雷鋒網按：
“美”是個亙古不變的話題。不管在哪個時代，無論在哪個國家，各種選美比賽層出不窮。但不管是世界小姐選美大賽，還是地區選美大賽，奪魁的佳麗儘管得到評委的別樣青睞，但很難受到觀眾的一致好評。答案很明顯：美是一件很“私人”的事。選美大賽受到了太多主觀觀點的桎梏，導致評委心中美若天仙的女神只是你眼中相貌平平的鄰家女孩
。
對此，俄羅斯生物科學家Alex Zhavoronkov表示：
我們不需要人類的觀點。
於是，她與夥伴共同發起了第一屆機器人擔任評委的國際選美比賽：Beauty.AI.1.0，其初衷是建立一種客觀標準，使選美的結果讓所有人驚豔。這種客觀標準無關乎人類觀點，全由機器人定奪。
讓機器人擁有發現美的眼睛：深度學習
Beauty.AI誕生於2015年，由俄羅斯和香港科學家合作的青年實驗室開發，並得到了微軟和英偉達等科技巨頭的支持。成立之後，Beauty.AI在全球範圍內（包括印度、中國、非洲和美國等國家）舉辦了一期線上選美比賽，從2015年11月起持續到2016年1月， 吸引5000名男女選手參加。候選人發送自拍照片參賽，機器人擔任評委為各位選手的顏值打分，來評選出最美麗的“佳麗”。
三位機器人擔任第一屆Beauty.AI（Beauty.AI.1.0）選美大賽的評委，它們由Anastasia Georgievskaya和另外三位俄羅斯科學家Jane Schastnaya、Poly Mamoshina和Zhavoronkov開發，它們能夠獲得各位選手的面部比例和皺紋資料，並將選手們的資料與模特比較。之所以選擇面部比例和皺紋數量作為評價選項，是因為團隊認為這些特徵可以通過數學進行量化。
那麼，演算法是怎樣精確而有效地計算和跟蹤這些特徵的？
Beauty.AI的演算法名叫RYNKL，通過深度學習驅動。Georgievskaya從各大資料庫（包括互聯網電影資料庫IMDB的演員照片庫）中選取了20000張照片來訓練RYNKL，這些被選中演員的身高、體重和年齡較為相近。她表示：“我們選取了高解析度的面孔照片，所有照片至少都是1024圖元。Harrison Ford的照片就在其中，他有著性☆禁☆感的皺紋，我們的程式非常喜歡。”最後，這些照片庫和Beauty.AI 1.0比賽的5000名選手加在一起，共同用來訓練演算法。
訓練的第一步就是在引導之下學習，比如：在老師（如Georgievskaya）的幫助下學習，這也是諸如Facebook這樣的科技公司訓練機器學習演算法的方式。Georgievskaya首先選取一些資料（照片），並將資料分離開來：Harrison Ford的臉上有多少條皺紋？和同齡男性相比，他的皺紋是多是少？Georgievskaya表示：我們監測照片的解析度、曝光情況和面部特徵。另外值得一提的是，Beauty.AI比賽的參賽照片不准化妝、不准有鬍鬚，頭髮也不准遮住臉部。對於鬍鬚和頭髮，Beauty.AI團隊還可以手動梳理。但對於機器人來說，識別化妝實在太難，特別是在“心機妝”滿大街的今天。
在手動訓練之後，RYNKL開始學習將皺紋變成白色線條。Georgievskaya展示了RYNKL的思維過程：一張印有皺紋的彩色照片變成了一張佈滿白色線條的黑白照。RYNKL計算這些線條，並對之進行打分。在這張黑白照上，白色的區域越少，分數就越低，排名就越高，你就越美麗。之後，Georgievskaya使用相似的方法來訓練名為PIMPL的新演算法識別痘痘。訓練完成之後，PIMPL可以成功將雀斑和痘痘、粉刺等區別開來。
機器人眼中的“美人”：大跌眼鏡
Beauty.AI比賽自發起之後，舉辦得相當火熱。第二屆比賽（Beauty.AI.2.0）從2016年4月起持續到2016年8月，吸引了6000多名選手參加。在激烈的角逐之後，觀眾終於等來了最後的結果。
以下是18至29歲年齡組排名前5的女性：
以下為此次選美比賽其他年齡組和性別的獲勝者：
不用說，大家隨意感受一下，就知道結果有多大跌眼鏡了。
Beauty.AI也表示，結果出來之後，很多選手寫信表示抗議。其中一人寫道：
你們的“機器人”價值何在？隨便逛逛商場，我就能找到比你們的選美大賽“優勝者”更漂亮的人。
Beauty.AI首席科學家Alex Zhavoronkov則辯稱：
我也無法認同機器人選出的部分優勝者，很多我認為的有吸引力的入圍者，最終都被AI評審排除了。但整體上說，還算不錯。
對此團隊的解釋為：作為該演算法的一個指標，機器人會評估一個人相對其真身年齡的年輕程度，將參賽者的真實年齡與系統預測的真實年齡以及此人看上去的年齡進行對比。在18歲至29歲年齡組前5的女性中，Lu Sophia得分最高，因為真實年齡達到18歲的她，在機器人眼中只有13歲。同時，機器人將參選者與資料庫中的演員和模特的面部進行了對比。其中一個元件將其與資料庫中的平均美貌進行對比，另外一個則將其與這些“美人”的特點進行對比。
此外，很多人抗議Beauty.AI的機器人評委是種族歧視者，因為結果顯而易見：最終脫穎而出的44位勝出者中，黃色人種和黑色人種分別只有6名和1名，其餘的37張面孔都是白種人，但大賽組委會表示膚色並不在機器人評分的範疇之中。
對此，Alex Zhavoronkov的解釋是：判斷更深的膚色或不連續的光線，對機器人是巨大的挑戰。因此，為了避免這種尷尬，機器人就自動把黑色人種排除在分析之外了。
但深究原因，還是與深度學習演算法有關。“深度學習”是自下而上的，其試圖模仿大腦的神經元之間傳遞、處理資訊的模式。簡單來說，這種方法就是就是你給它資料，系統就會自動學習和做出反應。而這次選美大賽的“主觀偏見”，原因就是它們學習的知識和資訊主要來自白人世界。因此，雖然團隊非常努力地避免偏見，最後還是陷入到了偏見的牢籠中，而且這種偏見還是”無意識“的。
不過，拋開Beauty.AI選美大賽帶來的爭議不談，大賽組委會表示實際上這次選美比賽並不是為了娛樂。它的前身是一個運用人工智慧來評估健康的項目，該項目甚至希望在未來能用於延緩衰老。Zhavoronkov解釋說：
我們只想通過此次比賽讓人們看起來更年輕、更健康。
大賽主辦方YouthLaboratories也表示：
通常意義上，不論國籍和年齡，美麗的人都有著健康的面龐。而從‘選美’這一富有娛樂性的活動開始，我們可以讓機器學會如何評判“健康”，這是人工智慧的重要一步。
到現在為止，Beauty.AI選美大賽已經舉行了兩屆了，雖然觀眾對選美的結果紛紛表示辣眼睛，但大賽組委會還是非常堅持，Georgievskaya表示還將有Beauty.AI.3.0。也許，參賽選手還會趨之若鶩。但對於結果，雷鋒網認為，作為觀眾，我們笑笑就好。
Via：
Ars Technica
，雷鋒網編譯
