【深度学习看手相】台湾学生获奖 AI 项目是科学还是伪科学？

2017-08-06 12:44 来源:新智元 机器人

原标题：【深度学习看手相】台湾学生获奖 AI 项目是科学还是伪科学？

1新智元报道

来源： medium，facebook

编译：胡祥杰 张易

【新智元导读】本周日带来一个有趣的研究——台湾的研究者使用深度学习用于看手相的项目。他们结合了看手相、深度学习和聊天机器人，以2000张人手照片作为基础数据，开发出一个在Facebook Messenger上供大众获取使用的看手相机器人。AI的颠覆已经蔓延到了“看相界”：从不久前闹得沸沸扬扬的人脸识别定罪犯，到最近的看人脸断贫富，再到今天要介绍的“深度学习看手相”。

AI的颠覆已经蔓延到了“看相界”：从不久前闹得沸沸扬扬的人脸识别定罪犯，到最近的看人脸断贫富，再到今天要介绍的“深度学习看手相”。

近日，台湾大学举办的一场黑客马拉松（黑客松）比赛上。一位名叫Claire Ching Chen的大学生与实习的同事、大学朋友以及brother 联手开发了一个用于看手相的聊天机器人，名叫Handbot，可通过Facebook Messenger调用。

不过，新智元到Facebook主页上想试用这一聊天机器人时，发现它已经被停用了。

项目具体停用的原因目前还不清楚，但是相比和此前诸多深度学习应用方面的实验一样，这一项目也引起了广泛的争议和关注。

技术细节： 2000张照片作为数据、VGG-16+CNN模型、Chatbot

以下是程序Claire Ching Chen在Medium上对这一项目的技术细节进行的介绍：

据我们所知，许多人都痴迷于占卜算卦，其中，看手相又是一个最简便的方法，每个人都能从这里开始，看到自己的未来。但是，许多人在辨识自己掌心的掌纹时都会面临许多问题。因而，我们想到了这样一条思路，将看手相、深度学习和聊天机器人结合起来。

看手相：在黑客松比赛中，我们首先花了好几个小时来研究看手相的基础知识，其中包括关系、职业和健康和分析预测，随后，我们标注了超过2000张真实的人类手掌照片，并对他们的关系、职业和健康状况分别进行打分，给出了超过6000个分数。

标签数据文档：https://github.com/kkshyu/palm-read/blob/master/labels.csv

深度学习：我们在Keras中使用了VGG-16（16层的神经网络），加上TensorFlow后端作为我们的CNN模型。使用GPU进行加速，我们训练了10轮的epoch，每个epoch包含1000个步骤。模型的均方误差（MSE）为1.3066 。此外，valuation MSE为1.1721。总的来说，训练结果足够鲁棒，可以用于识别一个新的手掌。

代码地址：https://github.com/kkshyu/palm-read/blob/master/train_palm.py

Chatbot：与应用程序和网页相比，聊天机器人对于移动端的用户来说可获得性更强，并且更容易在社交网络上扩展。因此，我们使用 Chatfuel 在Facebook Messenger上创建了一个聊天机器人。

80％的用户留存率

下图是Handbot的一些工作界面。研究者称，他们设计的流畅的UX在Facebook上实现80％的用户留存率。

下图：用户活跃度，从7月21日到7月24日期间的用户数量变化。

下图：7月21日到24日期间项目的用户数量变化。

看手相是迷信还是科学？《大西洋月刊》有话说

《大西洋月刊》曾发表过一篇名为《真的有手相吗？》的文章，探讨看手相预测未来的科学性。

文章称，“人手包含了丰富的信息，因为婴儿的手形成于妊娠早期，研究人员常说，这相当于早期发育的‘化石记录’，可以提供对未来幸福的洞察力。”

以下是详细报道：