Intelectul Artificial Utilizat pentru Analiza Opiniilor prin Activitatea Creierului

Cercetătorii de la Universitatea din Helsinki au dezvoltat o nouă tehnică care utilizează inteligența artificială (IA) și activitatea creierului a unor grupuri de oameni pentru a analiza opiniile și a trage concluzii. Cercetătorii au denumit această tehnică „brainsourcing” și poate fi utilizată pentru a clasifica imagini sau a recomanda conținut.

Ce este Crowdsourcing

Crowdsourcing este utilizat atunci când există o sarcină complexă care trebuie împărțită în sarcini mai mici și mai ușor de gestionat. Acestea sunt apoi distribuite unor grupuri mari de oameni care rezolvă problemele individual. Un exemplu ar fi dacă oamenilor li s-ar cere să spună dacă un obiect apare într-o imagine, iar răspunsurile ar fi utilizate pentru a antrena un sistem de recunoaștere a imaginilor. Sistemele actuale de recunoaștere a imaginilor bazate pe IA nu sunt încă complet automate. Din cauza acestui fapt, opiniile mai multor oameni despre conținutul mai multor imagini de exemplu trebuie utilizate ca date de antrenament.

Cercetătorii au vrut să încerce să implementeze crowdsourcing prin analiza electroencefalogramelor (EEG) ale indivizilor și au utilizat tehnici de IA pentru a face acest lucru. Acest lucru ar permite extragerea informațiilor din EEG, în loc ca oamenii să-și exprime opinia.

Tuukka Ruotsalo este un cercetător academian de la Universitatea din Helsinki.

“Am vrut să investigăm dacă crowdsourcing poate fi aplicat recunoașterii imaginilor prin utilizarea reacțiilor naturale ale oamenilor, fără ca aceștia să fie nevoiți să efectueze orice sarcină manuală cu tastatura sau mouse-ul”, spune Ruotsalo.

Studiul

Studiul a implicat 30 de voluntari care au fost arătați un ecran de computer cu fețe umane. Participanții au etichetat apoi fețele în mintea lor, pe baza a ceea ce era în imagini, cum ar fi o persoană blondă sau cu părul întunecat, sau dacă o persoană zâmbea sau nu. Marele diferență față de sarcinile convenționale de crowdsourcing a fost că participanții nu au trebuit să efectueze nicio altă acțiune în afara observării imaginilor prezentate.

Electroencefalografia a fost apoi utilizată pentru a colecta activitatea creierului a fiecărui participant, iar algoritmul de IA a utilizat aceste informații pentru a învăța să recunoască imagini relevante pentru sarcină, cum ar fi atunci când o imagine a unei persoane cu anumite caracteristici apărea pe ecran.

Cercetătorii au descoperit că computerul a fost capabil să interpreteze aceste etichete mentale direct din EEG, iar brain sourcing poate fi utilizat în sarcini de recunoaștere.

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

În ceea ce privește viitorul acestei tehnici, studentul și asistentul de cercetare Keith Davis spune: „Abordarea noastră este limitată de tehnologia disponibilă.”

“Metodele actuale de măsurare a activității creierului sunt adecvate pentru setări controlate într-un laborator, dar tehnologia trebuie să se îmbunătățească pentru utilizarea de zi cu zi. În plus, aceste metode capturează doar un procent mic din activitatea totală a creierului. Pe măsură ce tehnologiile de imagistică a creierului se îmbunătățesc, poate deveni posibil să se captureze informații despre preferințe direct din creier. În loc să se utilizeze evaluări convenționale sau butoane de like, puteți pur și simplu asculta o melodie sau urmări un spectacol, iar activitatea dvs. cerebrală singură ar fi suficientă pentru a determina răspunsul dvs. la acesta.”

Rezultatele pot fi utilizate în interfețe care combină activitatea creierului și a computerului, cum ar fi cele care necesită echipamente EEG ușoare ca electronice purtabile. Echipamentele purtabile capabile să măsoare EEG sunt în curs de dezvoltare.

Acest tip de tehnologie permite utilizarea IA pentru a extrage informații valoroase cu foarte puțin efort din partea omului. Pe măsură ce se îmbunătățește, se poate aștepta ca această tendință să continue și participarea individului să fie inutilă în multe cazuri.