交大教授训练机器识美女“褒义组”和“贬义组”准确率达到80%

随着科技的进步，美女识别已不再仅仅局限于人类的认知范畴。上海交大的武筱林教授及其研究团队，通过卷积神经网络，成功训练机器识别美女，并将其内在性格特质进行划分，令人瞩目。

该团队通过百度图片搜索，搜集了数千张中国美女照片，并将其分为“褒义组”和“贬义组”。其中，“褒义组”照片中的女性被标签为清纯、柔美、甜美等，而“贬义组”则带有娇艳、俗气、张扬等标签。这种分类方式，暗示了女性的内在个性特征，如支配力、可信赖度、单纯程度等。

识别这些内在特质并非易事。人类在面对陌生女性时，往往会根据外表给予不同的标签，这些标签背后隐藏着复杂的社会心理学含义。此次研究中，武筱林教授团队采用卷积神经网络（CNN）进行研究，通过对照片进行机器识别训练，成功实现了对“褒义组”和“贬义组”的准确识别，准确率高达80%。

这一成果引发了广泛的关注与讨论。人脸识别技术已经能够识别人类的生物特征，但在社会性特征方面，人工智能的识别仍然是一个巨大的挑战。武筱林教授的研究，似乎在迫使我们直面一个事实：人工智能已经具备了认同人的情感和性格的潜力。

那么，人工智能是如何把握这种复杂的审美判断的呢？研究团队通过半自动化的样本采集方式，对照片进行了严格的筛选和排查，确保数据的准确性和可靠性。在实验中，机器通过对照片中的面部特征、表情、姿态等因素进行分析，推断出女性的内在性格特质。尽管机器无法像人类一样理解复杂的情感和情绪，但它可以通过学习和训练，识别出与特定情感或性格相关的特征。

这一研究的成果不仅令人惊叹，也引发了对于人工智能的。一些人担忧，这种技术可能会被滥用，用于歧视或偏见。武筱林教授及其团队表示，他们的研究旨在人工智能的潜力，而不是制造偏见。他们希望通过研究，推动人工智能的发展，使其更好地服务于人类社会。

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