Новая техника мозгового поиска обучает ИИ. С мозговыми волнами

Представьте себе комнату, полную столов, всего их насчитывается более двух десятков. За каждым идентичным столом стоит компьютер, перед которым сидит человек и играет в простую идентификационную игру. Игра предлагает пользователю выполнить ряд основных задач по распознаванию, например, выбрать, какой фотография из серии, на которой изображен улыбающийся человек или человек с темными волосами или одетый в одежду очки. Игрок должен принять решение, прежде чем перейти к следующему изображению.

Только они не делают это, щелкая мышкой или касаясь сенсорного экрана. Вместо этого они выбирают правильный ответ, просто думая об этом.

Каждый человек в комнате оснащен тюбетейкой для электроэнцефалограммы (ЭЭГ); цепочка проводов, ведущая от каждого человека к ближайшему записывающему устройству, которое мониторы активность электрического напряжения на коже головы. Сцена выглядит как офис открытой планировки, в котором все погружены в «Матрицу».

«У участников [нашего исследования] была простая задача — просто распознать [то, что их просили искать]», Туукка Руотсало, научный сотрудник Хельсинкского университета, который возглавил недавно опубликованное исследование, рассказал Digital Trends. «Их больше ни о чем не просили. Они просто смотрели на изображения, которые им показывали. Затем мы создали классификатор, чтобы проверить, сможем ли мы идентифицировать правильное лицо с целевыми чертами исключительно на основе сигнала мозга. Больше ничего не использовалось, кроме сигнала ЭЭГ в тот момент, когда участники видели картинку».

В ходе эксперимента 30 добровольцам были показаны изображения синтезированных человеческих лиц (во избежание вероятность того, что один из участников узнает человека, которого ему показали, и, следовательно, исказит Результаты). Участников попросили мысленно обозначить лица в зависимости от того, что они видели, и поискать их. Используя только эти данные о мозговой активности, искусственный интеллект Алгоритм научился распознавать изображения, например, когда на экране появляется блондин.

Свежий взгляд на старую идею

Это впечатляющая вещь, но она не особенно нова. По крайней мере, последнее десятилетие исследователи использовали данные о мозговой активности, собранные с помощью ЭЭГ или фМРТ, для проведения ряда все более впечатляющих демонстраций чтения мыслей. В некоторых случаях он идентифицирует конкретное изображение или видео, как в недавнем исследовании, в ходе которого исследователи из лаборатории нейроробототехники в Москве показали, что можно выяснить, какое именно изображение или видео. видеоклипы, которые люди смотрят наблюдая за их мозговой деятельностью.

В других случаях эти идеи могут быть использованы для запуска определенных реакций. Например, в 2011 году исследователи из Вашингтонского университета в Сент-Луисе поместили временные электроды на речевой центр мозга человека, а затем продемонстрировали, что они способны переместить курсор компьютера на экране просто заставив человека подумать, куда он хочет его переместить. Другие исследования показали, что данные мозга можно использовать для перемещения роботизированных конечностей или парения дронов.

Что делает недавнее исследование Хельсинкского университета новым и интересным, так это то, что оно фокусируется на том, как мозговая активность человека группа людей, а не отдельных людей, можно использовать для выводов, например, для классификации изображений. Они не только показали, что это работает, но и то, что — по крайней мере до определенного момента — чем больше людей вы добавляете в группу, тем точнее становятся данные.

«Когда мы добавляем больше людей в пул источников мозгов, чтобы данные о мозге записывались от группы людей, мы достигаем точности более 90%», — сказал Руотсало. «[Это] почти на уровне [попроса группы вручную пометить ответы]».

Поначалу это может показаться нелогичным. Если данные о мозге зашумлены, не сделает ли добавление большего количества людей еще больше шума? В конце концов, если вы хотите прислушаться к особенно трудно слышимому звуку в комнате, проще, если у вас будет только один человек, который будет говорить поверх вас, а не 10. Или 30. Но как показывает история революции больших данных и многие из наиболее заметных демонстраций машинного обучения в действия, ясно дали понять, что чем больше данных вы имеете в своем распоряжении для решения проблемы, тем более точные системы становиться.

«Сигнал ЭЭГ или любой другой визуализации мозга в целом зашумлен, и участники или люди не всегда присутствуют на 100%», — объяснил Руотсало. «Подумайте о том, чтобы самому посмотреть фотографии. Иногда, посмотрев на многих, ваш ум может блуждать. Даже с отдельными участниками исследователи часто используют уловки, например, повторяют один и тот же стимул снова, чтобы усреднить шум. Здесь мы используем сигналы от многих участников».

Вероятность того, что хотя бы несколько человек будут сосредоточены в каждый момент времени, значительно увеличивается по сравнению с одним человеком. Добавьте к этому понятие мудрости толпы (подробнее об этом позже), и вы получите чертовски мощную комбинацию.

Войдите в мир брейнсорсинга

Туукка Руотсало и его команда называют такое групповое чтение мыслей «мозговым поиском». Это игра на термине краудсорсинг, относится к способу разделения одной большой задачи на более мелкие задачи, которые можно распределить между большими группами людей, чтобы помочь решать. Здесь, в 2020 году, краудсорсинг может быть наиболее синонимом платформ по сбору денег, таких как Kickstarter, где «большой задачей» является стартовый капитал, необходимый для запуска продукта, а распределенный краудфандинговый элемент предполагает, что людей просят вносить меньшие суммы деньги.

