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Estudantes Usaram Inteligência Artificial para Parar de Ver Tatuadas no Tinder

A ideia é que, em breve, os aplicativos de encontros aprendam as preferências dos usuários com base nas suas interações pelas prateleiras virtuais.
Crédito: Flickr/Alley Oop

O Tinder é, além de uma bizarra distopia romântica, um exercício de negação. Quanto mais fotos vemos — outra mina sorrindo enquanto abraça um tigre dopado? — mais o aplicativo se parece com uma corrida contra o tempo: o único caminho possível é a esquerda e é preciso ser rápido.

Cansado dessa repetição, resolvi deletar o maldito aplicativo e voltar para o mundo das relações físicas – não é tão ruim, acredite. Mas os pós-graduandos Harm de Vries, da Universidade de Montreal, no Canadá, e Jason Yosinki, da Cornell, nos Estados Unidos, seguiram caminho diferente: construíram um algoritmo complexo de aprendizado que reconhece os tipos de mulheres pelos quais se interessam no Tinder.

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Vries me contou por telefone que se mudou para Montreal a fim de cursar a pós-graduação e, quando começou a usar o Tinder, notou que via muitas garotas com as quais não se identificava. "Depois de um tempo percebi que não gostava de um tipo específico de garota: mulheres com muitas tatuagens, piercings e essas coisas. E o Tinder continuava a me mostrar mulheres assim, mesmo eu recusando todas", me disse. "Aí percebi que eles não estavam usando meu histórico de matches para identificar o tipo de garota que eu gosto."

O algoritmo, capaz de entender as preferências dos usuários, foi apresentado em um artigo publicado no ArXiv, um arquivo digital de artigos científicos. Ele ainda não foi revisado por pares.

"É uma questão de tempo até que alguém comercialize esse algoritmo"

O processo de aprendizado profundo utilizado pelos pesquisadores é conhecido como "aprendizado por transferência". Nele, uma rede neural é treinada para identificar algo (nesse caso o gênero) e utilizar esses parâmetros pré-estabelecidos para reconhecer outras características (o nível de atratividade).

Num primeiro momento, a rede foi treinada para diferenciar gêneros com a ajuda de aproximadamente 50.000 fotos do OKCupid para, em seguida, ser treinada a reconhecer o nível de atratividade por meio de 10.000 fotos do Tinder. O produto final alcançou uma precisão de 63% no reconhecimento de pessoas atraentes segundo os parâmetros de Vries, com base em fotos do perfil. Quando as imagens foram inseridas em uma rede não otimizada para gênero ou atratividade, a precisão chegou a 68%.

"É uma questão de tempo até que alguém comercialize esse algoritmo", disse de Vries. "Se você tem muitas pessoas usando o aplicativo, é possível treinar a rede neural diretamente no app, o que melhoraria nosso produto. Esse é só o primeiro passo."

O resultado pode não ser perfeito. Na verdade, esse algoritmo complexo deve ser só um pouco mais eficaz do que a caneta robótica que dá match infinitamente. Parece que de Vries terá que continuar a lidar com todas essas garotas tatuadas.

Tradução: Ananda Pieratti