El monitoreo de los electroencefalogramas con la ayuda de la inteligencia artificial permite determinar las preferencias de grandes grupos de personas solo por su actividad cerebral.
Investigadores de la Universidad de Helsinki han desarrollado una técnica, usando inteligencia artificial, para analizar opiniones y sacar conclusiones usando la actividad cerebral de grupos de personas. Esta técnica, que los investigadores llaman "cerebro", puede usarse para clasificar imágeneso recomendar contenido, algo que no se ha demostrado antes.
Crowdsourcing es un método para dividir una tarea más compleja en tareas más pequeñas que se pueden distribuir a grandes grupos de personas y resolver individualmente. Por ejemplo, se puede preguntar a las personas si se puede ver un objeto en una imagen, y sus respuestas sonse utilizan como datos de instrucción para un sistema de reconocimiento de imágenes. Incluso los sistemas de reconocimiento de imágenes más avanzados basados en inteligencia artificial aún no están completamente automatizados. En cambio, entrenarlos requiere la opinión de varias personas sobre el contenido de muchas imágenes de muestra.
Los investigadores de la Universidad de Helsinki experimentaron con la posibilidad de implementar crowdsourcing analizando los electroencefalogramas EEG de las personas con la ayuda de técnicas de IA. En lugar de pedir las opiniones de las personas, esta información podría leerse directamente del EEG.
"Queríamos investigar si el crowdsourcing se puede aplicar al reconocimiento de imágenes utilizando las reacciones naturales de las personas sin que tengan que realizar tareas manuales con un teclado o un mouse", dice Tuukka Ruotsalo, investigadora de la Academia de la Universidad de Helsinki.
Las computadoras clasifican las imágenes
En el estudio, a un total de 30 voluntarios se les mostraron imágenes de rostros humanos en una pantalla de computadora. Los participantes recibieron instrucciones de etiquetar los rostros en su mente en función de lo que se representaba en las imágenes. Por ejemplo, si una imagen mostraba unpersona rubia o de cabello oscuro, o una persona que sonríe o no sonríe. A diferencia de las tareas convencionales de crowdsourcing, no proporcionaron ninguna información adicional con el mouse o el teclado, simplemente observaron las imágenes que se les presentaron.
Mientras tanto, la actividad cerebral de cada participante se recopiló mediante electroencefalografía. A partir de los EEG, el algoritmo de IA aprendió a reconocer imágenes relevantes para la tarea, como cuando apareció en la pantalla una imagen de una persona rubia.
En los resultados del experimento, la computadora pudo interpretar estas etiquetas mentales directamente desde el EEG. Los investigadores concluyeron que el cerebro se puede aplicar a tareas de reconocimiento simples y bien definidas. Ya se lograron resultados de etiquetado altamente confiables utilizando los datos recopiladosde 12 voluntarios.
Técnicas fáciles de usar en el wa y
Los hallazgos se pueden utilizar en varias interfaces que combinan la actividad del cerebro y la computadora. Estas interfaces requerirían la disponibilidad de equipos EEG livianos y fáciles de usar en forma de dispositivos electrónicos portátiles, a diferencia del equipo utilizado en el estudio, que requiereun técnico capacitado. Los wearables livianos que miden el EEG se están desarrollando activamente y pueden estar disponibles en algún momento en el futuro cercano.
"Nuestro enfoque está limitado por la tecnología disponible", dice Keith Davis, estudiante y asistente de investigación en la Universidad de Helsinki.
"Los métodos actuales para medir la actividad cerebral son adecuados para configuraciones controladas en un laboratorio, pero la tecnología necesita mejorar para el uso diario. Además, estos métodos solo capturan un porcentaje muy pequeño de la actividad cerebral total. A medida que mejoran las tecnologías de imágenes cerebrales,puede ser posible capturar información de preferencias directamente desde el cerebro. En lugar de usar clasificaciones convencionales o botones similares, simplemente puede escuchar una canción o ver un programa, y su actividad cerebral por sí sola sería suficiente para determinar su respuesta ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Helsinki . Original escrito por Aino Pekkarinen. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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