Однако краудсорсинг может применяться и в других приложениях. Платформа Amazon Mechanical Turk и Исследовательский комплект Apple — это инструменты краудсорсинга, которые используют силу толпы для решения самых разных задач: от ответов на опросы до проведения важных научных исследований. Между тем, такие компании, как TaskRabbit и 99designs, используют толпу, чтобы помочь клиентам найти нужного человека. чтобы выполнить любую работу: от работы во дворе и покупки продуктов до разработки идеального логотипа или шапки для вашего веб-сайта.

А.И. также может извлечь выгоду из краудсорсинга. Рассмотрим, например, Технология Google reCAPTCHA. Большинство из нас, вероятно, считают, что reCAPTCHA — это способ, с помощью которого веб-сайты могут проверить, являемся ли мы ботом, прежде чем разрешить нам выполнить определенную задачу. Заполнение reCAPTCHA может включать в себя чтение волнистой строки текста или нажатие на каждое изображение в выделенном фрагменте, в котором есть кот. Но reCAPTCHA – это не просто проверка того, люди мы или нет; это также очень умный способ сбора данных, которые можно использовать для создания системы искусственного интеллекта Google по распознаванию изображений. умнее. Каждый раз, когда вы читаете фрагмент текста с придорожного знака на изображении reCAPTCHA, вы можете внести свой вклад в то, чтобы, скажем, беспилотные автомобили Google немного лучше распознавали реальный мир. Когда Google собрал достаточно ответов для изображения, Google вполне уверен, что у него есть правильный ответ.

Пока слишком рано думать о том, как мозговой поиск может практически опираться на эти идеи. «Мы пытались подумать об этом сами», — сказал Руотсало. «Я не думаю, что у нас еще есть идеи. Это просто доказательство того, что мы можем это сделать. Теперь другие люди могут изучить, насколько хорошо, для каких задач и для каких групп людей мы могли бы использовать это».

Будущее приближается

Но потенциал, безусловно, есть. Коммерчески доступные носимые ЭЭГ-мониторы сейчас начинают становиться доступными — в различных формах: от наушники для чтения мыслей к умные татуировки. В настоящее время ЭЭГ-демонстрации, подобные той, что показана в этом исследовании, измеряют лишь небольшой процент общей мозговой активности человека. Но со временем это может увеличиться, а это означает, что может быть собран менее двоичный набор информации. Вместо того, чтобы просто получать ответы «да» или «нет» на вопросы, эта технология может наблюдать за реакцией людей на большее количество вопросов. сложные вопросы, мог бы отслеживать реакцию средств массовой информации, таких как телешоу или фильм, а затем передавать совокупные данные о толпе обратно в свою систему. производители.

«Вместо того, чтобы использовать обычные рейтинги или кнопки «Нравится», вы можете просто послушать песню или посмотреть шоу, и ваш мозг одной только активности будет достаточно, чтобы определить вашу реакцию на нее», — Кейт Дэвис, студент и научный сотрудник проект, сказано в пресс-релизе сопровождение работы.

Представьте себе, что миллионы людей носят носимые устройства для отслеживания ЭЭГ, и вы предлагаете определенному проценту из них микроплатежи 10 раз в день в обмен на то, что они потратят несколько секунд на решение конкретной задачи. Фантастический? Может быть, прямо сейчас, но всего несколько лет назад то же самое произошло со многими современными краудсорсинговыми технологиями.

На игровом шоу Кто хочет быть миллионером, одним из «спасательных кругов», доступных участникам, является возможность задать зрителям определенный вопрос. Когда срабатывает этот одноразовый спасательный круг, зрители используют планшеты для голосования, прикрепленные к их местам, и голосуют за ответ на вопрос с несколькими вариантами ответов, который, по их мнению, является правильным. Затем компьютер подсчитывает результаты и показывает их участнику в процентах. Согласно книге Джеймса Суровецкого, Мудрость толпы, вопрос аудитории дает правильный ответ более чем в 90% случаев. Это значительно лучше, чем вариант шоу 50/50, который исключает два неправильных ответа, и вариант позвонить другу, который дает правильный ответ примерно в двух третях случаев.

Может ли мозговой поиск стать следующей великой идеей в сфере технологий? помогая делать все: от улучшения развлечений до обучения лучшего ИИ. отвечать на всевозможные вопросы? Правда, пока рано говорить. Но это определенно тот термин, о котором вы еще услышите в ближайшие месяцы, годы и десятилетия.

Рекомендации редакции

• Суперкомпьютер Nvidia может открыть новую эру ChatGPT
• Забавная формула: Почему машинный юмор — это Святой Грааль искусственного интеллекта
• Новый голос Nvidia A.I. звучит как настоящий человек
• Невероятный искусственный интеллект Intel для отслеживания спортсменов. это «Святой Грааль» технологий обучения
• Технология распознавания лиц медведей призвана обеспечить безопасность людей