你是神经质、随和、外向，还是尽责？新技术声称比你自己更了解你。
机器学习为“一眨眼之间”这个说法赋予了新的含义：南澳大利亚大学和斯图加特大学的研究人员利用眼球运动来预测关键人格特质。
这项研究凸显了眼睛与个性之间的密切联系，并可能有助于推进相关工作，使机器人能够更好地与人类互动。尽管这项研究规模较小，但它揭示了非语言交流的重要性，有望助力开发能够识别和解读社交信号的系统。
研究人员写道：“借助机器学习方法，我们能够自动分析大量眼球运动特征，并按其对人格特质预测的重要性进行排序。与早期研究考察的特征相比，这种方法还让我们得以发现此前研究不足的眼球运动特征与人格特质之间的新联系。”
该项目利用人工智能，通过SensoMotoric Instruments提供的工具追踪和监测了42名参与者的眼球运动。随后，研究人员将这些发现与用于界定人格特质的成熟问卷结果进行了交叉核对。
在开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质这五大关键人格特质中，这项技术轻松识别出了四项：神经质、外向性、宜人性和尽责性。
追踪眼球运动
42名参与者佩戴眼动追踪器，并获得5澳元和10分钟时间，在大学校园商店里购买商品。回来后，他们取下眼动追踪器，并填写了人格和好奇心问卷。
研究人员分析了这些发现，以了解不同活动中与特定人格特质相关的眼球运动如何变化。尽管研究样本较小，作者也表示目前的预测准确度还不足以用于实际应用，但研究确实揭示了个性与眼球运动之间的密切联系。例如，瞳孔直径对于预测神经质很重要。
他们表示，下一步是开发能够识别和解读人类社交信号的系统。
随着人工智能日益融入我们的生活，这类研究可能会变得越来越重要。目前，这项技术已经为苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 等虚拟助手提供支持。
类人机器人
让这些服务和其他机器人更像人类，是许多研究的重点，因为机器已经能够完成许多实用任务。在中国，酒店会使用机器人将物品送到客房，或帮助迷路的顾客。在上海，你还可以喝到机器人制作的咖啡。
然而，目前人们是通过应用程序而非面对面的方式与这些机器人互动。如果能让它们与人类智能地交谈、从互动中学习，并以计算机模拟的共情方式作出回应，就可能为许多其他潜在用途铺平道路。
研究人员写道：“关于人类非语言行为的这类知识，也可能应用于社交互动型机器人，使其能够展现类似人类的行为。这些系统最终或许能够以更自然、更易被社会接受的方式与人类互动，从而变得更加高效、灵活。”
