Izzattillo Islomov
Inson yuzi juda ifodali. U yuz ifodalari, gapirish, chaynash va ko’z harakatlari kabi turli funktsiyalar uchun murakkab mushaklar tarmog’idan foydalanadi. Yuzda 40 dan ortiq individual mushaklar mavjud bo’lib, u mushaklarning eng yuqori konsentratsiyasi bo’lgan mintaqaga aylanadi. Bu mushaklar bizga turli xil his-tuyg’ularni etkazish va muloqot va kundalik faoliyat uchun zarur bo’lgan murakkab harakatlarni amalga oshirish imkonini beradi.
Odamlar boshqa odamlarning yuzlariga qarab turli xil ma’lumotlarga ega. Bularga shaxsiyat, aql-zakovat, siyosiy mafkura, jinsiy orientatsiya va boshqa ko’plab psixologik va ijtimoiy xususiyatlar haqidagi hukmlar kiradi. Biroq, odamlar kundalik hayotlarida bu xulosalarni deyarli avtomatik ravishda qilishsa-da, bu xulosalarni qilish uchun yuzlarning aynan qaysi xususiyatlaridan foydalanilgani bahsli bo’lib qolmoqda.
Tadqiqot muallifi Stig Hebbelstrup va uning hamkasblari bitta yuz suratidan siyosiy mafkurani bashorat qilish uchun hisoblash neyron tarmoqlaridan foydalanish mumkinmi yoki yo’qligini o’rganmoqchi bo’lishdi. Hisoblash neyron tarmoqlari – bu biologik miyalarning tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan algoritmlar sinfidir. Ular qatlamlarga tashkil etilgan sun’iy neyronlar yoki birliklar deb ataladigan o’zaro bog’langan tugunlardan iborat. Har bir neyron oldingi qatlamdan ma’lumot oladi, funktsiyani qo’llaydi va chiqishni keyingi qatlamga o’tkazadi.
Hisoblash neyron tarmoqlarining asosiy maqsadi neyronlar orasidagi aloqalarni sozlash orqali ma’lumotlar ichidagi naqsh va munosabatlarni o’rganishdir. Ko’pincha o’qitish yoki optimallashtirish deb ataladigan ushbu o’quv jarayoniga odatda orqaga tarqalish deb ataladigan usul yordamida erishiladi. Bu shuni anglatadiki, natijada xatolikka yo’l qo’yilgandan so’ng, uni tuzatish uchun oldingi tugunlardagi funktsiyalarga o’zgartirishlar kiritiladi.
Ushbu neyron tarmog’ini o’rgatish uchun tadqiqotchilar 2017 yilgi Daniya munitsipal saylovlaridagi siyosiy nomzodlarning ommaga ochiq fotosuratlari to’plamidan foydalanganlar. Ushbu fotosuratlar nomzodlarning o’zlari tomonidan ommaviy muloqotda foydalanish uchun Daniya radioeshittirish korporatsiyasiga (DR) taqdim etilgan. Mualliflarning qayd etishicha, bu saylovlar qutblanmagan sharoitda o‘tgan. Nomzodlar o’z partiyalari ichida raqobatbardosh saylovlar orqali yuqori darajada tanlanmagan va shuning uchun Daniya siyosatshunoslari tomonidan “siyosatdagi so’nggi havaskorlar” deb ataladi.
Dastlabki ma’lumotlar to’plami 5230 ta yuz fotosuratlaridan iborat edi. Shu bilan birga, tadqiqotchilar mafkuralari kam aniqlangan, chap yoki o‘ng qanot deb tasniflash mumkin bo‘lmagan partiyalar vakili bo‘lgan nomzodlarning suratlarini, mashinada ishlov berish uchun mos bo‘lmagan va rangli bo‘lmagan yuzlarning suratlarini istisno qilishdi.
Nomzodning ism-shariflari yoki partiyalarini bilmagan muallif so‘ng fotosuratlarni qo‘lda tekshirib chiqdi va yevropalik millatga mansub bo‘lmagan nomzodlarning suratlarini chiqarib tashladi. Bunday istisno qilishning sababi shundaki, kelib chiqishi yevropalik bo’lmagan nomzodlar, vizual tarzda aniqlash oson bo’lsa-da, chap qanot partiyalari vakillari bo’lish ehtimoli 2,5 baravar yuqori edi.
Nihoyat, mualliflar soqolli nomzodlarning fotosuratlarini chiqarib tashladilar va soqollar yuz ifodalarini aniqlashga va boshqa ba’zi tahlillarga ham putur etkazishi mumkinligini ta’kidladilar. Algoritm erkak va ayol fotosuratlarida alohida o’qitildi. Yakuniy ma’lumotlar to’plami 4647 ta fotosuratdan iborat bo’lib, ulardan 1442 tasi ayollar edi.
