Главная   Маршруты   Топ 20   Типы памятников   Архит. стили        Форум   Купить DVD "Глобус"   Помочь проекту   Контакт   
области:    все   Брестская   Витебская   Гомельская   Гродненская   Минская   Могилевская        все районы   (по алфавиту) 

Мозговой аутсорсинг автоматически определяет предпочтения человека

Мониторинг электроэнцефалограмм с помощью искусственного интеллекта позволяет определять предпочтения больших групп людей именно по их мозговой активности, сообщает forumssity.

Исследователи из Хельсинкского университета разработали методику, использующую искусственный интеллект, для анализа мнений и заключения с использованием мозговой деятельности групп людей. Этот метод, который исследователи называют «мозговым аутсорсингом», можно использовать для классификации изображений или рекомендации контента, чего раньше не было.

Краудсорсинг - это метод, позволяющий разбить более сложную задачу на более мелкие задачи, которые могут быть распределены среди больших групп людей и решены индивидуально. Например, людей могут спросить, можно ли увидеть объект на изображении, и их ответы используются в качестве инструктивных данных для системы распознавания изображений. Даже самые передовые системы распознавания изображений, основанные на искусственном интеллекте, еще не полностью автоматизированы. Вместо этого для их обучения требуется мнение нескольких людей о содержании многих образцов изображений.

Исследователи из Хельсинкского университета экспериментировали с возможностью внедрения краудсорсинга путем анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ) людей с помощью методов искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы спрашивать мнения людей, эта информация может быть прочитана непосредственно из ЭЭГ.

«Мы хотели выяснить, может ли краудсорсинг применяться к распознаванию изображений, используя естественные реакции людей без необходимости выполнять какие-либо ручные задачи с помощью клавиатуры или мыши», - говорит научный сотрудник Академии Туукка Руотсало из Университета Хельсинки.

Компьютеры классифицируют изображения

В ходе исследования, в общей сложности 30 добровольцев были показаны изображения человеческих лиц на дисплее компьютера. Участникам было дано указание пометить лица в уме на основе того, что изображено на изображениях. Например, изображение, изображенное на блондине или темноволосом человеке, или человек, улыбающийся или не улыбающийся. В отличие от обычных краудсорсинговых задач, они не предоставляли никакой дополнительной информации с помощью мыши или клавиатуры - они просто наблюдали за предоставленными им изображениями.

Между тем, активность мозга каждого участника была собрана с помощью электроэнцефалографии. С помощью ЭЭГ алгоритм AI научился распознавать изображения, относящиеся к задаче, например, когда на экране появлялось изображение белокурого человека.

В результате эксперимента компьютер смог интерпретировать эти ментальные метки непосредственно из ЭЭГ. Исследователи пришли к выводу, что мозговое финансирование может применяться для простых и четко определенных задач распознавания. Высоконадежные результаты маркировки уже были достигнуты с использованием данных, собранных у 12 добровольцев.

Удобные методы в пути

Результаты могут быть использованы в различных интерфейсах, которые объединяют мозг и компьютерную деятельность. Эти интерфейсы потребовали бы наличия легкого и удобного для пользователя оборудования ЭЭГ в форме носимой электроники, в отличие от оборудования, используемого в исследовании, которое требует обученного специалиста. Легкие носимые устройства, которые измеряют ЭЭГ, активно разрабатываются и могут появиться в продаже в ближайшем будущем.

«Наш подход ограничен доступной технологией», - говорит Кит Дэвис, студент и научный сотрудник Хельсинкского университета.

«Существующие методы измерения мозговой активности адекватны для контролируемых установок в лаборатории, но технология должна совершенствоваться для повседневного использования. Кроме того, эти методы фиксируют лишь очень небольшой процент от общей активности мозга. По мере совершенствования технологий визуализации мозга, они могут стать можно собирать информацию о предпочтениях непосредственно из мозга. Вместо использования обычных рейтингов или аналогичных кнопок вы можете просто прослушать песню или посмотреть шоу, и одной вашей мозговой активности будет достаточно для определения вашей реакции на нее».



Вернуться

наверх             на главную