Imaginează-ți o cameră plină de birouri, numărând mai mult de două duzini în total. La fiecare birou identic, există un computer cu o persoană care stă în fața lui jucând un simplu joc de identificare. Jocul îi cere utilizatorului să finalizeze o serie de sarcini de recunoaștere de bază, cum ar fi alegerea pe care fotografie dintr-o serie care arată pe cineva zâmbind sau înfățișează o persoană cu părul negru sau purtând ochelari. Jucătorul trebuie să ia decizia înainte de a trece la imaginea următoare.
Cuprins
- O nouă întorsătură a unei idei vechi
- Intră în lumea brainsourcing-ului
- Viitorul vine
Numai că ei nu o fac dând clic cu mouse-ul sau atingând un ecran tactil. În schimb, ei selectează răspunsul corect pur și simplu gândindu-l.
Fiecare persoană din cameră este echipată cu o calotă craniană de electroencefalogramă (EEG); o urmă de fire care duce de la fiecare persoană la un dispozitiv de înregistrare din apropiere care monitoare activitatea tensiunii electrice pe scalpul lor. Scena arată ca un birou în plan deschis în care toată lumea este conectată la Matrix.
Legate de
- I.A. analogic? Sună nebunesc, dar ar putea fi viitorul
- Cel mai recent Nvidia A.I. rezultatele dovedesc că ARM este pregătit pentru centrul de date
- „Droidletul” de la Facebook A.I. ar putea duce recunoașterea vorbirii la un nivel cu totul nou
„Participanții [în studiul nostru] au avut sarcina simplă de a recunoaște [ceea ce li s-a cerut să caute]”, Tuukka Ruotsalo, un bursier de cercetare la Universitatea din Helsinki, care a condus cercetarea recent publicată, a spus Digital Trends. „Nu li s-a cerut să facă altceva. S-au uitat doar la imaginile care li s-au arătat. Apoi am construit un clasificator pentru a vedea dacă am putea identifica fața corectă cu trăsăturile țintă, doar pe baza semnalului creierului. Nu s-a folosit nimic altceva, în afară de semnalul EEG în momentul în care participanții au văzut imaginea.”
În experiment, unui total de 30 de voluntari li s-au arătat imagini cu fețe umane sintetizate (pentru a evita șansa ca unul dintre participanți să recunoască o persoană care i s-a arătat și, prin urmare, să o încline rezultate). Participanții au fost rugați să eticheteze mental fețele în funcție de ceea ce au văzut și li sa cerut să caute. Folosind doar acele date despre activitatea creierului, an inteligenţă artificială algoritmul a învățat să recunoască imaginile, cum ar fi atunci când o persoană blondă a apărut pe ecran.
O nouă întorsătură a unei idei vechi
Acestea sunt lucruri impresionante, dar nu sunt deosebit de noi. Cel puțin în ultimul deceniu, cercetătorii au folosit date despre activitatea creierului, colectate prin EEG sau fMRI, pentru a realiza o varietate de demonstrații de citire a gândurilor din ce în ce mai impresionante. În unele cazuri, este identificarea unei anumite imagini sau videoclipuri, ca în cazul unui studiu recent în timpul căruia cercetătorii de la Laboratorul de Neurorobotică din Moscova au arătat că este posibil să se descopere care clipuri video pe care oamenii le vizionează prin monitorizarea activității lor cerebrale.
În alte cazuri, aceste informații pot fi folosite pentru a declanșa anumite răspunsuri. De exemplu, în 2011, cercetătorii de la Universitatea Washington din St. Louis au plasat electrozi temporari peste centrul vorbirii din creierul unei persoane și apoi au demonstrat că sunt capabili să mutați cursorul computerului pe ecran pur și simplu punând persoana să se gândească unde a vrut să o mute. Încă alte studii au arătat că datele despre creier pot fi folosite pentru a muta membre robotice sau drone.
Ceea ce face ca studiul recent al Universității din Helsinki un roman și să fie interesant este faptul că se concentrează asupra modului în care activitatea creierului unui grup de oameni, mai degrabă decât de persoane singure, pot fi folosite pentru a trage concluzii, cum ar fi clasificarea imaginilor. Nu numai că au arătat că funcționează, dar că – cel puțin până la un punct – cu cât adăugați mai mulți oameni în grup, cu atât datele devin mai precise.