Hebbelstrup va uning hamkasblari algoritmning to‘g‘riligini Daniya parlamentariylarining qo‘shimcha namunasida sinab ko‘rdi. Ushbu namuna erkaklar va ayollarga bo’lingan, algoritm har biriga alohida qo’llaniladi, ammo boshqa istisnolar qilinmagan. Barcha fotosuratlar faqat yuzlarni ko’rsatishi va mafkurani aniqlash uchun ishlatilishi mumkin bo’lgan boshqa elementlarni (masalan, fon ranglari yoki kiyim-kechak) chiqarib tashlash uchun tahrirlangan.
Tadqiqotchilar Microsoft Azure kognitiv xizmatlaridan Face API yordamida yuz ifodalangan emotsional holat o‘lchovlarini yaratdilar. Natijalar shuni ko’rsatdiki, yuzlarning 80 foizi baxtiyor, 19 foizi esa neytral ifodalarga ega. Mualliflar buni algoritmning boshqa turdagi yuz ifodalarini aniq aniqlay olmasligi bilan bog‘lashmoqda. Bundan tashqari, ular nomzodlarning jozibadorligini va erkak nomzodlarning erkakligini baholash uchun algoritmlardan foydalanganlar.
Natijalar shuni ko’rsatdiki, ushbu ma’lumotlar bo’yicha o’qitilgan neyrotarmoq erkaklar va ayollarning yuz fotosuratiga asoslangan mafkurani bashorat qilishda 61% aniq edi. Boshqacha qilib aytganda, bashorat qilish algoritmining aniqligi tasodifdan yaxshiroqdir.
Mafkura toʻgʻrisida qaror qabul qilishda hal qiluvchi ahamiyatga ega boʻlgan yuz xususiyatlari tahlili shuni koʻrsatdiki, erkaklarda erkaklik va jozibadorlik mafkura bilan bogʻliq emas. Biroq, jozibali ayollar o’ng partiyalarning vakillari bo’lish ehtimoli ko’proq edi. Baxtli yuzlar, ham erkak, ham ayol, o’ng qanot partiyalarining vakillari bo’lish ehtimoli ko’proq, neytral ifodali yuzlar esa chap qanot bo’lishi mumkin edi. Kamdan kam bo’lsa-da, yuzlarida nafrat ko’rinadigan ayollar ko’proq chap partiyalar vakillari edi.
“Bizning natijalarimiz chuqur o‘rganish yondashuvlari shaxsiy hayotga tahdid solayotganini tasdiqladi. Oldindan ishlab chiqilgan va faqat ommaga ochiq ma’lumotlar asosida tasdiqlangan tarmoqdan foydalanib, biz tasvirlangan odamning mafkurasini ikki namunada taxminan 60% vaqtni bashorat qilishga muvaffaq bo‘ldik”, deb xulosa qiladi tadqiqotchilar.
“Shuningdek, biz namunaviy bashorat qilingan mafkura yuzning mustaqil ravishda tasniflanishi mumkin bo’lgan xususiyatlari bilan bog’lanishining birinchi namoyishini taqdim etamiz. Ayollar uchun (erkaklar bo’lmasa ham), model konservativ bo’lishi mumkin bo’lganlar orasida yuqori jozibadorlik ballari topildi. Bu natijalar ishonchli, chunki inson baholovchilaridan foydalangan holda oldingi tadqiqotlar jozibadorlik va konservatizm o’rtasidagi bog’liqlikni ta’kidladi.
Tadqiqot mafkuralar va tashqi ko’rinish o’rtasidagi bog’liqlikni ilmiy tushunishga qimmatli hissa qo’shadi. Ammo shuni ta’kidlash kerakki, u ham e’tiborga olinishi kerak bo’lgan cheklovlarga ega. Shunisi e’tiborga loyiqki, mualliflar namunadagi o’ng va chap qanot siyosatchilarning foizini ko’rsatmaydilar, ammo ma’lumot sifatida teskari tangadan foydalanishadi.
Biroq, agar siyosatchilarning ushbu toifalaridan biri fotosuratlar namunasining 60% dan ortig’ini tashkil etsa, barcha nomzodlarni dominant toifaga mansub deb tasniflash o’rganish algoritmida erishilganidan ko’ra ko’proq aniqlikni keltirib chiqaradi. Bu natijalarni boshqacha yoritadi. Bundan tashqari, tadqiqotga fotosuratlari kiritilgan barcha siyosatchilar daniyalik edi. Boshqa populyatsiyalar bo’yicha natijalar bir xil bo’lmasligi mumkin.
Behruzbek Hamidov
