Intelligence Artificielle Utilisée pour Analyser les Opinions à Travers l’Activité Cérébrale

Les chercheurs de l’Université de Helsinki ont développé une nouvelle technique qui utilise l’intelligence artificielle (IA) et l’activité cérébrale de groupes de personnes pour analyser les opinions et tirer des conclusions. Les chercheurs ont appelé cette technique « brainsourcing », et elle peut aider à classer des images ou à recommander du contenu.

Qu’est-ce que le Crowdsourcing

Le crowdsourcing est utilisé chaque fois qu’il y a une tâche complexe qui doit être décomposée en tâches plus petites et plus gérables. Ces tâches sont ensuite distribuées à de grands groupes de personnes qui résolvent les problèmes individuellement. Un exemple de cela serait si les gens étaient invités à dire si un objet apparaît dans une image, et les réponses seraient ensuite utilisées pour entraîner un système de reconnaissance d’images. Les systèmes de reconnaissance d’images basés sur l’IA les plus performants d’aujourd’hui ne sont toujours pas entièrement automatisés. En raison de cela, les opinions de plusieurs personnes sur le contenu de plusieurs échantillons d’images doivent être utilisées comme données d’entraînement.

Les chercheurs ont voulu essayer de mettre en œuvre le crowdsourcing en analysant les électroencéphalogrammes (EEG) des individus, et ils ont utilisé des techniques d’IA pour le faire. Cela permettrait d’extraire les informations de l’EEG au lieu de demander aux gens de donner leur opinion.

Tuukka Ruotsalo est un chercheur de l’Académie de recherche de l’Université de Helsinki.

« Nous voulions investiguer si le crowdsourcing peut être appliqué à la reconnaissance d’images en utilisant les réactions naturelles des gens sans qu’ils aient à effectuer des tâches manuelles avec un clavier ou une souris », déclare Ruotsalo.

L’Étude

L’étude a impliqué 30 volontaires qui ont été présentés avec un affichage d’ordinateur avec des visages humains. Les participants ont ensuite étiqueté les visages dans leur esprit en fonction de ce qui se trouvait dans les images, comme un individu blond ou bruns, ou si un individu souriait ou non. La grande différence par rapport aux tâches de crowdsourcing conventionnelles était que les participants n’avaient pas besoin de prendre d’autres actions que d’observer les images présentées.

L’électroencéphalographie a ensuite été utilisée pour collecter l’activité cérébrale de chaque participant, et l’algorithme d’IA a utilisé cela pour apprendre à reconnaître les images pertinentes pour la tâche, comme lorsqu’une image d’une personne avec certaines caractéristiques apparaissait à l’écran.

Les chercheurs ont constaté que l’ordinateur était capable d’interpréter ces étiquettes mentales directement à partir de l’EEG, et que le brainsourcing peut être utilisé dans des tâches de reconnaissance.

https://www.youtube.com/watch?v=_zY4RClQpKs

En ce qui concerne l’avenir de cette technique, l’étudiant et l’assistant de recherche Keith Davis déclare : « Notre approche est limitée par la technologie disponible. »

« Les méthodes actuelles pour mesurer l’activité cérébrale sont suffisantes pour les installations contrôlées en laboratoire, mais la technologie doit s’améliorer pour une utilisation quotidienne. De plus, ces méthodes ne capturent qu’un très petit pourcentage de l’activité cérébrale totale. À mesure que les technologies d’imagerie cérébrale s’améliorent, il peut devenir possible de capturer des informations de préférence directement à partir du cerveau. Au lieu d’utiliser des évaluations conventionnelles ou des boutons de likes, vous pourriez simplement écouter une chanson ou regarder un spectacle, et votre activité cérébrale seule serait suffisante pour déterminer votre réponse. »

Les résultats peuvent être utilisés dans des interfaces qui combinent l’activité cérébrale et l’activité informatique, telles que celles qui nécessitent un équipement EEG léger en tant qu’électronique portable. Des équipements portables légers capables de mesurer l’EEG sont en cours de développement.

Ce type de technologie permet d’utiliser l’IA pour extraire des informations précieuses avec très peu d’effort de la part de l’homme. À mesure qu’il continue de s’améliorer, on peut s’attendre à ce que cette tendance se poursuive et que la participation de l’individu soit inutile dans de nombreux cas.