Kujutage ette tuba, mis on täis kirjutuslaudu, mida on kokku üle kahe tosina. Iga identse laua juures on arvuti, mille ees istub inimene, kes mängib lihtsat tuvastamismängu. Mäng palub kasutajal täita valik põhilisi tuvastamisülesandeid, näiteks valida, millised foto sarjast, millel on kujutatud kedagi naeratamas või tumedate juustega või seljas inimest prillid. Mängija peab tegema oma otsuse enne järgmise pildi juurde liikumist.
Sisu
- Värske keerutus vanale ideele
- Sisenege ajuhanke maailma
- Tulevik tuleb
Ainult nad ei tee seda hiirega klõpsates ega puuteekraani puudutades. Selle asemel valivad nad õige vastuse lihtsalt seda mõeldes.
Iga inimene ruumis on varustatud elektroentsefalogrammi (EEG) koljukattega; juhtmete rada, mis viivad iga inimese juurest lähedalasuva salvestusseadmeni, mis monitorid elektripinge aktiivsus nende peanahal. Stseen näeb välja nagu avatud planeeringuga kontor, kus kõik on The Matrixi sisse lülitatud.
Seotud
- Analoog A.I? See kõlab hullumeelselt, kuid see võib olla tulevik
- Nvidia uusim A.I. tulemused näitavad, et ARM on andmekeskuse jaoks valmis
- Facebooki "droidlet" A.I. võiks kõnetuvastuse viia täiesti uuele tasemele
"[Meie uuringus] osalejatel oli lihtne ülesanne lihtsalt ära tunda [mida neil paluti otsida]," Tuukka Ruotsalo, Helsingi ülikooli teadur, mis juhtis hiljuti avaldatud uurimistööd, ütles Digital Trends. "Neil ei palutud midagi muud teha. Nad vaatasid lihtsalt neid pilte, mida neile näidati. Seejärel koostasime klassifikaatori, et näha, kas suudame sihtmärkidega õige näo tuvastada ainult ajusignaali põhjal. Midagi muud peale EEG signaali sel hetkel, kui osalejad pilti nägid, ei kasutatud.
Katses näidati kokku 30 vabatahtlikule sünteesitud inimnägude pilte (et vältida võimalus, et üks osalejatest võib ära tunda inimese, keda neile näidati, ja seetõttu moonutada tulemused). Osalejatel paluti nähtu põhjal näod vaimselt sildistada ja paluti neid otsida. Kasutades ainult neid ajutegevuse andmeid, tehisintellekt Algoritm õppis pilte ära tundma, näiteks kui ekraanile ilmus blond inimene.
Värske keerutus vanale ideele
See on muljetavaldav kraam, kuid see pole eriti uus. Vähemalt viimase kümnendi jooksul on teadlased kasutanud ajutegevuse andmeid, mis on kogutud EEG või fMRI abil, et viia läbi hulga muljetavaldavamaid mõttelugemise demonstratsioone. Mõnel juhul tuvastab see konkreetse pildi või video, nagu hiljutises uuringus, mille käigus Moskvas asuva neurorobootika labori teadlased näitasid, et on võimalik välja selgitada, milline videoklipid, mida inimesed vaatavad jälgides nende ajutegevust.
Muudel juhtudel saab neid teadmisi kasutada teatud vastuste käivitamiseks. Näiteks 2011. aastal asetasid St. Louisi Washingtoni ülikooli teadlased inimese aju kõnekeskuse kohale ajutised elektroodid ja näitasid seejärel, et nad on võimelised liigutage arvuti kursorit ekraanil lihtsalt pannes inimesel mõtlema, kuhu ta selle liigutada soovib. Veel teised uuringud on näidanud, et ajuandmeid saab kasutada robotjäsemete liigutamiseks või hõljuvate droonide liigutamiseks.
Helsingi ülikooli hiljutise uuringu teeb uudseks ja huvitavaks see, et see keskendub sellele, kuidas ajutegevus a Grupp inimeste, mitte üksikute inimeste arvu, saab kasutada järelduste tegemiseks, näiteks piltide klassifitseerimiseks. Nad pole mitte ainult näidanud, et see töötab, vaid ka seda – vähemalt teatud piirini – mida rohkem inimesi gruppi lisate, seda täpsemaks andmed muutuvad.