„Când adăugăm mai mulți oameni în grupul de aprovizionare a creierului, astfel încât datele despre creier să fie înregistrate de la un grup de oameni, obținem performanțe cu o precizie de peste 90%”, a spus Ruotsalo. „[Aceasta este] aproape la nivelul [de a cere unui grup să eticheteze manual răspunsurile.]”
Acest lucru ar putea suna inițial contraintuitiv. Dacă datele despre creier sunt zgomotoase, adăugarea mai multor persoane nu le-ar face și mai zgomotoase? La urma urmei, dacă doriți să ascultați un sunet deosebit de greu de auzit într-o cameră, este mai ușor dacă aveți doar o persoană care vorbește peste el decât 10. Sau 30. Dar ca istoria revoluției big data și multe dintre cele mai notabile demonstrații ale învățării automate în acțiune, ați clarificat, cu cât aveți mai multe date la dispoziție pentru a rezolva o problemă, cu atât sistemele mai precise deveni.
„Semnalul este zgomotos, în general, de la EEG sau orice altă imagistică a creierului, iar participanții sau oamenii nu participă întotdeauna 100%”, a explicat Ruotsalo. „Gândește-te să te uiți singur la poze. Uneori, după ce te uiți [la] multe, mintea ta ar putea rătăci. Chiar și cu participanți singuri, cercetătorii folosesc adesea trucuri, cum ar fi repetarea aceluiași stimul din nou pentru a putea media zgomotul. Aici, folosim semnale de la mulți participanți.”
Șansa ca cel puțin unii indivizi să fie concentrați de fiecare dată este mult mai mare față de un singur individ. Adăugați noțiunea de înțelepciune a mulțimilor (mai multe despre asta mai târziu) și veți obține o combinație puternică.
Intră în lumea brainsourcing-ului
Tuukka Ruotsalo și echipa sa numesc această citire a creierului bazată pe grup „brainsourcing”. Este o piesă cu termenul de crowdsourcing, referindu-se la o modalitate de a împărți o sarcină mare în sarcini mai mici care pot fi distribuite unor grupuri mari de oameni pentru a ajuta rezolva. Aici, în 2020, crowdsourcing-ul ar putea fi cel mai sinonim cu platformele de strângere de bani, cum ar fi Kickstarter, unde „sarcina mare” este capitalul de pornire necesar pentru lansarea unui produs, iar elementul distribuit bazat pe mulțime implică să le cerem oamenilor să contribuie la sume mai mici de bani.
Cu toate acestea, crowdsourcing-ul se poate preta și altor aplicații. Platforma Amazon Mechanical Turk și ResearchKit de la Apple sunt instrumente de crowdsourcing care valorifică puterea mulțimii pentru sarcini care variază de la răspunsul la sondaje până la efectuarea de cercetări academice importante. Între timp, companii precum TaskRabbit și 99designs folosesc mulțimea pentru a ajuta clienții să se potrivească cu persoana potrivită pentru a livra orice, de la lucrări în curte și cumpărături la produse alimentare până la proiectarea logo-ului sau a capului de catarg perfect pentru site-ul dvs. web.
Brainsourcing: Sarcini de recunoaștere prin crowdsourcing prin interfața colaborativă cu computerul creierului (teaser)
A.I. pot beneficia și de crowdsourcing. Luați în considerare, de exemplu, Tehnologia reCAPTCHA de la Google. Majoritatea dintre noi consideră probabil că reCAPTCHA este o modalitate prin care site-urile web pot verifica dacă suntem sau nu un bot înainte de a ne permite să îndeplinim o anumită sarcină. Completarea unui reCAPTCHA ar putea implica citirea unei linii ondulante de text sau clic pe fiecare imagine dintr-o selecție care include o pisică. Dar reCAPTCHA nu sunt doar despre testarea dacă suntem oameni sau nu; sunt, de asemenea, o modalitate foarte inteligentă de a culege date care pot fi folosite pentru a face recunoașterea imaginii de la Google A.I. mai inteligent. De fiecare dată când citiți un fragment de text de pe un semn de pe marginea drumului pe o imagine reCAPTCHA, ați putea contribui la, de exemplu, ca mașinile cu conducere autonomă de la Google să recunoască puțin mai bine lumea reală. Când Google a colectat suficiente răspunsuri pentru o imagine, Google este în mod rezonabil sigur că are un răspuns corect.
