Билл Гейтс мог быть художником: пермячка придумала метод, определяющий склонность человека к творчеству

23-летняя студентка Пермского университета Екатерина Овчинникова выяснила, как с помощью искусственного интеллекта определить, есть ли у человека способности к творчеству. Вместе с профессором кафедры прикладной математики и информатики Леонидом Ясницким она создала математическую модель, основанную на нейронной сети. Эту сеть девушка «обучила» с помощью социологических, астрологических и биографических данных нескольких выдающихся художников XV–XX веков.

По словам авторов исследования, родители часто за ребенка выбирают профессию, не учитывая его врожденные способности, талант.

– История знает немало примеров, когда данная стезя была выбрана ошибочно, и человек, считавший себя художником, не добивался успеха и вынужден был сменить сферу деятельности. Также были и случаи, когда талант был «зарыт в землю», не развивался в силу того, что его обладатель не до конца осознавал свое призвание – стать художником, – считают авторы исследования.

Екатерина Овчинникова со своим научным руководителем проанализировала биографии 90 известных художников и 92 человек, далеких от искусства.

– Я занималась этим в течение одного семестра раз в неделю. В начале работы я выбирала своих любимых художников, тех, которых я знаю, чьи картины видела в различных галереях. Затем решающим фактором стало наличие общедоступной информации по всем указанным параметрам. Таким же образом проводился выбор людей, не обладающих талантом в живописи, но тут было немного проще, – рассказала 59.ru Екатерина.

В результате анализа Екатерина выделила 17 основных параметров, которые стали общими для людей из разных эпох: год рождения, знак зодиака, стихия, градус Солнца в момент рождения, знак по восточному гороскопу, пол, этнолингвистическая группа (славянская, семитская, армянская, романская, германская), место рождения, сирота или нет, род занятий родителей, образование, были ли художники в семье, были ли душевные расстройства.

По задумке авторов проекта, сеть выдает один вариант ответа – человек либо имеет склонности к художественной деятельности, либо не имеет. Проверяли систему на известных людях, которые не вошли в выборку. То есть брали данные, например, Пабло Пикассо, и выясняли, сможет ли искусственный интеллект определить его как художника.

При тестировании оказалось, что нейронная сеть выдает неверный результат в 7 из 30 случаев – 23%. Таким образом, правильно определить, способен ли человек к художественной деятельности, пока можно в 77% случаев.

– Это была только первая попытка создать такую нейронную сеть. Модель, к сожалению, оказалась нестабильна, однако нейронную сеть, обученную с погрешностью 23%, можно использовать для дальнейшего исследования, – пояснили авторы проекта.

Исследователи в качестве примера сравнили сходные данные Билла Гейтса и Валентина Серова и выяснили, что Билл Гейтс мог бы стать художником, если бы был женщиной или родился в семье рабочих, торговцев или среднего класса, а также если бы среди его родственников были художники. Кроме того, предрасположенность к рисованию была бы выше, если бы он родился в деревне, а не в городе. Валентин Серов не стал бы художником, родись он в городе или в семье рабочих, торговцев или среднего класса.

– Как математик я считаю, что проект можно доработать, добавив параметры, которые точнее будут описывать личность человека (например, какие-либо психологические черты, темперамент), а также исключив некоторые сомнительные (вроде астрологических) параметры. Также можно увеличить множество примеров, тем самым, возможно, снизив погрешность. Однако для этого потребуется больше ресурсов, в том числе какие-то дополнительные источники информации для обучающего множества, – заключила Екатерина Овчинникова. – И все-таки я думаю, что погрешность будет всегда, потому что талант – это нечто врожденное. Несомненно, определенная закономерность с социальными данными прослеживается, но описать это с помощью точной математической модели пока затруднительно.

Напомним, ранее мы писали еще про одну разработку студентов Леонида Ясницкого – ученые механико-математического факультета ПГНИУ придумали новейшую систему прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний, которая работает по принципам организации сетей нервных клеток живого организма.

Еще одна пермячка, студентка магистратуры кафедры прикладной математики и информатики ПГИНУ Ирина Скачкова, разработала нейросетевую систему, способную определить у человека гастрит или желудочную язву.