Harm de Vries, estudante de pós-doutorado do Canadá, criou um programa para ajudá-lo a selecionar perfis do Tinder automaticamente. O sistema usa técnicas de aprendizado (deep learning) criadas para que PCs entendam e fixem informações como gostos pessoais, aparência física, formato do rosto, do cabelo e outros detalhes. Segundo Vries, a última versão da máquina acertou 68% de mulheres que atrairiam o desenvolvedor se ele mesmo escolhesse.
Na primeira edição, o resultado não foi muito bom. O estudante usou 10 mil fotos da rede social de encontros e informou sua opinião sobre oito mil delas. Vries utilizou o computador para classificar as duas mil fotos restantes. O sistema acertou apenas 55% das escolhas, o que é um padrão quase aleatório. Por conta disso, o programador passou a usar outra abordagem.
Estudante aplicou conceitos de aprendizado em seu programa (Foto: Divulgação/Universidade de Montreal)
Para melhorar a precisão do programa, Vries selecionou outras 500 mil imagens - dessa vez, retiradas de outro site de encontros.
A primeira tarefa do computador foi determinar o sexo das pessoas do universo pesquisado. A máquina registrou 95% de precisão na função. De acordo com Vries, os 5% de erros podem ser interpretados por fotografias de perfis que não exibem rostos.
Além disso, segundo o criador do programa, em entrevista ao site da PC World, há ainda muito para evoluir na ferramenta. A atração física por alguém não é uma ciência exata e tende a ser algo difícil de fazer um computador entender.
Via PCWorld, TechTudo.
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