人工智能最能猜出有责任心的人。俄罗斯数学家和心理学家开发出一种神经网络，学会了从照片中猜测人的一些性格特征，比人还厉害。高等经济学院新闻处参考科学杂志《科学报告》上的一篇文章写道。
"该算法几乎在60%的时间里做出了正确的结论，而随机猜测通常只有50%的匹配度。10%的 优越性似乎微不足道，但事实上，在预测的准确性方面，如果通过陌生人的面部特征来判断， 人工智能明显领先于人类。"新闻机构写道。 近年来，科学家们开发出了许多神经网络，它们可以完成非平凡的任务，甚至可以创造性地 "思考"，创造出新的艺术和技术。这成为可能，既得益于计算系统的发展，也得益于描述机器学习系统结构和操作的新数学原理的出现。
例如，最近，来自美国的数学家创造了一个人工智能系统，它能比领先的肿瘤专家更好地识别 黑色素瘤、皮肤癌的标记 。还有一些神经网络学会了按照梵高或康定斯基的风格绘画视频，也学会了中国古老的围棋、电脑射击游戏和星际争霸、雷神之锤等策略性游戏，并在游戏中一遍遍地打败人。
俄罗斯数学家、程序员和心理学家在高等经济学院副教授叶夫根尼-奥辛的指导下，创造了一套新的人工智能系统，在另一个领域超越了人类--她学会了从别人的照片和肖像中 "猜测 "别人的性格特征。
摄影占卜
一般来说，科学家对这种可能性相当怀疑。因此， 生理学 和类似理论在今天被认为是错误的，甚至是伪科学。
另一方面，近年来，生物学家发现五种关键性格特征与某些基因之间存在微弱但有统计学意义的联系。因此，科学家们继续研究这些基因差异是否会反映在人类的外表上，包括借助人工智能系统。
奥辛和他的同事进行了此类最大规模的研究之一。他们的实验有1.2万名志愿者参加，他们同意通过其中一项经典的心理测试，还允许使用他们的脸部照片来训练神经网络，并用于其他实验。
科学家们将其中的一些图片和问卷结果通过神经网络后，检查她是否能够学会从其他人的照片中预测至少一些关键的性格特征，而这些特征是人工智能以前没有遇到过的。结果发现，在某些情况下，人工智能明显优于人类，但同时，这种 "从照片中算命 "对不同心理性格特征的准确率却大不相同。
例如，神经网络是预测认真和自觉性的最佳指标，最差的是预测对新经验的开放性。此外，科学家们还注意到，分析结果取决于神经网络 "看 "的是哪个性别人的形象。尤其是，该算法对女性的外向性和情绪稳定性的预测要比男性好得多。
实现
通过模型的头部运动进行分析。振动计算是在以下基础上进行的通过 微观影像技术[2] 对视频图像进行兼容性判断。用 皮尔逊相关系数[1] 确定。假设越高夫妻或恋人或朋友双方生理过程的同步程度，越高的水平越好。表明生物和心理的相容性。因此，更高的水平表明夫妻间或恋人间的相互迷恋程度。
以轻松地你与与团队中的任何人兼容性
测试人和动物的关系
外部（围绕头部）逐行显示最大频率和平均值振动图像的振幅显示为光环。光环颜色显示最大每行的频率。光环的大小由给定线的平均幅度确定。光环的颜色和大小上的任何不均匀都可以表征物体的运动，并且心理生理状态。一个人的正常状态的特点是更多均匀的外部微观振动影像（光环），而使人处于紧张状态光环的特征是空间和颜色不规则性较大。
1.任何不对称的光环（形状、颜色）都表明偏离了心理学或生理学规范。
2. 光环颜色不规则是心理生理的特征人的不平衡状态。
3.任何光环或气场统一性的打破，都代表着某种程度上的偏离心理生理学规范。
4.理想的气场是单色的、对称的、统一的。
结束
科学家们希望，这种系统的后续更先进的版本可以应用于实践，包括服务行业和诊断员工或交友网站访客的心理相容性。
资料：
1. Pearson相关系数 PCC ，发音/ p r小号?n /）， 皮尔逊积矩相关系数 PPMCC ）或 双变量相关 ，[1]是一种统计量测量两个变量 X 和 Y 之间的线性关系。它的值介于+1和-1之间。值+1为总正线性相关，0为无线性相关，而-1为总负线性相关。
2. 微观影像技术： 视觉检测是作为无损检测最古老的方法之一，在基础设施检查中发挥着重要作用。用于分析视频中微小运动（振动分析）的新计算机视觉技术，可以定量测量视频中结构的振动行为。采用摄像机具有远距离测量的优点，并且由于每个像素实际上都是传感器，可以一次收集大量数据。视频可视化算法：可以放大特定频率视频中小的运动; 对于结构，如果选择的频率与谐振频率一致，则可以创建近似或工作模式形状的视频。对此进行扩展，使用基于相位的光流，可以从视频中测量位移，并可以识别模式形状。
视网膜动脉血管视网膜动脉血管
大桥左到右 弯曲模式和扭曲模式
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