не удавалось хорошо обучить нейросеть определять личностные качества человека по фотографии. Точнее, такие нейросети были. И о них даже выходил статьи в приличных рецензируемых журналах, но спустя некоторое время они все-таки не выдерживали критики. В частности, статью китайских ученых о нейросети, определяющей преступные наклонности человека по фотографии с точностью 90% докритиковали через год после ее публикации: оказалась обучающая выборка для нейросети была собрана некорректно. Такая же судьба сложилась и с другой не менее громкой статьей Косински, - касательно алгоритма, предсказывающего сексуальную ориентацию человека с правильностью до 91%. Там тоже просто некорректно была собрана учебная выборка. Посмотрим, что будет с исследованием наших ученых, но я и искренне рад их успеху и желаю им удачи.

При этом я не скрываю, что я в большей степени сторонник другого подхода в физиогномическом анализе: стереотипическом. Безусловно, есть определенные физиогномические стереотипы, но они в большей степени, формируются средой и опытом. При восприятии и коммуникации мы сами навешиваем на человека определенные ярлыки, а потом, по возможности под них «подгоняемся». Конечно, какие-то из этих ярлыков реальны и проверяемы в опыте и внешнем виде. И, с моей точки зрения, то, что пока серьезным исследованиям не удается превысить планку предсказания в 60-70% скорее подтверждает чем опровергает эту версию.

#исследования, #профайлинг, #физиогномика, #статья, #нейросеть, #стереотипы, #восприятие, #лицо, #Big5, #мэтры, #стереотипы, #коллеги, #фото, #ProProfiling, #Филатов, #профайлинг_Филатов

#исследования, #профайлинг, #физиогномика, #статья, #нейросеть, #стереотипы, #восприятие, #лицо, #Big5, #мэтры, #стереотипы, #коллеги, #фото, #ProProfiling, #Филатов, #профайлинг_Филатов

Смотрю некоторые выступления пропущенного мной из-за поездки I-го Национального Конгресса по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике.

Конгресс проходил с 10-го по 16-е октября 2020 г.

На конгрессе были выступления многих мэтров по этим темам и бОльшая их часть – действительно содержательная.

Все видео-записи и выступления выложены на сайте конгресса. Полистайте, найдите для себя интересные темы и наслаждайтесь свежей и проверенной информацией.

https://caics.ru/program

#мэтры, #когнитивистика, #ИИ, #нейросеть, #мероприятия, #наука, #рекомендую, #коллеги, #ProProfiling, #профайлинг, #нейробиология, #технологии, #мозг, #события, #Филатов_профайлинг

Чуть больше месяца тому назад в Nature была опубликована статья группы ученых о том, как выглядит «trustworthiness», то, что на русский язык можно перевести как «надежность», «способность вызывать доверие».

Сама статья называется «Tracking historical changes in trustworthiness using machine learning analyses of facial cues in paintings». И она уже наделала много шума в исследовательском сообществе. Многие хейтеры стали писать, что мы, мол, опять возвращаемся в эру физиогномики, и обвинили Nature в «физиогномическом ревизионизме», учитывая, что весной он опубликовал еще одно физиогномическое исследование, посвященное определению параметров Большой пятерки по фото.

Давайте разбираться в деталях, в которых, как обычно, кроется все самое вкусное.

Авторы нового исследования изучали то, как менялись во времени лицевые конфигурации, способствующие возникновению доверия. Для этого они проанализировали около 4000 известных портретов написанных известными мастерами, начиная с 1360 года и заканчивая 1918 г.

Собственно, если вы читаете этот канал года 2, то для вас в этом никакой новости нет. Я уже несколько раз писал об этом и собственно, статья ничего нового не открыла. Она подтвердила то, что мы уже знаем лет как 20. А говорят об этом уже лет 70.

То, что схема лица может существенно влиять на уровень доверия к человеку впервые высказал Э. Брунсвик и предложил несколько таких лицевых схем.

Вот здесь я об этом писал об эффектах Брунсвика.

