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人工智能(AI)辨別韓國、中國和日本三國人臉的準確率達到了75%,幾乎相當於美國人區分韓中日三國人臉能力(39%)的兩倍。

10月21日(當地時間),「華盛頓郵報(WP)」報道稱,美國羅切斯特大學計算機係的傑波·魯奧教授組從朴槿惠總統的Twitter粉絲中搜集1.354萬人、從日本首相安倍晉三的粉絲中搜集1.2914萬人、從前任穀歌大中華地區總裁李開復的粉絲中搜集1.3429萬人,共計搜集了3.9883萬人的頭像。

研究組將這些照片錄入人工智能程序後,從愛笑程度、是否有卷發、是否戴帽子領帶和眼鏡、眉形的彎度等40多個面部特徵對他們進行分類,令計算機進行相關學習。

人工智能利用計算機深度學習技術和掌握人臉特徵的圖像分類技術學習了韓中日三國國民的面部特徵。

「華爾街日報」介紹稱,人工智能之所以能夠通過這種學習區分國籍,是因為韓中日三國國民的時尚追求存在明顯差異。

研究結果得出,韓國人大部分都是黑發、眼睛下方的卧蠶量僅次於日本人;日本人多短發、劉海最多,而且笑得最多;中國人眉毛最濃而且最不愛笑。「華爾街日報」表示“這一研究結果為那些感覺亞洲人長得都一樣的(白人)惰性思維敲響了警鍾”,“這種技術可以用於針對性廣告和預防恐怖襲擊等方面”。

【 延伸閱讀 】
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