Este prea devreme să luăm în considerare modul în care brainsourcing-ul s-ar putea baza practic pe aceste idei. „Am încercat să ne gândim la asta”, a spus Ruotsalo. „Nu cred că avem încă ideile. Este doar o dovadă de concept că putem face asta. Acum este deschis pentru alți oameni să exploreze cât de bine și ce tipuri de sarcini și pentru ce tipuri de grupuri de oameni am putea folosi acest lucru.”
Viitorul vine
Dar potențialul este cu siguranță acolo. Monitoare EEG portabile disponibile comercial încep acum să devină disponibile - în forme care variază de la căști pentru citirea creierului la tatuaje inteligente. În prezent, demonstrațiile EEG precum cea din acest studiu măsoară doar un procent mic din activitatea totală a creierului unei persoane. Dar, în timp, acest lucru ar putea crește, ceea ce înseamnă că poate fi adunată o colecție de informații mai puțin binară. În loc să obțină doar un răspuns „da” sau „nu” la întrebări, această tehnologie ar putea observa răspunsul oamenilor la mai multe întrebări complexe, ar putea monitoriza răspunsurile la mass-media, cum ar fi o emisiune TV sau un film, și apoi să transmită date agregate despre mulțimi înapoi către făcători.
„În loc să folosiți evaluări convenționale sau butoane similare, puteți pur și simplu să ascultați o melodie sau să vizionați o emisiune și creierul dvs. Numai activitatea ar fi suficientă pentru a determina răspunsul dumneavoastră la aceasta”, Keith Davis, student și asistent de cercetare la proiect, a spus într-un comunicat de presă însoțind lucrarea.
Imaginați-vă dacă milioane de oameni ar purta echipamente portabile de urmărire EEG și ați oferi un procent din ele o microplată de 10 ori pe zi în schimbul luării de câteva secunde pentru a ajuta la rezolvarea unei anumite sarcini. Fantezist? Poate chiar acum, dar la fel au făcut multe dintre tehnologiile de crowdsourcing de astăzi cu doar câțiva ani în urmă.
La spectacolul de jocuri Cine vrea să fie milionar, una dintre „lindele de salvare” disponibile concurenților este opțiunea de a adresa publicului o anumită întrebare. Când se declanșează această linie de salvare unică, publicul folosește buletine de vot atașate la locurile lor și votează pentru răspunsul la o întrebare cu variante multiple pe care o consideră corectă. Computerul calculează apoi rezultatele și le arată concurentului ca procent. Conform cărții lui James Surowiecki, Înțelepciunea mulțimilor, întrebând publicul dă răspunsul corect în mai mult de 90% din timp. Aceasta este semnificativ mai bună decât opțiunea 50/50 a emisiunii, care elimină două răspunsuri incorecte și opțiunea de a suna un prieten, care vă oferă răspunsul corect în aproximativ două treimi din timp.
Ar putea fi brainsourcing următoarea idee grozavă a tehnologiei; ajutând să faceți totul, de la îmbunătățirea divertismentului până la formarea mai bună a I.A. pentru a răspunde la tot felul de întrebări? Desigur, este prea devreme pentru a spune. Dar acesta este cu siguranță un termen despre care veți auzi mult mai multe în lunile, anii și deceniile care urmează.
Recomandările editorilor
- Supercomputerul Nvidia poate aduce o nouă eră a ChatGPT
- Formula amuzantă: De ce umorul generat de mașini este Sfântul Graal al A.I.
- Noua voce a Nvidia A.I. sună exact ca o persoană reală
- Incredibilul A.I. de urmărire a sportivilor de la Intel. este „Sfântul Graal” al tehnicii de formare
- Tehnologia de recunoaștere facială pentru urși își propune să mențină oamenii în siguranță
