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AIを使った血液型推測の的中率は40%ほど [AIで血液型]

AmazonのAI(機械学習)で血液型予測をしてみたところ、的中率は40%ほどとのことです。

ai_image_gazou_ninshiki.png

以下は、金澤正由樹さん「Blood Type and Personality 3.0」の要約です。

AI技術(Amazon AWS S3 + ML)を使って血液型予測を試みてみました。結果:正解率は42%です。これは予想を少し下回っています。しかし、このまま進めば、正解率は50%を超える可能性があります。
ちなみに、2回目の試行(No.2)では、学習データの設定を間違えて、初めに30代の女性のデータをほとんど使用しませんでした。このデータを使用するように設定を修正した後、正解率は5〜10%向上しました。
これは性別や年齢によって血液型の特徴が変化することを立証したのかもしれません。
次回は、モデルを修正して再試行します。

Blood Type and Personality 3.0: Reality Proved by 300,000 People and AI

Blood Type and Personality 3.0: Reality Proved by 300,000 People and AI

  • 作者: Masayuki Kanazawa
  • 出版社/メーカー: Createspace Independent Publishing Platform
  • 発売日: 2018/03/27
  • メディア: ペーパーバック


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AIを使えば血液型人間学と心理学のデータを矛盾なく説明できる!?《続》 [AIで血液型]

前回の続きです。

たいていの性格についての質問&回答では、年齢や性別の影響が大きいことは明らかなので、手持ちのデータを試験的に分析してみました。

グラフを見ればわかりますが、もはや私の能力レベルで簡単に分析できるような代物ではありません。[がく~(落胆した顔)]
#さすがに、こんな結果は予想していませんでした。
いよいよAIの出番ですかね? (写真はGoogleのサイトから)

google_home.PNG

確実に言えるのは、たとえ一見すると同じように思える質問でも、「血液型」より「年齢」「性別」の影響が大きい場合もあり、そうでない場合もあるということです。
もう一つ確実に言えるのは、統計の“常識”に従って「ランダムサンプリング」なんかをすると、結果が無茶苦茶になるということです。
確かに、これでは心理学の性格検査の結果が全くバラバラで、ほとんど一致しないのにも納得です。
つまり、間違いのない差を出すためには、大きな差が出る「有名な特性」を使うのが一番確実ということですね。

なお、線の色は、少しも見やすくなるように、男性なら青・灰色系、女性では赤・茶色系にしてみました。

Q3-1.PNG
[ひらめき]年齢の影響が大きい


Q3-2.PNG
[ひらめき]年齢の影響が大きい


Q3-3.PNG
[ひらめき]女性は50代になるとストレスが減る(AB型を除く)が、男性はあまり変わらない


Q3-4.PNG
[ひらめき]男女の差が大きいが、50代では小さい


なお、10代以下と60代以上のデータは、サンプルが少ないので表示していません。
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AIを使えば血液型人間学と心理学のデータを矛盾なく説明できる!? [AIで血液型]

最近はAIが大流行です。
私もAIスピーカーは、Google Home、LINE Clova Waveを持っています。
Amazon Echo も購入希望です(写真はAmazon.comより)。

echo2nd.PNG

そこで、AIそのものでなくとも、それっぽい統計的な手法で血液型のデータを分析できないかず~っと考えていたら、なんとなくできそう感じになってきました。

さて、たいていの性格についての質問&回答では、「血液型」より「年齢」の影響が大きいようです。
これはどういうことかというと、各年齢を均等に調査する(ランダムサンプリング)と、見かけ上は血液型の影響が小さくなるということです!
確かに、この推測は現実のデータ(縄田さん坂元さんのデータ)とうまく一致します。

それではということで、手元に数千件の生データがあるので、ネットでいろいろと探していたら、「数量化1類」という統計分析の方法を見つけました。
#古典的なAIで使われていた手法かも…。
思い立ったが吉日ということで、差がある代表的な質問の500人だけピックアップ(統計ソフトの都合)して、試験的に分析した結果は次のとおりです。
説明変数の数値が大きいほど、性格に影響を与えていることになります。
#年代(年齢)は便宜的に10歳毎に区切って分析しました。

一類1.PNG

一類2.PNG

一類3.PNG

一類4.PNG
いやぁ、こんなにうまくいくとは…。
#質問によっては、性別や職業の影響も大きくなるようですね。

ところが、実際に血液型別に人間観察をするときは、完全なランダムサンプリングという場合は少ない―というか、ほとんどない―ので、年齢、性別、職業…などが同じようなサンプル(例:学校、職場)で行っていますよね。
だから、結構な差が出ているはずで、多くの人(70%程度)にはそれらの差を観察することが十分に可能となります。

なんでこんな簡単にことに誰も気が付かなかったのでしょうか?

東大工学部出身の正比古さんや、亡くなった(血液型が大好きだった)大村政男さんが知ったら、我がことのように喜んでくれるかもしれません。
これで、今までの知見と組み合わせると、血液型人間学と心理学のデータがほぼ矛盾なく説明できるわけですから…。
少なくとも私はそう信じています。

余談ですが、最新のAIテクノロジーを使えば、もっとうまく説明できるはずです。
というのは、「数量化1類」は、分析手法がかなり単純(線形)だからです。
機会があれば、そのうちチャレンジしてみたいと思っています。[るんるん]
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顔写真から血液型を当てる人工知能に挑戦!結果は?《続》 [AIで血液型]

前回の続きです。

開発には顔写真の素材集めが一番大変だったそうです。

ET2016-000s.jpg

画像はサイトよりいただきました(追記:正しくはDeep Learning…)。

「組込み×ディープラーニング」開発秘話について、『Interface 4月号』には載せきれなかった内容をBee中村仁昭、岩貞智に徹底インタビュー!
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Clova WAVEを予約注文しました [AIで血液型]

昨日、Clova WAVEを予約注文しました。
Amazon EchoやGoogle Homeに対抗する、LINEのAIスピーカーです。

今月ぐらいには届くらしいです。
が、最初はLINE Musicしか使えないので、血液型はしばらく質問できません(笑)。

実際にいろいろなAIに質問してみたところ、自分の血液型を答えてくれるのは、Microsoftの「りんな」ぐらいで、Apple Siri、Amazon Echo、Google Homeは回答してもらえませんでした。[たらーっ(汗)]

clova-wave.PNG

マイクロソフトのAI女子高生りんなはAB型 [AIで血液型]

AIといえば人間に勝利したAlphaGoが有名ですが、
マイクロソフトのAIも人種差別発言や腐女子でネットをにぎわしています。
日本では、女子高生という設定で、LINEで会話できます。
血液型を質問したところ、AB型という回答がありました。
妙に納得(笑)。

りんな.png
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