Naine naeratab teisiti kui mees
Naeratab aeg-ajalt nii naisi kui ka mehi, kuid naeratuse dünaamika erineb sugude vahel märgatavalt. Seda on nüüd märganud tehisintellekt, mis suudab puhtalt näolihaste liikumise järgi ära arvata, kas naerataja on mees või naine.
Tehisintellekt on suutnud juba ennegi mehi ja naisi näo järgi eristada, aga seda liikumatute, staatiliste piltide põhjal, kuid Inglismaal asuva Bradfordi ülikooli teadlased on nüüd esimest korda õpetanud tehisintellekti just naeratuse põhjal sugudel vahet tegema.
Hassan Ugail ja ta kolleegid lasid oma masinõppeprogrammil jälgida 49 näo punkti, peamiselt suu ja silmade ümbruses. Programm vaatles, kuidas ja kui kiiresti punktide vahekaugused muutusid, kui naeratus inimese näole valgus.
Vahet tegema ei õppinud aga ainult tehismõistus, vaid ka teadlased said selgust, et naise naeratus on mehe omast laiem: suu ja huuled liiguvad märksa laiemale kui meestel.
Paljudele meist tundub ehk ka isiklike tähelepanekute põhjal, et naised naeratavad väljendusrikkamalt kui mehed, ja värske teadustöö küllap siis toetab siis neid tähelepanekuid.
Praeguseks on teadlased saavutanud, et tehisintellekt arvab naerataja soo ära 86-protsendilise täpsusega, kuid teadlaste hinnangul saab seda täpsust kergesti veelgi suurendada. Nad loodavad ka, et tulevikus võiksid masinad hakata ja puhtalt naeratuse põhjal inimese isikut tuvastama.
Praegusest uuringust kirjutavad Ugail ja kolleegid aga ajakirjas The Visual Computer.
Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa.
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024

<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Below is an extract from a web page. Evaluate whether the page has a high educational
value and could be useful in an educational setting for teaching from primary school to
grade school levels using the additive 5-point scoring system described below. Points are
accumulated based on the satisfaction of each criterion:
- Add 1 point if the extract provides some basic information relevant to educational top-
ics, even if it includes some irrelevant or non-academic content like advertisements and
promotional material.
- Add another point if the extract addresses certain elements pertinent to education but
does not align closely with educational standards. It might mix educational content with
non-educational material, offering a superficial overview of potentially useful topics, or
presenting information in a disorganized manner and incoherent writing style.
- Award a third point if the extract is appropriate for educational use and introduces key
concepts relevant to school curricula. It is coherent though it may not be comprehensive
or could include some extraneous information. It may resemble an introductory section of
a textbook or a basic tutorial that is suitable for learning but has notable limitations like
treating concepts that are too complex for grade school students.
- Grant a fourth point if the extract highly relevant and beneficial for educational purposes
for a level not higher than grade school, exhibiting a clear and consistent writing style. It
could be similar to a chapter from a textbook or a tutorial, offering substantial educational
content, including exercises and solutions, with minimal irrelevant information, and the
concepts aren’t too advanced for grade school students. The content is coherent, focused,
and valuable for structured learning.
- Bestow a fifth point if the extract is outstanding in its educational value, perfectly suited for
teaching either at primary school or grade school. It follows detailed reasoning, the writing
style is easy to follow and offers profound and thorough insights into the subject matter,
devoid of any non-educational or complex content.
The extract: Naine naeratab teisiti kui mees
Naeratab aeg-ajalt nii naisi kui ka mehi, kuid naeratuse dünaamika erineb sugude vahel märgatavalt. Seda on nüüd märganud tehisintellekt, mis suudab puhtalt näolihaste liikumise järgi ära arvata, kas naerataja on mees või naine.
Tehisintellekt on suutnud juba ennegi mehi ja naisi näo järgi eristada, aga seda liikumatute, staatiliste piltide põhjal, kuid Inglismaal asuva Bradfordi ülikooli teadlased on nüüd esimest korda õpetanud tehisintellekti just naeratuse põhjal sugudel vahet tegema.
Hassan Ugail ja ta kolleegid lasid oma masinõppeprogrammil jälgida 49 näo punkti, peamiselt suu ja silmade ümbruses. Programm vaatles, kuidas ja kui kiiresti punktide vahekaugused muutusid, kui naeratus inimese näole valgus.
Vahet tegema ei õppinud aga ainult tehismõistus, vaid ka teadlased said selgust, et naise naeratus on mehe omast laiem: suu ja huuled liiguvad märksa laiemale kui meestel.
Paljudele meist tundub ehk ka isiklike tähelepanekute põhjal, et naised naeratavad väljendusrikkamalt kui mehed, ja värske teadustöö küllap siis toetab siis neid tähelepanekuid.
Praeguseks on teadlased saavutanud, et tehisintellekt arvab naerataja soo ära 86-protsendilise täpsusega, kuid teadlaste hinnangul saab seda täpsust kergesti veelgi suurendada. Nad loodavad ka, et tulevikus võiksid masinad hakata ja puhtalt naeratuse põhjal inimese isikut tuvastama.
Praegusest uuringust kirjutavad Ugail ja kolleegid aga ajakirjas The Visual Computer.
Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa.
After examining the extract:
- Briefly justify your total score, up to 100 words.
- Conclude with the score using the format: "Educational score: <total points>"<|eot_id|>
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

The extract provides some basic information about a scientific study on facial expressions and AI, but it lacks educational structure and coherence. It introduces key concepts, but the content is not comprehensive and includes some extraneous information. The writing style is clear, but the topic may be too complex for primary school students.

Educational score: 3