Искусственный интеллект выяснил рецепт идеального селфи
Исследователь из Стэнфордского университета создал автоматический аккаунт в Twitter, который позволяет оценить качество селфи и предсказать его популярность до публикации. Об этом сообщает ресурс Gizmodo.
Twitter-аккаунт ?@deepselfie управляется программой, которая оценивает качество селфи. Для этого надо выложить в сеть микроблогов фото и обратиться в посте к автоаккаунту.
В процессе создания программы удалось выяснить, как выглядят наиболее удачные селфи. Чаще пользователи отмечают женские фото. Особой популярностью пользуются снимки девушек с длинными волосами, слегка наклонившими голову при съемке. Предпочтительно, чтобы край кадра немного «срезал» верхнюю часть головы. Исследователь это связывает с тем, что небольшой лоб и длинные волосы ассоциируются с молодыми женщинами. Также он отметил популярность селфи с использованием эффектов, в частности, повышающих яркость цветов.
.
Хотя мужчинам достается меньше внимания, есть рекомендации и для них. Среди их автопортретов самыми популярными оказались фото, на которых видны голова и плечи. При этом желательно быть обладателем вьющихся на концах волос длиной чуть выше среднего.
Для создания данной программы Андрей Карпази (Andrej Karpathy) из Стендфордского университета нашел в глобальной сети 5 миллионов изображений с тегом #selfie и отобрал из них 2 миллиона, на которых было видно только лицо. Критерием оценки селфи послужило количество лайков в соцсетях с учетом числа подписчиков.
В феврале 2015 года исследователи из Google показали, что их система глубокого обучения искусственного интеллекта DeepMind способна находить в компьютерных играх более оптимальные стратегии, чем живые игроки. По мнению экспертов, подобная разработка имеет высокие шансы найти применение в рекламной стратегии. Пиксели аркадных игр являются аналогом многочисленных данных, которые поисковик собирает об отдельных пользователях, а очки — аналогом прибыли от рекламы. Обучение с подкреплением пригодится для улучшения качества объявлений: чем чаще на них кликают, тем больше очков получает система.