狂野的新“大脑外包”技术可以训练人工智能直接与人脑电波

想像一下一个满是桌子的房间,共有二十多个房间。在每张相同的桌子上,有一台电脑,坐在电脑前的人在玩一个简单的识别游戏。游戏要求用户完成各种基本的识别任务,例如从一系列照片中选择显示某人微笑或描绘着黑发或戴着眼镜的人的照片。播放下一张照片之前,玩家必须做出决定。

只有他们不通过使用鼠标单击或点击触摸屏来做到这一点。相反,他们只是通过思考来选择正确的答案。

房间里的每个人都配有一个脑电图(EEG)骷髅帽;从每个人到附近的记录设备的电线轨迹,该记录设备监视他们头皮上的电压活动。场景看起来像一个开放式办公室,每个人都挤进了黑客帝国。

“参与者们 [in our study] 有一个简单的任务就是 [what they were asked to look for],” Tuukka Ruotsalo,赫尔辛基大学的研究员 领导了最近发表的研究告诉Digital Trends。 “他们没有被要求做其他任何事情。他们只是看着显示的图像。然后,我们建立了一个分类器,以查看是否可以仅基于脑部信号识别出具有目标特征的正确面孔。除了参与者看到图片时的EEG信号外,没有其他任何使用。”

在实验中,总共向30位志愿者显示了合成人脸的图像(以避免参与者之一识别出所显示的人的机会,从而使结果偏斜)。要求参与者根据他们所看到并被寻找的面孔在心理上标记面孔。仅使用该大脑活动数据,人工智能算法就学会了识别图像,例如当金发碧眼的人出现在屏幕上时。

旧观念的新变化

这是令人印象深刻的东西,但并不是特别新颖。至少在过去的十年中,研究人员一直使用通过EEG或fMRI收集的大脑活动数据来进行各种越来越令人印象深刻的思想阅读示范。在某些情况下,它可以识别出特定的图像或视频,最近的一项研究表明,在莫斯科的Neurorobotics Lab的研究人员表明,可以通过监视大脑的活动来弄清人们正在观看哪些视频片段。

在其他情况下,这些见解可用于触发某些响应。例如,2011年,圣路易斯华盛顿大学的研究人员将临时电极放在人脑的语音中心上方,然后证明他们能够 在屏幕上移动计算机光标 只需让人们考虑他们想将其移动到何处即可。还有其他研究表明,大脑数据可用于移动机器人肢体或悬停无人机。

赫尔辛基大学最近的研究之所以新颖而有趣,是因为它关注的是如何利用一群人而不是一个人的大脑活动来得出结论,例如对图像进行分类。他们不仅表明它可行,而且(至少在一定程度上)使您添加到组中的人员越多,数据变得越准确。

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Ruotsalo说:“当我们将更多的人添加到人才库中,从而记录一组人的大脑数据时,我们可以达到90%以上的准确率。” “[That is] 几乎在 [asking a group to manually tag answers.]”

最初听起来可能违反直觉。如果大脑数据比较嘈杂,难道不会增加更多的人变得嘈杂吗?毕竟,如果您想听一听房间中特别难以听见的声音,则只有一个人在上面说话比10个或30个说话容易得多。大数据革命以及许多最著名的机器学习在实践中的演示已经清楚地表明,您拥有的可用于处理问题的数据越多,系统就越精确。

“信号通常来自脑电图或任何其他脑部成像的噪音,参与者或人类并不总是参加100%的活动,” Ruotsalo解释说。 “考虑自己看照片。有时候,看完之后 [at] 很多,你的思想可能在徘徊。即使只有一个参与者,研究人员也经常使用一些技巧,例如再次重复相同的刺激以求平均噪音。在这里,我们使用来自许多参与者的信号。”

与仅一个人相比,每次至少有一些人集中注意力的机会大大增加。再加上人群智慧的概念(稍后会详细介绍),您将获得强大组合的绝妙体验。

进入人才外包的世界

Tuukka Ruotsalo及其团队将这种基于小组的大脑阅读称为“大脑采购”。这是“众包”一词的玩法,是指将一项大任务分解为一些较小的任务的方法,这些任务可以分配给大批人以帮助解决。在2020年,众包可能是Kickstarter等筹款平台的代名词,其中“大任务”是发布产品所需的启动资金,而分布式的基于人群的元素涉及要求人们以较小的资金筹集资金。

但是,众包也可以适用于其他应用程序。亚马逊的Mechanical Turk平台和苹果的ResearchKit是众包工具,可利用人群的力量完成从回答调查到开展重要学术研究的任务。同时,像TaskRabbit和99designs这样的公司可以利用人群来帮助客户与合适的人配对,提供从院子工作和杂货店购物到为您设计完美的徽标或标头广告之类的任何内容。

我也可以从众包中受益。例如,考虑 Google的reCAPTCHA技术。我们大多数人都可能认为reCAPTCHA是网站可以在允许我们执行特定任务之前检查我们是否为机器人的一种方式。完成reCAPTCHA可能需要阅读一段混乱的文本或单击包含猫的选择中的每个图像。但是reCAPTCHA不仅仅是测试我们是否是人类;它们也是一种非常聪明的收集数据的方式,可用于使Google的图像识别具有人工智能。更聪明每次您从reCAPTCHA图像上的路边标志中读取一段文字时,您可能会做出贡献,例如制造出Google的自动驾驶汽车,以便更好地识别现实世界。当Google收集了足够的图像答案后,便可以合理地确定它具有正确的答案。

现在考虑脑部采购如何在这些思想上切实可行还为时过早。 “我们一直在尝试自己考虑一下,”鲁萨洛说。 “我认为我们还没有想法。这只是概念证明,我们可以做到这一点。现在,其他人可以探索该工具的使用状况,完成的任务类型以及哪些类型的人群。”

未来来了

但是潜力肯定存在。市售可穿戴式EEG监护仪现在开始可用-形式从脑读耳机到智能纹身。目前,像本研究中那样的脑电图演示仅占一个人的全部脑部活动的很小一部分。但是随着时间的流逝,这可能会增加,这意味着可能会收集较少的二进制信息。这项技术不仅可以回答人们对更复杂问题的回答,还可以监视人们对诸如电视节目或电影之类的媒体的回答,然后将汇总的人群数据反馈给其制作者,而不仅仅是对问题的回答是“是”或“否”。

该项目的学生兼研究助理Keith Davis表示:“您无需使用常规的评分或类似的按钮,只需听一首歌或观看一场表演,而您的大脑活动就足以确定您对此的反应。” 在新闻稿中说 伴随工作。

想象一下,如果有成千上万的人穿着EEG追踪可穿戴设备,而您每天为其中的一部分提供小额支付10次,以换取花费几秒钟来解决特定任务的费用。幻想吗?也许现在,但是几年前的许多众包技术也是如此。

在电视节目《谁想成为百万富翁》中,参赛者可以选择的“生命线”之一是向观众提问。触发此一次性生命线后,观众将使用附着在座位上的投票垫,并对自己认为正确的多项选择题进行投票。然后,计算机会对结果进行计数,并以百分比的形式显示给参赛者。根据James Surowiecki的书, 人群的智慧,询问观众的答案在90%以上的时间内都是正确的。这比节目的50/50选项要好得多,后者消除了两个错误的答案,并且给朋友打电话的选项也给了您大约三分之二的正确答案。

脑部采购可以成为技术的下一个好主意吗?从改善娱乐性到训练更好的人工智能,帮助做所有事情回答各种问题?现在说还为时过早。但这绝对是一个名词,在接下来的几个月,几年和几十年里,您将听到更多的信息。