А вот мой пост о том, какие лица вызывают доверие, основанный на работах Александра Тодорова, который профессионально занимается этим уже лет 20 и только по одному лицу способен прогнозировать победу кандидата на американских выборах с достоверностью около 75%, оценивая то, как стереотипно воспринимают лицо кандидата «обычные люди» в точки зрения профессионализма, лидерства и ответственности. Кстати, он опять предсказывает победу Трампу))

Вот здесь вы сами можете посмотреть на лицевые конфигурации из работ Тодорова, которые, кстати, в новом исследовании полностью подтвердились. Сам Тодоров, кстати, комментируя новую статью, поставил просто смайлик)).

Итак, какой вывод мы делаем: лицевые конфигурации, способствующие возникновению тех или иных впечатлений при восприятии лица существуют. Их много. Но они не равны физиогномике. Потому, что они – всего лишь стереотипы, которые присущи большинству людей, но не являются связанными с характером. Грубо говоря, смотря на эти конфигурации, мы сами видим то, что нам велит стереотип, но то, что он характеризует конкретного человека – далеко не факт.

Здесь можно почитать мои статьи об отношениях профайлинга и физиогномике.
Профайлинг и физиогномика. Часть 1.
Профайлинг и физиогномика. Часть 2.
Профайлинг и физиогномика. Часть 3.
Статьи длинные, поэтому запаситесь терпением))

Лицевые конфигурации «Большой Пятерки» и «Большой Двойки»

Физиогномика VS Стереотипы: Косински VS Тодоров

А вот здесь – мой курс FaceReader, раскрывающий все научные детали того, что о человеке можно сказать по его лицу. Присоединяйтесь к ему – клевый курс!

Да, кстати! Если увидите у какого-нибудь «профайлера» физиогномический бэкграунд или то, что он в «дополнение» называет себя «физиогномистом» или занимается физиогномикой – гоните в шею этих необразованных идиотов! Извините за грубость.

#исследования, #профайлинг, #физиогномика, #статья, #нейросеть, #стереотипы, #восприятие, #лицо, #Big5, #мэтры, #Тодоров, #коллеги, #фото, #ProProfiling, #Филатов, #профайлинг_Филатов

Хорошие новости, господа! Без всякого сарказма.

Русские люди, как вы знаете, любят героев. Также мы очень любим догонять и обгонять. Но сначала надо на столько запустить тот или иной проект, чтобы потом его можно было «поднять» только с помощью нашего общего героизма и огромного количество ресурсов.

Наконец в РФ дело реально запахло появлением большой программы полномасштабного проекта по изучению мозга. И ничего, что в Европе, США, Китае и других странах такие проекты стартовали в 1999 г, на которые выделяются миллиарды долларов. Вы удивитесь, но даже в Пакистане с 2017 года есть утвержденная национальная программа исследования мозга.

Но лучше поздно, чем никогда. Нейроисследования и нейронауки – это ключевой тренд на ближайшие десятилетия как в плане развития здоровья, так и в плане технологий, да и очередной научно-технической революции.

В.Путин недавно поддержал предложенную ему РАН национальную программу исследования мозга на 2021-2029 гг и появился свет в конце тоннеля организационных и других проволочек.

Конечно, дождемся конкретного Указа или постановления, но и это для РФ уже громкое событие. Сейчас главный вопрос, как будет исполняться и на какой бюджет. РАН просит приличную сумму, хотя та намного уступает и вложениям в мировые программы исследования мозга.

По содержанию. Предложено три направления: фундаментальное, биомедицинское, технологическое. Ключевые вопросы: нейропластичность, обучение и память, сознание, нейроморфный ИИ. Особое внимание матмоделям, развитию приборной базы, подготовке кадров. Важно только, чтобы эти кадры оставались здесь, в РФ, а не как обычно)).

