这是一个古老的问题 - 是什么让某人有吸引力？ 

我们经常说“美丽是在旁观者的眼中”，但这种浪漫的观念可能给生活中的穷人带来安慰，但也给人的印象是吸引力的基础是难以捉摸和不可预测的。 

它表明，我们每个人都认为具有吸引力的特征 - 无论是身体还是心理 - 是如此多变，以至于每个人都必须寻找不同的东西。

虽然我们每个人都认为美丽多种多样，但通过这种噪音切割是常见和一致的偏好中国机械网okmao.com。 

一般都会追求幽默，智慧和善良等心理特征。 

同样地，身体属性，如腰臀比（腰围和臀围的差异），性别典型的声调（基本上，我们期望男人会有深沉的声音，女声高声）和面部对称性也是可靠的。 

找到一个可以接受或留下这些特征的人可能很容易，但人们很难找到一个渴望遇到一个拒绝洗澡的酸面，自私和沉闷的人。

虽然研究人员已采取措施全面记录男性和女性的偏好，但我们仍然不知道哪些特征是一个人吸引力的最重要因素。 

我们所知道的是，并非所有有吸引力的特征都是平等的。 

这可以通过一些基本的心理任务来揭示，例如要求人们通过分配点来增强他们的特征来设计伙伴（类似于在视频游戏中设计角色）。

如果只给出一小部分预算，就必须做出艰难的选择 - 而且一些通常具有吸引力的特征往往会逐渐消失。 

一项研究发现，创造力和才能在任务期间受到智力和社会地位的影响。 

有趣的是，在建立理想的长期合作伙伴时，基本善意往往是最重要的特征之一。

这些任务非常适合评估构成配偶偏好的个体特征。 

但它们并不一定能说明人们如何判断生命，呼吸人类的吸引力。 

例如，他们可能会告诉我们幽默很重要，但我们在评估吸引力时会平衡一系列标准。 

对于一个自私的人来说，一个有趣的人格可能看起来不那么吸引人。

深入研究这些任务，这些任务并不承认特征之间经常复杂的关系。 

例如，虽然任务可能允许某人设计智力低但创造力高的合作伙伴，但这些属性往往在现实世界中齐头并进。

这使我们处于我们知道哪些特征具有吸引力的位置，并且知道哪些偏好优先于其他特征。 

但是通过孤立地看待不同的特征，我们仍然缺少完整的画面。

也许解决问题的更好方法是对一个人的吸引力进行客观评价（例如，要求公众对其进行评分），然后确定哪些特征对该数字的影响最大。

这样做需要大量抽取人口并测量已知有助于吸引力的所有心理和生理特征。 

然后，通过添加总体吸引力的客观测量 - 以及一些机器学习 - 创建能够学习哪些特性最重要的模型。

这不是一些科幻小说的想法 - 事实上，我在斯旺西大学的实验室正在进行众筹。 

机器学习是一项功能强大的工具，已经完成了诸如预测生物性别等专长，仅基于脑部扫描就具有93％的准确性。 

虽然我们不会扫描大脑，但我们将测量数十名志愿者的特征 - 包括幽默，智力，冲动，面部对称，力量等等。

首先，我们将使用这些信息来计算这些属性如何结合起来预测一个人如何看待自己的吸引力。 

然后，我们将对此进行扩展，以预测客观的吸引力判断，例如公众在查看志愿者的在线资料后所做的判断。

由此产生的模型可以告诉我们，例如，约翰对公众的“十分之七”的评价主要是由于他的高智商，但由于缺乏肌肉质量而受到一些阻碍。 

它也可能告诉我们，他的幽默感通常会对他不利，但却完全被他的高社会地位所掩盖。 

它也会告诉我们哪些特征根本不重要 - 没有人真正关心约翰缺乏头发。

校准后，这样的模型也能够预测新病例的吸引力 - 无需公开评级。 

换句话说，它可以猜测公众如何根据少数重要特征评价某人的吸引力。

最终，这个系统甚至可以用来建议人们如何让自己对更广泛的人更具吸引力。 

人们只需要看看每年花在化妆和整容手术上的数十亿美元，就会发现人们可以做些什么来增强他们的吸引力。

一些增强功能，例如参加吉他课程或学习魔术技巧，乍一看似乎是一种很好的自我改进方法。 

然而，最终，与通过寻找收入更高的工作或者 - 可能是有争议的 - 只是试图成为一个更善良的人所带来的吸引力提升相比，这些可能会显得苍白无力。 

但要确切知道，我们需要一种方法来从谷壳中分拣小麦。 

这就是为什么我们想要建立一个可以预测吸引力的机器。