В современном обществе выбор ресторана часто зависит не только от качества блюд, уровня обслуживания или интерьера, но и от атмосферы, которую создают посетители заведения. Внешний вид людей, посещающих ресторан, невольно влияет на восприятие места и может стать одним из факторов, определяющих наше желание вернуться или посетить его впервые. Именно эту идею взяла за основу интригующая инициатива Looksmapping, которая с помощью искусственного интеллекта попыталась определить, в каких ресторанах собираются самые привлекательные гости по версии алгоритмов. Looksmapping — это проект, разработанный командой walzr.com, который использует искусственный интеллект для оценки внешней привлекательности посетителей ресторанов на основе их фотографий в профилях Google Maps.
Анализируя миллионы отзывов и сопровождающие их изображения пользователей, система выставляет каждому гостю рейтинг красоты по шкале от 1 до 10. В итоге карта отображает рестораны с клиентурой, которую AI оценивает как «горячую» или «не очень», при этом красный цвет обозначает высокий рейтинг привлекательности, а синий — более низкий. Подобный проект является своеобразным зеркалом коллективных человеческих представлений и предвзятостей. Искусственный интеллект, несмотря на его технические преимущества, не лишён ошибок и искажений — он тренируется на данных, которые сами по себе содержат социальные стереотипы и культурные установки. Тем не менее, Looksmapping ставит интересный вопрос о том, как внешность влияет на восприятие мест и людей в повседневной жизни.
Понятие внешней привлекательности всегда было субъективным и культурно обусловленным. Оно варьируется в зависимости от эпох, общества и личных предпочтений. Однако в эпоху цифровых технологий и социальных сетей визуальные образы стали играть особенно важную роль. Наши решения, в том числе и выбор ресторанов или кафе, зачастую непроизвольно зависят от того, что нам кажется эстетически приятным или соответствующим представлениям о «модном» и «привлекательном». Анализ отзывов и профилей в Google Maps показывает, что визуальные особенности посетителей могут стать фактором, ассоциирующимся с качеством или статусом заведения.
Например, рестораны с молодыми, модными и активно публикующими свои фотографии клиентами зачастую воспринимаются как более престижные или востребованные. Looksmapping систематизировал эти представления и дал им числовое выражение, что позволяет получить необычный взгляд на ресторанную индустрию. Ключевым аспектом проекта является его методология. Сначала производится тщательный сбор огромного объема данных — сотни тысяч пользовательских профилей и отзывов с Google Maps в таких мегаполисах, как Нью-Йорк, Лос-Анджелес и Сан-Франциско. Далее фотографии профилей проходят через модель искусственного интеллекта, которая обучена распознавать и оценивать привлекательность лица по определенным характеристикам.
Итоговый рейтинг каждого ресторана формируется на основе средней оценки внешности всех его посетителей. Несмотря на кажущуюся простоту, такая методика вызывает ряд этических и философских вопросов. Во-первых, использование внешности как критерия оценки и ранжирования заведений может усугублять социальное разделение и формировать новые виды предвзятости. Во-вторых, критерии привлекательности, заложенные в модель, отражают стереотипы, присутствующие в исходных данных, а значит, не свободны от субъективизма. В-третьих, акцент на внешности отвлекает внимание от более глубоких качеств ресторана — кухни, атмосферы, обслуживания.
Тем не менее, проект Looksmapping становится не только забавным экспериментом, но и поводом для размышлений о том, как технологии и искусственный интеллект влияют на наше восприятие окружающего мира, даже в таких привычных вещах, как выбор места для обеда. Кроме того, карта Looksmapping демонстрирует, как алгоритмы могут использоваться для создания новых форм городской навигации и рекомендаций, основанных не только на традиционных параметрах, но и на социальных и визуальных факторах. Для маркетологов и владельцев ресторанов такие данные могут стать инструментом для привлечения определенной аудитории и формирования имиджа заведения. Важно отметить, что проект доступен на сайте walzr.com и охватывает три крупнейших города США, предоставляя возможность сравнивать результаты и делать выводы о региональных особенностях культур потребления и эстетических предпочтений.
Таким образом, Looksmapping — это пример того, как искусственный интеллект может пробовать количественно измерить субъективные аспекты жизни и культуры. Хотя модель имеет свои недостатки и может восприниматься как спорная, она помогает увидеть новые грани связи между людьми, местами и внешним восприятием. В будущем использование подобных технологий может расшириться и включать более комплексные параметры — например, анализ возраста, пола, модных тенденций и даже настроения на фотографиях. Это позволит создавать еще более глубокие и многогранные образы городской жизни и ресторанной сцены. В конечном счёте, Looksmapping напоминает нам, что наши впечатления и суждения всегда имеют субъективный характер, и что искусственный интеллект лишь отражает, а не заменяет человеческое восприятие.
Проект показывает, насколько сильно визуальные детали влияют на наше поведение и выборы в повседневной жизни, заставляя задуматься о том, что мы ценим и почему. Поэтому, если вы захотите выбрать ресторан по некоему «визуальному» критерию или просто заинтересованы в социокультурном анализе городской среды, Looksmapping предлагает необычный и увлекательный способ взглянуть на привычные места по-новому.
