猎云网1月14日报道（编译：福尔摩望）
来自瑞士的约会应用初创公司Blinq，正计划在其应用中加入一种基于机器学习的吸引力评估功能，来帮助用户挑选出可以展示在社交媒体上的最佳照片。
与此同时，它将该功能作为独立网站howhot.io运营，用于测试大众的喜好，以方便机器自主学习判断受欢迎程度。该网站于上周推出，短短两天之内就收获了超过200万的独立访问量。
该公司的联合创始人Jan Berchtold说：“我们打算将该算法与Blinq应用相结合。用户在创建帐号前，可以上传几张照片，由机器判断哪一张更适合用于交友。”
该算法由来自苏黎世联邦理工大学计算机视觉实验室的博士生Rasmus Rothe开发，包括图像数据使用和吸引力评级。吸引力评级将对用户所提交的照片进行评价，用户在“你好或再见（hi or bye）”两个选项中取舍最佳照片。
当然，让机器判断年龄一直以来都是人工智能领域的一个难题，即使对于人类来说也是很难的。对于年龄的视觉表达很难做到精确，所以算法的判断范围非常大，即使是同一张照片，也会产生不同的答案。
Rothe说：“该算法的平均误差大约是3年，比人类判断的3.5年要好一些，但是使用我们应用的人往往拥有更高的期待，所以3年的误差仍然是无法接受的。”
他补充道：“我们平时判断一个人的年龄会依据很多背景信息，比如什么时候毕业什么时候工作等等。而该算法完全是属于盲猜，缺少背景参考。”
为了解决这些问题，开发团队根据Blinq提供的数据对男性和女性分别创造了一个吸引力评级，通过这个评级可以让算法学习具体特征，根据年龄来判断评级程度。
神经网络可以学习面部部分特征，而视觉判断点往往会聚集在面部非标准判断区域。所以，需要怎样做才可以让算法判断出真正有意义的受欢迎度呢？Rothe介绍说，该团队正在解决这个问题，尝试让机器判断更加主观化。
在试验中，该团队尝试让机器学会个性化的偏好判断。比如说，如果用户喜欢有胡子的男性，那么机器就会偏向认定有胡子的男性会更性感。Rothe说：“在howhot.io网站上，我们简化了相关流程，只学习客观标准，毕竟主观判断相对还是比较困难的。”
Berchtold介绍说，Blinq目前拥有20万月活跃用户，在瑞士、德国、土耳其、英国、美国和泰国颇受欢迎。
除了用人工智能手段判断受欢迎程度以外，Blinq还有其他一些基于地点的人工智能功能，比如利用实时的超本地蓝牙功能用于搭讪相邻区域的潜在约会对象。随着人工智能的不断普及，相信类似于这种“热点”模式的约会方式会大受欢迎。
Source:TechCrunch