"Kui lisame ajuallikate kogumisse rohkem inimesi, nii et ajuandmed salvestatakse inimeste rühmalt, saavutame jõudluse tublisti üle 90% täpsusega," ütles Ruotsalo. "[See on] peaaegu tasemel [paludes rühmal vastused käsitsi märgistada]."
See võib esialgu tunduda vastuoluline. Kui ajuandmed on mürarikkad, siis kas inimeste lisamine ei muudaks seda veelgi mürarikkamaks? Lõppude lõpuks, kui soovite kuulata ruumis eriti raskesti kuuldavat heli, on lihtsam, kui teil on ainult üks inimene, kes räägib üle 10 inimese. Või 30. Kuid suure andmerevolutsiooni ajalugu ja paljud kõige tähelepanuväärsemad masinõppe demonstratsioonid on selgeks teinud, mida rohkem andmeid teil on probleemi lahendamiseks, seda täpsemad on süsteemid muutuda.
"Signaal on üldiselt mürarikas EEG-st või mõnest muust ajupildist ning osalejad või inimesed ei ole alati 100% kohal," selgitas Ruotsalo. "Mõelge, kas võiksite ise pilte vaadata. Mõnikord võib teie mõte pärast paljudele vaatamist eksida. Isegi üksikute osalejate puhul kasutavad teadlased sageli nippe, näiteks kordavad sama stiimulit uuesti, et saada müra keskmiseks. Siin kasutame paljude osalejate signaale.
Võimalus, et vähemalt mõned isikud on igal ajal keskendunud, on ühe inimesega võrreldes oluliselt suurenenud. Lisage rahvahulkade tarkus (sellest lähemalt hiljem) ja teil on võimas kombinatsioon.
Sisenege ajuhanke maailma
Tuukka Ruotsalo ja tema meeskond nimetavad seda rühmapõhist ajulugemist "ajuhankeks". See on lavastus mõistele crowdsourcing, viidates viisile, kuidas üks suur ülesanne jagada väiksemateks ülesanneteks, mida saab abiks jagada suurtele inimrühmadele lahendada. Siin võib 2020. aastal ühishange olla kõige sünonüümiks raha kogumise platvormidele, nagu Kickstarter, kus "suur ülesanne" on toote turuletoomiseks vajalik stardikapital ja hajutatud rahvahulgapõhine element hõlmab inimestelt palumist väiksemate summade sissemaksmiseks. raha.
Ühishange võib aga kasutada ka muid rakendusi. Amazoni Mechanical Turk platvorm ja Apple'i uurimiskomplekt on ühishanke tööriistad, mis kasutavad rahvahulga jõudu ülesannete täitmiseks, mis ulatuvad küsitlustele vastamisest kuni oluliste akadeemiliste uuringute läbiviimiseni. Samal ajal kasutavad sellised ettevõtted nagu TaskRabbit ja 99designs rahvahulka, et aidata klientidel õige inimesega kokku saada pakkuda kõike alates õuetöödest ja toidupoodidest kuni teie veebisaidi jaoks täiusliku logo või päisereklaami kujundamiseni.
Ajuhange: ühishanke tuvastamise ülesanded koostööpõhise ajuarvutiliidese kaudu (teaser)
A.I. võib kasu saada ka ühishankest. Mõelge näiteks Google'i reCAPTCHA tehnoloogia. Enamik meist arvab, et reCAPTCHA on viis, kuidas veebisaidid saavad enne konkreetse ülesande täitmise lubamist kontrollida, kas me oleme robot või mitte. ReCAPTCHA täitmine võib hõlmata võnkuva tekstirea lugemist või iga pildi klõpsamist valikus, mis sisaldab kassi. Kuid reCAPTCHA-d ei tähenda ainult testimist, kas me oleme inimesed või mitte; need on ka väga nutikas viis koguda andmeid, mida saab kasutada Google'i pildituvastuse A.I. targemaks. Iga kord, kui loete reCAPTCHA pildil teeäärse märgi tekstikatkest, võite aidata näiteks Google'i isejuhtivate autode tegelikku maailma paremini ära tunda. Kui Google on pildi jaoks kogunud piisavalt vastuseid, on Google üsna kindel, et sellel on õige vastus.
