直视计算机：新软件可以分析眼球运动，得出有关人格特征的结论。
计算机正在逐步学习解释人类行为–现在也可以通过分析人们的眼睛使用方式来进行解释。由马克斯·普朗克资讯研究所的研究人员领导的团队开发了一种软件系统，该系统可以通过使用人工智能评估他们的眼球运动得出有关人的性格特征的结论。人们还倾向于根据视觉行为对性格进行潜意识评估。为了使人机协作更加社交，高效和灵活，新的软件系统现在能够处理人的眼睛运动，以计算出例如他们的神经质，性格外向和好奇心。
“除了让我们能够感知周围的环境之外，眼球运动也是进入我们心灵的窗口。它们揭示了我们是谁，我们的感觉和我们所做的事情，” Andreas Bulling解释说，他是马克斯·普朗克信息学研究所和萨尔布吕肯萨尔大学的卓越集群的感知用户界面研究小组的负责人。人们可以理所当然地阅读眼睛发出的社交信号，而无需意识到这一点。Andreas Bulling现在正在与斯图加特和澳大利亚的科学家合作，将这种技能传授给计算机。例如，这意味着机器人最终将能够使用和理解人类所使用的非语言交流渠道。团队为此目的开发了基于机器学习的软件系统。该软件评估由眼动仪记录的眼球运动，以预测受试者的人格特质。
心理学家使用的人格特质
研究人员使用人工智能训练他们的软件，以预测心理学家用来表征人的四个人格特质。然后，该软件能够分析测试对象的神经质，友善，性格外向和认真程度，以及他们的好奇心程度。“预测对于实际应用还不够准确，但是该系统将来肯定会变得更加可靠，” Andreas Bulling说。他乐观的原因之一是，将来有可能使用大得多的数据量以及已经集成在眼动仪中的摄像头提供的信息来训练系统，以显示佩戴者的视线。
培训和评估数据由澳大利亚弗林德斯大学的50名学生提供，平均年龄为22岁。眼动仪拍摄了测试对象的眼动情况，当时他们花了大约十分钟在校园里走来走去，从校园商店购买咖啡或其他物品，并特别注意他们固定视线的位置和眨眼的频率。之后，科学家要求学生填写一组心理学家在进行人格测试时已经使用多年的问卷。
非语言行为使机器人更人性化
“例如，我们在这项研究中获得的关于非语言行为的知识可以应用于机器人，以使其行为更人性化。这样的系统将能够以更加自然的方式与人类进行通信，这意味着它们可以更灵活，更高效地使用。” Bulling解释说。但是，该软件还可以使自闭症患者和其他非语言交流障碍的人受益，因为它可以帮助他们解释他人的视觉行为并控制自己的眼球运动，例如避免凝视他人。
安德烈亚斯·布林（Andreas Bulling）意识到，该软件还开辟了计算机支持的性格测试的可能性-这种可能性容易受到滥用的侵害，而这种侵害可能会直接侵害当今已经对人类行为进行数字分析的公司和专制政权。但是，Andreas Bulling强调，这种技术远不适合在没有人工协助的情况下可靠地识别人格特质，尤其是因为它目前需要受试者将眼动仪戴在他们的眼前。而且，即使应该有一天可以用较少的精力来评估人类的人格特质，该技术也像大多数其他发明一样，可以被用于人类的利益和损害。这位计算机科学家说：“我们是科学家，我们只能使技术可用并展示出可能的结果。”“技术的使用方式必须由社会和法律规范。”
出版物：Sabrina Hoppe等人，“日常行为中的眼睛运动预测人格特质”，《人类神经科学前沿》，2018年4月18日，doi：10.3389 / fnhum.2018.00105