Признаться, описание программы выглядит эклектично: впечатление, что в неё включили всё, что смогли, как в Устав включают виды деятельности — на всякий случай. В итоге связующая логика для профессионалов не очень убедительна, и есть опасения, что усилия будут сильно распылены по поверхности. Лучше бы их сосредоточить по-уже и поглубже, т.к. сил (во всех смыслах) маловато.

Еще один момент – в результатах обещают так много и сложного, что уже сейчас ясно: по ряду пунктов не выполнимо. Вероятно здесь расчет на то, что по ходу согласования и бюджетирования программу еще сто раз перекроят? — в любом случае американская BRAIN Initiative (старт 2013 г) как минимум по документам не обещает так много, хотя ежегодно получает финансирование большее, чем просят наши на все 9 лет.

В нашей программе прослеживается акцент на искусственный интеллект. Впрочем, предположу, что тема ИИ появилась в качестве буксира, чтобы вытягивать программу. На исследования мозга выбить деньги сложнее, нежели на исследования мозга в связке с ИИ. В целом, в российском нейро столько всего, что требует усиления (с целью хотя бы затормозить отставание), что крупная программа, организующая и стимулирующая эту деятельность — новость, несомненно, хорошая. Даже если не страдать чрезмерным оптимизмом.

#исследования, #мозг, #наука, #развитие, #нейросеть, #ИИ, #нейропластичность, #нейронаука, #BRAIN, #менталитет, #РАН, #коллеги, #ProProfiling, #нейротехнологии, #нейроинтерфейс

Сегодня у меня для вас подарок. Просто так: ничего за него не нужно делать, просто скачивайте и пользуйтесь. Будет приятно, если в комментариях скажете спасибо).

На прошлой неделе мне активно вспоминалось лицо. Не какое-то конкретное, а методы его изучения)). Ретроспективно смотря, я понимаю, что сам довольно много делал, чтобы его понять и изучить. Мой пристальный интерес к этой теме начался примерно с 2012 года.

В 2017-м я написал небольшую программку, которая автоматически помещала фото человека в эмоциональную распознавалку от MicroSoft и скачивала полученный результат – картинку с уже распознанными эмоциями. Я таких наделал около 10.000 фото. А сейчас эта распозвавалка стала весьма платной.

Зачем это надо?

В целом, как я считаю, научиться распознавать эмоции можно с помощью 2х разных принципов:

1) Детально изучить анатомию, физиологию и все проявления эмоций. Это требует большое количество времени и усердия.

2) Посмотреть огромное количество уже размеченных фото и видео и фактически «заставить» свое «подсознание» впитать правильные критерии распознавания эмоций по картинке. Собственно, вторым способом и учат различные нейросети, распознающие эмоции. И не только нейросети – но и я сам.

В общем – по ссылке вы можете скачать каталог с размеченными 2.000 фотографий с определенными Экмановскими эмоциями: радость, печаль, гнев, отвращение, удивление, страх, презрение, указанные в процентном соотношении. На фотографиях – известные люди, писатели, модели, актеры: все эти фотографии и люди чем-то знамениты.

Приведу пример - разметка выглядит следующим образом
Гнев: 0,00093
Презрение: 0,00424
Отвращение: 0,001
Страх: 0,077
Счастье: 0,008
Нейтральное выражение: 0,772
Грусть: 0,096
Удивление: 0,039

Поскольку в перечисленных числах наибольшее значение у нейтрального выражения лица (0,772), то это фото нейтрально по эмоциям с легкой примесью печали (0.096), страха (0,077) и удивления (0,039). Все, что меньше 0,003 можно не учитывать.

Полистайте эту фотобазу на досуге: уверен вам понравятся и фотографии и те инсайты, которые вы отметите при изучении эмоций.

База занимает около 1 ГБ места. Ссылка ведет на Гугл-диск и будет активна 1 неделю.

PS. Да, понятно, что машине не стоит доверять на все 100%, но все же, если смотреть только мимику, она в основном не ошибается.

#профайлинг, #лицо, #мимика, #эмоции, #Экман, #мэтры, #тренировка, #упражнения, #нейросеть, #фото, #фотобаза, #FACS, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling