Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để phân tích ý kiến thông qua hoạt động của não

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Helsinki đã phát triển một kỹ thuật mới rằng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và hoạt động của não của các nhóm người để phân tích ý kiến và đưa ra kết luận. Các nhà nghiên cứu gọi kỹ thuật này là “brainsourcing”, và nó có thể giúp phân loại hình ảnh hoặc đề xuất nội dung. 

Brainsourcing là gì

Brainsourcing được sử dụng khi có một nhiệm vụ phức tạp cần được chia thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Những nhiệm vụ này sau đó được phân phối cho các nhóm người lớn để giải quyết từng vấn đề một cách riêng lẻ. Một ví dụ về điều này sẽ là nếu người ta được hỏi liệu một vật thể có xuất hiện trong một hình ảnh hay không, và các phản hồi sẽ được sử dụng để đào tạo một hệ thống nhận dạng hình ảnh. Các hệ thống nhận dạng hình ảnh hàng đầu dựa trên AI ngày nay vẫn chưa được tự động hóa hoàn toàn. Vì vậy, ý kiến của nhiều người về nội dung của nhiều hình ảnh mẫu phải được sử dụng làm dữ liệu đào tạo.
Các nhà nghiên cứu muốn thử nghiệm việc thực hiện brainsourcing bằng cách phân tích điện não đồ (EEG) của các cá nhân, và họ sử dụng các kỹ thuật AI để thực hiện điều này. Điều này sẽ cho phép thông tin được trích xuất từ EEG thay vì người dùng phải đưa ra ý kiến của mình. 
Tuukka Ruotsalo là một thành viên nghiên cứu của Học viện từ Đại học Helsinki. 
“Chúng tôi muốn điều tra xem brainsourcing có thể được áp dụng cho nhận dạng hình ảnh bằng cách sử dụng các phản ứng tự nhiên của con người mà không cần họ thực hiện bất kỳ nhiệm vụ thủ công nào với bàn phím hoặc chuột,” Ruotsalo nói.

Nghiên cứu

Nghiên cứu liên quan đến 30 tình nguyện viên được hiển thị trên màn hình máy tính với các khuôn mặt người. Các tham gia sau đó dán nhãn các khuôn mặt trong tâm trí dựa trên những gì có trong hình ảnh, chẳng hạn như một cá nhân tóc vàng hoặc tóc sẫm, hoặc liệu một cá nhân có đang mỉm cười hay không. Sự khác biệt lớn so với các nhiệm vụ brainsourcing truyền thống là các tham gia không cần thực hiện bất kỳ hành động nào khác ngoài việc quan sát các hình ảnh được trình bày.
Điện não đồ sau đó được sử dụng để thu thập hoạt động của não của từng tham gia, và thuật toán AI sử dụng thông tin này để học cách nhận dạng hình ảnh liên quan đến nhiệm vụ, chẳng hạn như khi một hình ảnh của một người có các đặc điểm nhất định xuất hiện trên màn hình.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng máy tính có thể giải thích các nhãn tinh thần này trực tiếp từ EEG, và brainsourcing có thể được sử dụng trong các nhiệm vụ nhận dạng. 
https://www.youtube.com/watch?v=_zY4RClQpKs
Về tương lai của kỹ thuật này, sinh viên và trợ lý nghiên cứu Keith Davis nói, “Cách tiếp cận của chúng tôi bị giới hạn bởi công nghệ có sẵn.”
“Các phương pháp hiện tại để đo hoạt động của não là đủ cho các thiết lập được kiểm soát trong phòng thí nghiệm, nhưng công nghệ cần được cải thiện cho sử dụng hàng ngày. Ngoài ra, các phương pháp này chỉ bắt được một tỷ lệ nhỏ hoạt động của não. Khi công nghệ hình ảnh não được cải thiện, có thể sẽ có thể bắt được thông tin về sở thích trực tiếp từ não. Thay vì sử dụng các xếp hạng hoặc nút thích thông thường, bạn có thể chỉ cần nghe một bài hát hoặc xem một chương trình, và hoạt động của não alone sẽ đủ để xác định phản ứng của bạn với nó.”
Kết quả có thể được sử dụng trong các giao diện kết hợp hoạt động của não và máy tính, chẳng hạn như những giao diện yêu cầu thiết bị EEG nhẹ. Thiết bị EEG nhẹ có khả năng đo EEG đang được phát triển.
Loại công nghệ này cho phép AI được sử dụng để trích xuất thông tin có giá trị với rất ít nỗ lực từ phía con người. Khi nó tiếp tục được cải thiện, có thể dự đoán rằng xu hướng này sẽ tiếp tục và sự tham gia của cá nhân sẽ không cần thiết trong nhiều trường hợp.