Brainsourcing स्वचालित रूप से दिखाता है मानव वरीयताएँ-ScienceDaily


निगरानी electroencephalograms के साथ कृत्रिम बुद्धि की मदद से यह संभव बनाता है निर्धारित करने के लिए वरीयताओं के लोगों के बड़े समूहों से बस उनके मस्तिष्क गतिविधि.

में शोधकर्ताओं ने विश्वविद्यालय के हेलसिंकी विकसित किया है एक तकनीक का उपयोग, कृत्रिम बुद्धि, विश्लेषण करने के लिए विचारों, और निष्कर्ष आकर्षित का उपयोग कर मस्तिष्क गतिविधि के लोगों के समूहों. इस तकनीक है, जो शोधकर्ताओं के लिए कॉल “brainsourcing,” इस्तेमाल किया जा सकता है वर्गीकृत करने के लिए छवियों या सामग्री की सलाह देते हैं, कुछ है कि नहीं किया गया है का प्रदर्शन किया ।

क्राउडसोर्सिंग एक विधि को तोड़ने के लिए एक और अधिक जटिल कार्य, छोटे कार्यों में किया जा सकता है कि वितरित करने के लिए लोगों के बड़े समूहों और व्यक्तिगत रूप से हल किया. उदाहरण के लिए, लोगों को कहा जा सकता है अगर एक चीज में देखा जा सकता है एक छवि है, और उनकी प्रतिक्रिया कर रहे हैं के रूप में इस्तेमाल किया शिक्षण के लिए डेटा एक छवि मान्यता प्रणाली है । यहां तक कि सबसे उन्नत छवि मान्यता प्रणाली कृत्रिम बुद्धि के आधार पर नहीं कर रहे हैं अभी तक पूरी तरह से स्वचालित है । इसके बजाय, उन्हें प्रशिक्षण की आवश्यकता की राय कई लोगों की सामग्री पर कई नमूना छवियों.

के हेलसिंकी विश्वविद्यालय से शोधकर्ताओं के साथ प्रयोग को लागू करने की संभावना क्राउडसोर्सिंग का विश्लेषण करके लोगों के electroencephalograms (EEGs) की मदद के साथ एअर इंडिया की तकनीक. के बजाय के लिए पूछ रहे लोगों की राय में, इस जानकारी पढ़ा जा सकता है सीधे से ईईजी.

“हम चाहते थे कि क्या जांच करने के क्राउडसोर्सिंग लागू किया जा सकता करने के लिए छवि मान्यता का उपयोग करके प्राकृतिक प्रतिक्रियाओं के लोगों के बिना उन्हें बाहर ले जाने के लिए किसी भी मैनुअल कार्यों के साथ एक कुंजीपटल या माउस कहते हैं,” अकादमी रिसर्च फेलो Tuukka Ruotsalo से विश्वविद्यालय के हेलसिंकी.

कंप्यूटर छवियों को वर्गीकृत

अध्ययन में, एक कुल के 30 स्वयंसेवकों दिखाया गया चित्र के मानवीय चेहरे पर एक कंप्यूटर का प्रदर्शन. प्रतिभागियों को निर्देश दिए थे करने के लिए लेबल के रूप में अपने मन के आधार पर क्या था में चित्रित छवियाँ. उदाहरण के लिए, चाहे वह एक छवि चित्रित एक गोरा या काले बालों वाली व्यक्ति, या एक व्यक्ति मुस्कुरा रही है या नहीं, मुस्कुराते हुए. के विपरीत पारंपरिक क्राउडसोर्सिंग कार्यों, वे प्रदान नहीं किया है किसी भी अतिरिक्त जानकारी का उपयोग माउस या कुंजीपटल-वे बस मनाया छवियों को प्रस्तुत करने के लिए उन्हें.

इस बीच, मस्तिष्क गतिविधि के प्रत्येक प्रतिभागी को एकत्र किया गया था का उपयोग कर electroencephalography. से EEGs, एअर इंडिया एल्गोरिथ्म सीखा पहचान करने के लिए छवियों के लिए प्रासंगिक कार्य, इस तरह के रूप में जब एक छवि के एक व्यक्ति दिखाई दिया स्क्रीन पर.

में प्रयोग के परिणाम, कंप्यूटर में सक्षम था की व्याख्या करने के लिए इन मानसिक सीधे लेबल से ईईजी. शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला है कि brainsourcing लागू किया जा सकता करने के लिए सरल और अच्छी तरह से परिभाषित मान्यता कार्यों. अत्यधिक विश्वसनीय लेबलिंग परिणाम पहले से ही हासिल किया है का उपयोग कर डेटा से एकत्र की 12 स्वयंसेवकों.

उपयोगकर्ता-अनुकूल तकनीक पर वाy

निष्कर्षों का उपयोग किया जा सकता में विभिन्न इंटरफेस है कि गठबंधन के मस्तिष्क और कंप्यूटर गतिविधि. इन इंटरफेस की आवश्यकता होगी की उपलब्धता हल्के और उपयोगकर्ता के अनुकूल ईईजी उपकरण के रूप में पहनने योग्य इलेक्ट्रॉनिक्स, के रूप में विरोध करने के लिए इस्तेमाल किया उपकरणों में अध्ययन की आवश्यकता है, जो एक प्रशिक्षित तकनीशियन है. हल्के wearables उपाय है कि ईईजी कर रहे हैं सक्रिय रूप से विकसित किया जा रहा है और उपलब्ध हो सकता है कुछ समय निकट भविष्य में.

“हमारा दृष्टिकोण है प्रौद्योगिकी द्वारा सीमित उपलब्ध कहते हैं,” कीथ डेविस, एक छात्र और अनुसंधान सहायक के विश्वविद्यालय में हेलसिंकी.

“मौजूदा तरीकों के लिए मस्तिष्क की गतिविधि मापने के लिए पर्याप्त हैं नियंत्रित setups में एक प्रयोगशाला है, लेकिन तकनीक में सुधार करने की जरूरत के लिए हर रोज का उपयोग करें. इसके अतिरिक्त, इन तरीकों केवल एक बहुत छोटा प्रतिशत के कुल मस्तिष्क गतिविधि. के रूप में मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों में सुधार, यह संभव हो सकता है पर कब्जा करने के लिए वरीयता जानकारी सीधे मस्तिष्क से. का उपयोग कर के बजाय पारंपरिक रेटिंग या बटन की तरह, तुम सकता है बस एक गीत को सुनने या देखने के लिए एक दिखाने के लिए, और अपने मस्तिष्क की गतिविधियों के अकेले पर्याप्त होगा निर्धारित करने के लिए अपने प्रतिक्रिया करने के लिए।”

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती विश्वविद्यालय के हेलसिंकी. मूल द्वारा लिखित Aino Pekkarinen. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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