在8月的尾聲，我們迎來了Beauty.AI2.0的評選結果。這由AI機器人評選的選美比賽，從6000名入圍者的數據集中挑選出他們認為最好看的人。
Beauty.AI的選美比賽能讓參與者成為第一個由機器人選出的選美皇后或選美皇帝，參加者來自119個不同的國家，最受歡迎的地區分別是俄羅斯、美國、印度、德國和意大利，它們通過一個專門的iOS和Android應用程序發送素顏的個人文檔，然后利用各種算法進行周密分析，對各方面被公司認可的美貌標志進行建模。
我們都知道，選美比賽從一開始就帶有些許的量化性質。雖然美的概念往往是一瞬間的、無法量化的，工業機器人維修，但在選美比賽中我們進行分類、排名：
這種基于確定的規則，讓我們可以客觀、公正地衡量一個本質上神秘、主觀的想法。
像機器學習之類的新工具讓我們能用前所未有的方式來分析圖像，Beauty.AI的背后的主辦方是YouthLaboratories，其聯合創始人兼研究員AnastasiaGeorgievskaya對DigitalTrends的記者說道，
我們的目標是探索可以評判美感的新方法、新途徑。
機器審美的秘密算法
Beauty.AI總共采用了五個算法：
1.RYNKL的面部皺紋檢測算法；
2.檢測粉刺等皮膚問題的PIMPL算法（包括了無過濾/高級過濾的斑點檢測）
3.面孔對稱性；
4.把真實年齡和預測年齡比對，判斷是否顯老；
5.將面部與數據庫中的演員和模特作比較。
不同于之前的眾多選美比賽，這次比賽對來自全世界任何年齡范圍的個人開放。我們認為這個比賽比以往的選美比賽更公平，那些都只有20至30歲之間的美女參加，Anastasia說，我們認為人在每個年齡階段都是美麗的，所以為什么不能有一個涵蓋所有年齡群體的選美比賽呢？
有趣的是，Anastasia指出，當公布AI機器人選美比賽的排行榜時，很多人的觀點產生了巨大分歧。就像機器能否具有創造性的問題，這似乎是另一個非常有爭議的話題AI的審美與人類標準的差距。
不是每個人都喜歡選出的獲勝者，Anastasia承認。
但她覺得，就像人們在1970年代害怕把電腦帶回家一樣，KUKA機器人示教器維修，僅僅因為AI選美是新興事物。
對于AI當選美評委，或許大家還沒有接受這個觀念，但這并不會讓我們停下腳步。我們應該完善算法，使評判更準確。這就是我們希望人們能積極參加這個活動的原因：我們能從這些照片中獲得人工智能對人臉的評價和看法。
人們對結果產生激烈反應的一個可能原因在于，Beauty.AI沒有考慮到美的主觀性。來自OkCupid等互聯網約會網站的數據表明，我們認為一個人有多美麗往往是因人而異的。而另一個原因可能是邏輯上的預期取決于你的地域（很多亞洲人覺得金發碧眼好看，不少歐洲人覺得黑發褐眼迷人），這就同樣證實了之前雷鋒網的一篇文章所說的，不同國籍的理想身材簡直大相徑庭。
同樣的情況也適用于性別的差異，一個年輕活力、沒有皺紋的人可能也不是人們期望的理想型。但至少現在，Beauty.AI規避了所有這一切。像福特的T型汽車，在各種可以選擇的顏色中，只要它是黑色的，KUKA機器人示教器維修，每個人都持有相同的審美標準。
而YouthLaboratories實際上深藏功與名，雖然它利用AI選美比賽吸引了人們的注意力，也可能增強其圖像數據集，但背后的團隊真正感興趣的是通過分析照片獲得健康相關的信息。
例如，如果算法認為你比你的實際年齡大得多，你也許應該考慮改變你的生活方式了，Anastasia在展望未來的時候提到，這些跡象有助于建議人們去拜訪醫生，檢查身體是否一切正常，更多地關注自己的健康。當我們加入更多的算法后，人們將會獲得更多的數據。
雖然以審美比賽來引入AI研究確實有些噱頭，但誠然，用選美這個賣點還是能吸引不少人關注的。作為圖像識別的一個好例子，這一技術可能在明天，或者至少在幾年以后將會產生重大影響。
在取得首次比賽的巨大成功后，Beauty.AI計劃每個季度舉辦一次，下一次將在10月份舉辦。為此，Beauty.AI不僅接受參賽選手提交個人文檔，而且也接受開發人員提交幫助量化選美標準的新算法。