【新智元導讀】最近，知乎上「微軟小冰測顏值是否比較準？」的問題又被網友們討論了起來，相關瀏覽量已經超過了450萬。不過說到底，顏值測試不過是一個供大家娛樂的小游戲，如果較真你就輸了。

「帥不帥」「美不美」，微軟小冰告訴你

盡管微軟早在幾年前就推出了「測顏值」的功能，但隨著AI技術的不斷進步以及與微信等其他軟件的結合使用，微軟小冰「測顏值」的小游戲到現在仍然很受網友歡迎。

最近，知乎上「微軟小冰測顏值是否比較準？」的問題又被網友們討論了起來，相關瀏覽量已經超過了450萬。

許多網友都在帖子下面曬出了自己體驗小冰顏值評分測試的照片，并給出了自己對微軟小冰顏值測試準確性的評價。

更有看熱鬧不怕事大的網友翻出一些明星的素顏照來讓小冰進行顏值打分，有些「素顏」的得分也是比較低……

綜合大部分評論來看，大多數網友覺得小冰的評分還是比較準的。雖然有些網友反映同一個人化妝前后的評分不一樣，但也從側面說明了小冰對顏值的評分還是比較準的，要是評分一樣，化妝還有什么用呢？

顏值測試背后，我的分數是怎么來的？

暫且將微軟小冰顏值評分準不準的爭論放在一邊，那么這個分數到底是誰給你打出來的呢？

有些網友猜測微軟小冰背后實際上是人工在操縱評分，這純屬是「無稽之談」，且不說人工評分可不可行，單是龐大的工作量就不是人力所能夠承擔的。

實際上，微軟小冰顏值測試程序背后，是一套龐大的AI算法系統在起作用，采用的是深度學習算法的原理。

簡單來說，就是我們上傳照片后，小冰通過采用最新人工智能AI技術進行精準識別人臉屬性信息，并通過數據比對等方式進行一系列人臉相關的屬性分析，包括顏值、年齡、性別、微笑程度、情緒、皮膚狀態等，然后根據函數模型輸出分數。

人臉顏值檢測一般視為一個簡單的regression(回歸)問題，就是找到一個函數 function，通過輸入特征 x ，輸出一個數值 Scalar 。

在此之前，要收集大量的“人臉”數據，人為的判斷顏值并「標注」。一般而言，對同一張臉采集N個「標注」，去掉最高和最低的M個，取剩余標注的平均值來作為AI評分的groundtruth。

Regression的過程一般包括3個步驟：一是確定一個模型，二是確定評價函數，三是找出最好的一個函數。此外，還可以通過對step1和step2的優化來得到更為“準確”的值。

而微軟小冰的顏值測試算法可能還涉及到Deep Label Distribution Learning(標簽分布學習算法)和ranking(排名)，以便得出更加匹配的結果。

微軟小冰的顏值測試準不準？較真你就輸了！

那么，微軟小冰AI算法給出的顏值分數到底準不準呢？

實際上，對于這個問題的回答就好比我們中學時做的語文閱讀理解題，參考答案會給出一個所謂的「標準答案」，但實際上幾乎沒有人的答案和「標準答案」完全一樣。

而小冰給出的「分數」，就好比「標準答案」，對于執行算法的程序而言，它無疑是高度「準確」的，但對于有著主觀判斷的個人來說，就無法保證始終是「標準答案」了。

此外，從人臉檢測的AI算法的運行原理上來看，groundtruth實際上是由大量人為的「標注」給出的，只不過當這個數據規模足夠大的時候，人的影響因素就降低了。

也就是說，AI參考的標準，是大部分人的一個平均審美值，如果你的審美不在這個平均值內，那么小冰給出的顏值分數在你看來可能就是不準的。

不過說到底，微軟小冰的顏值測試不過是一個供大家娛樂的小游戲，為了分數去較真著實沒有必要。

參考鏈接：

https://www.cnblogs.com/xxlad/p/11198853.html

總結

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