Наблюдение осуществляли с помощью искусственного интеллекта позволяет определить предпочтения больших групп людей от их мозговую активность.
Исследователи из Университета Хельсинки разработали методику, используя искусственный интеллект, чтобы проанализировать мнения и сделать выводы, используя мозговую деятельность группы людей. Этот метод, который исследователи называют «brainsourcing,» может быть использована для классификации изображений или рекомендуем содержимое, то что не было продемонстрировано раньше.
Краудсорсинг-это способ, чтобы разбить более сложную задачу на более мелкие задачи, которые могут быть распространены на большие группы людей и решается индивидуально. Например, человек может быть предложено, если объект может быть видно на изображении, и их ответы используются в качестве обучающих данных для системы распознавания образов. Даже самые современные системы распознавания изображений на основе искусственного интеллекта еще не полностью автоматизирована. Вместо этого, их обучение требует мнения нескольких людей на содержание многих образцов изображений.
Университет Хельсинки исследователи экспериментировали с возможностью реализации краудсорсинга на основе анализа народной электроэнцефалограмм (ЭЭГ) с помощью методов ИИ. Вместо того, чтобы спросить мнения людей, эта информация может быть прочитан прямо из ЭЭГ.
«Мы хотели исследовать, может ли краудсорсинг может применяться для распознавания образов с использованием естественных реакций людей без необходимости проводить какие-либо ручных операций с клавиатуры или мыши,» говорит исследование академика Ruotsalo Туукка из Университета Хельсинки.
Компьютеры классификации изображений
В ходе исследования были показаны изображения человеческих лиц на экране монитора, в общей сложности 30 добровольцев. Участники были проинструктированы, чтобы метка лица в их разум основан на том, что был изображен на снимках. Например, является ли изображение изображается светловолосый или темноволосый индивид, или человек улыбается или не улыбается. В отличие от обычных краудсорсинг задачи, они не предоставляют никакой дополнительной информации с помощью мыши или клавиатуры-они просто наблюдали изображений, представленных на них.
Между тем, активность мозга каждого участника был собран с помощью электроэнцефалографии. Из электроэнцефалограмм, алгоритм ИИ научился распознавать изображения, имеющие отношение к задаче, например, когда изображение белокурый человек появился на экране.
В результате эксперимента компьютер оказался способен интерпретировать эти ментальные этикетки непосредственно из ЭЭГ. Исследователи пришли к выводу, что brainsourcing может быть применено к простой и четко определенной задачи распознавания. Высоко достоверные результаты маркировки уже были достигнуты с использованием данных, собранных из 12 добровольцев.
Удобные методы на зог
Результаты исследования могут быть использованы в различных интерфейсов, объединить мозг и компьютер деятельности. Эти интерфейсы потребует наличия легкий и удобный ЭЭГ оборудование в виде носимой электроники, в отличие от оборудования, используемого в исследовании, которое требуется квалифицированный специалист. Легкие носимые устройства, которые измеряют ЭЭГ активно разрабатываются и могут быть доступны в ближайшем будущем.
«Наш подход является ограниченным по технологии», — говорит Кейт Дэвис, студент и научный сотрудник в Университете Хельсинки.
«Современные методы измерения активности головного мозга является адекватным для регулируемых установок в лаборатории, но технология нуждается в улучшении для повседневного использования. Кроме того, эти методы охватывают лишь очень небольшой процент от общей активности мозга. В качестве технологии визуализации мозга улучшится, то, возможно, удастся захватить предпочтение информации непосредственно из мозга. Вместо обычных оценок или как кнопки, вы могли бы просто слушать песни и посмотреть шоу, и только ваша мозговая активность будет достаточно, чтобы определить ваш ответ на него».
История Источник:
Материалы , предоставленные университетом Хельсинки. Оригинал написал Pekkarinen Айно. Примечание: материалы могут быть отредактированы для стиля и длины.