Inteligencia Artificial Utilizada para Analizar Opiniones a Través de la Actividad Cerebral

Los investigadores de la Universidad de Helsinki han desarrollado una nueva técnica que utiliza inteligencia artificial (IA) y la actividad cerebral de grupos de personas para analizar opiniones y sacar conclusiones. Los investigadores han denominado a la técnica “brainsourcing”, y puede ayudar a clasificar imágenes o recomendar contenido.

¿Qué es Crowdsourcing

El crowdsourcing se utiliza siempre que hay una tarea compleja que debe dividirse en tareas más pequeñas y manejables. Estas tareas se distribuyen a grandes grupos de personas que resuelven los problemas de forma individual. Un ejemplo de esto sería si se les pedía a las personas que dijeran si un objeto aparece en una imagen, y las respuestas se utilizarían para entrenar un sistema de reconocimiento de imágenes. Los sistemas de reconocimiento de imágenes más avanzados que se basan en IA todavía no están completamente automatizados. Debido a esto, se necesitan las opiniones de varias personas sobre el contenido de varias imágenes de muestra como datos de entrenamiento.

Los investigadores querían intentar implementar el crowdsourcing analizando los electroencefalogramas (EEG) de los individuos, y utilizaron técnicas de IA para hacerlo. Esto permitiría extraer la información del EEG en lugar de que las personas tuvieran que dar sus opiniones.

Tuukka Ruotsalo es un investigador de la Academia de la Universidad de Helsinki.

“Queríamos investigar si el crowdsourcing se puede aplicar al reconocimiento de imágenes utilizando las reacciones naturales de las personas sin que tengan que realizar ninguna tarea manual con un teclado o ratón”, dice Ruotsalo.

El Estudio

El estudio involucró a 30 voluntarios que se les mostró una pantalla de computadora con caras humanas. Los participantes etiquetaron las caras en su mente en función de lo que había en las imágenes, como una persona rubia o morena, o si una persona sonreía o no. La gran diferencia con las tareas de crowdsourcing convencionales fue que los participantes no necesitaban tomar ninguna acción adicional más allá de observar las imágenes presentadas.

Luego se utilizó la electroencefalografía para recopilar la actividad cerebral de cada participante, y el algoritmo de IA utilizó esto para aprender a reconocer imágenes relevantes para la tarea, como cuando aparecía una imagen de una persona con ciertas características en la pantalla.

Los investigadores encontraron que la computadora podía interpretar estas etiquetas mentales directamente del EEG, y que el brainsourcing se puede utilizar en tareas de reconocimiento.

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En cuanto al futuro de esta técnica, el estudiante y asistente de investigación Keith Davis dice: “Nuestro enfoque está limitado por la tecnología disponible”.

“Los métodos actuales para medir la actividad cerebral son adecuados para configuraciones controladas en un laboratorio, pero la tecnología necesita mejorar para su uso diario. Además, estos métodos solo capturan un pequeño porcentaje de la actividad cerebral total. A medida que las tecnologías de imagen cerebral mejoren, puede ser posible capturar información de preferencia directamente del cerebro. En lugar de utilizar calificaciones convencionales o botones de me gusta, simplemente podrías escuchar una canción o ver un espectáculo, y tu actividad cerebral sola sería suficiente para determinar tu respuesta a ello”.

Los resultados se pueden utilizar en interfaces que combinan la actividad cerebral y la computadora, como aquellas que requieren equipo de EEG ligero como electrónica wearable. Los dispositivos wearables ligeros capaces de medir el EEG están en desarrollo.

Este tipo de tecnología está permitiendo que la IA se utilice para extraer información valiosa con muy poco esfuerzo por parte de los humanos. A medida que continúa mejorando, se puede esperar que esta tendencia solo continúe y la participación del individuo sea innecesaria en muchos casos.