Cosa possiamo imparare da un volto? Cosa c’è nei volti che fornisce informazioni? Imparare da un volto è possibile attraverso il deep learning, cioè l’apprendimento approfondito. Quindi, dalle interconnessioni tra i vari neuroni si arriva ad elaborare dati e informazioni. Imparare dai volti è importante per le relazioni umane perché permette di capire le emozioni e le intenzioni degli altri e di ottenere informazioni sul modo di pensare delle persone. In tal modo, potremo instaurare relazioni più efficaci con le persone e predirne i comportamenti. Così presentiamo uno studio dell’Università di Aarhus che utilizza il deep learning per prevedere l’ideologia politica dalle fotografie del viso dei candidati alle elezioni municipali danesi del 2017.
Leggere un volto e Intelligenza Artificiale
Imparare da un volto attraverso il ‘deep learning’ significa rispondere alle domande: “Cosa possiamo imparare da un volto?” e “Cosa c’è nei volti che fornisce informazioni?”. Il deep learning è l’apprendimento approfondito. Esso è collegato all’‘intelligenza artificiale’ e al ‘machine learning’.
Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale rappresenta le esecuzioni da parte di tutti i computer delle operazioni caratteristiche dell’intelletto umano. Comprendono la pianificazione e il problem solving. Come anche il riconoscimento degli oggetti e dei suoni. E l’apprendimento.
Dagli stimoli sensoriali, il cervello umano prende decisioni. Successivamente il corpo esegue i movimenti, dopo che il corpo ha ricevuto segnali.
Apprendimento automatico
L’Apprendimento Automatico, o ‘machine learning’, è una via per arrivare all’intelligenza artificiale. Quindi, riguarda la capacità delle macchine di arrivare ai dati che consentono l’apprendimento. Vengono modificati gli algoritmi man mano che arrivano le informazioni che si stanno elaborando, per consentire di apprendere da diverse situazioni ambientali, adattandosi a queste ultime.
Apprendimento approfondito o deep learning
L’Apprendimento Approfondito, o ‘deep learning’, si presenta come l’apprendimento di dati appresi attraverso algoritmi di calcolo statistico. E’ collegato alla possibilità di apprendere da un volto perché gli algoritmi hanno il preciso obiettivo di capire come funziona il cervello umano e come è possibile che sappia interpretare le immagini. Ciò avviene su più livelli. Infatti, trasformando e astraendo le diverse informazioni provenienti dagli stimoli che arrivano al nostro cervello.
Neuroni e deep learning
Il deep learning deriva dall’interconnessione tra i neuroni. Sono utilizzati modelli di reti di neuroni profondi. Essi presentano vari livelli. Ciò permette di apprendere grandi quantità di dati. Il neurone umano, nei computer, diventa la ‘rete neuronale artificiale’. Quest’ultima ricopia il funzionamento del neurone umano. Quindi, riproduce i processi del cervello quando si apprende. Succede che il programmatore dei computer immette nella macchina dati non conosciuti per ottenere un preciso risultato già noto. Dunque, il programmatore fornisce l’esperienza alla macchina per poter rispondere in modo corretto anche in presenza di nuovi dati.
Uno studio
Uno studio dell’Università di Aarhus utilizza il deep learning per prevedere l’ideologia politica dalle fotografie del viso dei candidati alle elezioni del 2017. Questo studio si avvale dei metodi del deep learning collegati alle teorie e ai risultati empirici delle scienze sociali tradizionali.
Obiettivo
Questo studio vuole indagare la relazione tra volti e ideologia, utilizzando un ampio campione pubblicamente disponibile contenente sia fotografie facciali che dati ideologici.
Il campione dello studio è rappresentato da 3288 fotografie facciali di candidati politici delle elezioni municipali danesi del 2017. Le misure prese in considerazioni sono state: le espressioni facciali, la morfologia facciale e l’attrattiva.
Metodi e tecniche
E’ stato utilizzato l’API Face dei servizi cognitivi di Microsoft Azure per identificare le espressioni facciali. Alle fotografie del viso è stato assegnato un punteggio per quanto il volto assomiglia a ciascuno di un elenco di stati emotivi. Come felicità, tristezza, sorpresa.
Attraverso il deep learning, dalle fotografie dei volti è possibile prevedere le informazioni personali.
L’ideologia prevista dal modello era correlata ad aspetti sia delle espressioni facciali che della morfologia.
Si è posta attenzione all’esplorazione delle reti neurali computazionali. Esse classificano l’ideologia politica da una singola fotografia facciale. Sono state utilizzate le mappe di calore per capire in che modo le informazioni non facciali possono contribuire a queste classificazioni.
Reti neurali convoluzionali
Attraverso le reti neurali convoluzionali è possibile utilizzare più caratteristiche in una fotografia che altri sistemi, che permettono di utilizzare tutte le singole caratteristiche in un’immagine in modo indipendente. Permettono prestazioni superiori con le immagini.
Discussione
Lo studio ha permesso di identificare caratteristiche specifiche del volto che sono connesse alle previsioni del modello per l’ideologia politica. Come pure, sono stati indagati i limiti degli approcci esistenti, che hanno permesso di riconoscere l’esistenza di stime eccessive circa che portano a stime l’associazione tra volti e le caratteristiche psicologiche.
Risultati
L’ideologia politica prevista dal modello è collegata alle caratteristiche del viso classificabili in modo indipendente. L’importanza dell’osservazione delle aree degli occhi e della bocca è necessaria per identificare se un volto è felice. I volti valutati come più competenti hanno avuto più successo di gran lunga, in un’elezione.
Conclusione
Il deep learning permette, così, di fornire anche una previsione di alcuni dati di interesse, elaborando milioni di informazioni. E’ uno strumento che vuole aiutare l’uomo ad essere capito dalla macchina. I mezzi utilizzati per farlo sono la comprensione della lingua parlata e dei gesti. L’utilizzo degli algoritmi intelligenti si inserisce, via via, nella realizzazione di modelli. Essi hanno il fine di comprendere i meccanismi del cervello umano, fino a capirne il pensiero e lo stato d’animo.
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