美”是個亙古不變的話題。不論在哪一個時期，不管在哪一個國度，各類選美競賽層見疊出。但不論是世界蜜斯選美年夜賽，照樣地域選美年夜賽，奪魁的佳麗雖然獲得評委的別樣喜愛，但很難熬痛苦到不雅眾的分歧好評。謎底很顯著：美是一件很“私家”的事。選美年夜賽遭到了太多客觀不雅點的枷鎖，招致評委心中美若天仙的女神只是你眼中邊幅平平的鄰家女孩。
對此，俄羅斯生物迷信家Alex Zhavoronkov表現：
我們不須要人類的不雅點。
因而，她與同伴配合提議了第一屆機械人擔負評委的國際選美競賽：Beauty.AI.1.0，其初志是樹立一種客不雅尺度，使選美的成果讓一切人冷艷。這類客不雅尺度有關乎人類不雅點，全由機械人決議確定。
讓機械人具有發明美的眼睛：深度進修
Beauty.AI出生于2015年，由俄羅斯和噴鼻港迷信家協作的青年試驗室開辟，并獲得了微軟和英偉達等科技巨子的支撐。成立以后，Beauty.AI在全球規模內（包含印度、中國、非洲和美國等國度）舉行了一期線上選美競賽，從2015年11月起連續到2016年1月， 吸引5000名男女選手加入。候選人發送自攝影片參賽，機械人擔負評委為列位選手的顏值打分，來評選出最俏麗的“佳麗”。
機械人評委國際選美年夜賽，成果為什么辣眼睛？
三位機械人擔負第一屆Beauty.AI（Beauty.AI.1.0）選美年夜賽的評委，它們由Anastasia Georgievskaya和別的三位俄羅斯迷信家Jane Schastnaya、Poly Mamoshina和Zhavoronkov開辟，它們可以或許取得列位選手的臉部比例和皺紋數據，并將選手們的數據與模特比擬。之所以選擇臉部比例和皺紋數目作為評價選項，是由于團隊以為這些特點可以經由過程數學停止量化。
那末，算法是如何準確而有用地盤算和跟蹤這些特點的？
Beauty.AI的算法名叫RYNKL，經由過程深度進修驅動。Georgievskaya從各年夜數據庫（包含互聯網片子材料庫IMDB的演員照片庫）當選取了20000張照片來練習RYNKL，這些被選中演員的身高、體重和年紀較為鄰近。她表現：“我們拔取了高分辯率的面貌照片，一切照片至多都是1024像素。Harrison Ford的照片就在個中，他有著性感的皺紋，我們的法式異常愛好。”最初，這些照片庫和Beauty.AI 1.0競賽的5000名選手加在一路，配合用來練習算法。
練習的第一步就是在引誘之下進修，好比：在先生（如Georgievskaya）的贊助下進修，這也是諸如Facebook如許的科技公司練習機械進修算法的方法。Georgievskaya起首拔取一些數據（照片），并將數據分別開來：Harrison Ford的臉上有若干條皺紋？和同齡男性比擬，他的皺紋是多是少？Georgievskaya表現：我們監測照片的分辯率、暴光情形和臉部特點。別的值得一提的是，Beauty.AI競賽的參賽照片禁絕化裝、禁絕有胡須，頭發也禁絕遮住面部。關于胡須和頭發，Beauty.AI團隊還可以手動梳理。但關于機械人來講，辨認化裝其實太難，特殊是在“心計心情妝”滿年夜街的明天。
在手動練習以后，RYNKL開端進修將皺紋釀成白色線條。Georgievskaya展現了RYNKL的思想進程：一張印有皺紋的黑色照片釀成了一張布滿白色線條的詬誶照。RYNKL盤算這些線條，并對之停止打分。在這張詬誶照上，白色的區域越少，分數就越低，排名就越高，你就越俏麗。以后，Georgievskaya應用類似的辦法來練習名為PIMPL的新算法辨認痘痘。練習完成以后，PIMPL可以勝利將斑點和痘痘、粉刺等差別開來。
機械人眼中的“麗人”：年夜跌眼鏡
Beauty.AI競賽自覺起以后，舉行得相當熾熱。第二屆競賽（Beauty.AI.2.0）從2016年4月起連續到2016年8月，吸引了6000多名選手加入。在劇烈的比賽以后，不雅眾終究等來了最初的成果。
Beauty.AI也表現，成果出來以后，許多選手寫信表現抗議。個中一人寫道：
你們的“機械人”價值安在？隨意走走商場，我就可以找到比你們的選美年夜賽“優越者”更英俊的人。
Beauty.AI首席迷信家Alex Zhavoronkov則辯稱：
我也沒法認同機械人選出的部門優越者，許多我以為的有吸引力的入圍者，終究都被AI評審消除了。但全體上說，還算不錯。
對此團隊的說明為：作為該算法的一個目標，機械人會評價一小我絕對其真身年紀的年青水平，將參賽者的真實年紀與體系猜測的真實年紀和這人看上去的年紀停止比較。在18歲至29歲年紀組前5的女性中，Lu Sophia得分最高，由于真實年紀到達18歲的她，在機械人眼中只要13歲。同時，機械人將參選者與數據庫中的演員和模特的臉部停止了比較。個中一個組件將其與數據庫中的均勻美貌停止比較，別的一個則將其與這些“麗人”的特色停止比較。
另外，許多人抗議Beauty.AI的機械人評委是種族輕視者，由于成果不言而喻：終究鋒芒畢露的44位勝出者中，黃色人種和黑色人種分離只要6名和1名，其他的37張面貌都是碧眼兒，但年夜賽組委會表現膚色其實不在機械人評分的領域當中。
對此，Alex Zhavoronkov的說明是：斷定更深的膚色或不持續的光線，對機械人是偉大的挑釁。是以，為了不這類為難，機械人就主動把黑色人種消除在剖析以外了。
但深究緣由，照樣與深度進修算法有關。“深度進修”是自下而上的，其試圖模擬年夜腦的神經元之間傳遞、處置信息的形式。簡略來講，這類辦法就是就是你給它材料，體系就會主動進修和做出反響。而此次選美年夜賽的“客觀成見”，緣由就是它們進修的常識和信息重要來自白人世界。是以，固然團隊異常盡力地防止成見，最初照樣墮入到了成見的樊籠中，并且這類成見照樣”有意識“的。
不外，拋開Beauty.AI選美年夜賽帶來的爭議不談，年夜賽組委會表現現實上此次選美競賽其實不是為了文娛。它的前身是一個應用人工智能來評價安康的項目，該項目乃至愿望在將來能用于延緩衰老。Zhavoronkov說明說：
我們只想經由過程此次競賽讓人們看起來更年青、更安康。
年夜賽主辦方YouthLaboratories也表現：
平日意義上，豈論國籍和年紀，俏麗的人都有著安康的臉龐。而從‘選美’這一富有文娛性的運動開端，我們可讓機械學會若何評判“安康”，這是人工智能的主要一步。
到如今為止，Beauty.AI選美年夜賽曾經舉辦了兩屆了，固然不雅眾對選美的成果紛紜表現辣眼睛，但年夜賽組委會照樣異常保持，Georgievskaya表現還將有Beauty.AI.3.0?；蛟S，參賽選手還會趨附者眾。