Praegu on liiga vara mõelda, kuidas ajuhange võiks nendele ideedele praktiliselt tugineda. "Oleme ise püüdnud sellele mõelda," ütles Ruotsalo. "Ma arvan, et meil pole veel ideid. See on lihtsalt tõestus, et me saame seda teha. Nüüd saavad teised inimesed uurida, kui hästi ja milliseid ülesandeid ning milliste inimrühmade jaoks saaksime seda kasutada.
Tulevik tuleb
Kuid potentsiaal on kindlasti olemas. Müügil olevad kantavad EEG-monitorid hakkavad nüüd saadavale jõudma - erinevates vormides ajulugevad kõrvaklapid juurde nutikad tätoveeringud. Praegu mõõdavad selle uuringuga sarnased EEG-demonstratsioonid ainult väikest protsenti inimese kogu ajutegevusest. Kuid aja jooksul võib see suureneda, mis tähendab, et võidakse koguda vähem binaarset teabekogu. Selle asemel, et saada küsimustele lihtsalt "jah" või "ei" vastus, võib see tehnoloogia jälgida inimeste vastuseid rohkematele küsimustele. keerulisi küsimusi, saaks jälgida vastuseid meediale (nt telesaadetele või filmidele) ja seejärel edastada sellele tagasi rahvahulga koondandmed tegijad.
"Selle asemel, et kasutada tavalisi hinnanguid või meeldivaid nuppe, võite lihtsalt kuulata laulu või vaadata saadet ja oma aju ainuüksi tegevusest piisaks, et määrata kindlaks, kuidas sellele reageerite,“ ütles Keith Davis, õpilane ja teadusassistent projekt, ütles pressiteates tööga kaasas käiv.
Kujutage ette, kui miljonid inimesed kannaksid EEG-jälgimisega kantavaid rõivaid ja te pakuksite neile teatud protsendi ulatuses 10 korda päevas mikromakset vastutasuks selle eest, et mõne sekundi kulub konkreetse ülesande lahendamiseks. Fantastiline? Võib-olla just praegu, aga sama tegid ka paljud tänapäevased ühishanketehnoloogiad vaid paar aastat tagasi.
Mängusaates Kes tahab saada miljonäriks, on üks võistlejate käsutuses olevaid "päästerõngaid" võimalus esitada publikule teatud küsimus. Kui see ühekordne päästerõngas käivitub, kasutab publik oma istme külge kinnitatud hääletusplokke ja hääletab vastuse eest valikvastustega küsimusele, mida nad peavad õigeks. Seejärel loeb arvuti tulemused kokku ja näitab neid protsendina võistlejale. James Surowiecki raamatu järgi Rahvahulkade tarkus, annab publikult küsimine enam kui 90% juhtudest õige vastuse. See on oluliselt parem kui saate 50/50 valik, mis välistab kaks vale vastust, ja sõbrale helistamise võimalus, mis annab teile õige vastuse umbes kahel kolmandikul ajast.
Kas ajuhange võib olla tehnika järgmine suurepärane idee; aidates teha kõike alates meelelahutuse parandamisest kuni parema A.I treenimiseni. kõikvõimalikele küsimustele vastamiseks? Tõsi, on liiga vara öelda. Kuid see on kindlasti termin, millest kuulete järgmiste kuude, aastate ja aastakümnete jooksul palju rohkem.
Toimetajate soovitused
- Nvidia superarvuti võib tuua ChatGPT uue ajastu
- Naljakas valem: miks masinaga loodud huumor on A.I püha graal?
- Nvidia uus hääl A.I. kõlab nagu päris inimene
- Inteli uskumatu sportlaste jälgimise A.I. on koolitustehnoloogia "püha graal".
- Karude näotuvastustehnoloogia eesmärk on hoida inimesi ohutuna
