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人工知能・AIブログ

2020年7月15日

AI(人工知能)事例集 vol.206 脳波から人間の好みを識別するブレインソーシング

人工知能の助けを借りて脳波をモニタリングすることで、大人数の集団の好みを脳の活動から判断することが可能になるといいます。

人々の脳波からクラウドソーシングを実施

ヘルシンキ大学の研究者たちは、人工知能を使って、意見を分析し、結論を導き出す技術を開発しました。研究者たちが「ブレインソーシング」と呼んでいるこの技術は、これまで実証されていなかった画像の分類やコンテンツの推薦などに利用できるといいます。

クラウドソーシングは、より複雑なタスクを小さなタスクに分解して、大人数のグループに分散し、個別に解決する方法です。例えば、ある物体が画像の中に写っているかどうかを尋ねて、その回答を画像認識システムとして利用することができます。人工知能に基づく最先端の画像認識システムであっても、完全に自動化されているわけではありません。その代わり、それらを訓練するには、多くのサンプル画像の内容について複数の人の意見を収集する必要があります。

ヘルシンキ大学の研究者たちは、AI技術の助けを借りて人々の脳波(EEG)を分析することで、クラウドソーシングを実施する可能性を実験しました。人々に意見を求めるのではなく、脳波からこの情報を直接読み取ることができたといいます。

「私たちは、キーボードやマウスを使った手動作業を行わなくても、人々の自然な反応を利用して、クラウドソーシングを画像認識に応用できるかどうかを調査したかったのです」と、ヘルシンキ大学のアカデミー研究員トゥッカ・ルオツァロは述べます。

この研究では、合計30名のボランティアに、コンピュータのディスプレイに映し出された人間の顔の画像を見せました。参加者には、画像を見て、頭の中で顔にラベルを付けるように指示されました。例えば、金髪か黒髪か、笑っているか笑っていないかなど。従来のクラウドソーシングとは異なり、マウスやキーボードを使った情報提供はなく、単に提示された画像を観察するだけです。

各参加者の脳活動は脳波を用いて収集されました。AIアルゴリズムは、その脳波から、金髪の人物の画像が画面上に現れたときなど、タスクに関連する画像を認識することを学習しました。

実験の結果、コンピュータは脳波からこれらのメンタルラベルを直接解釈することができたといいます。研究者らは、ブレインソースは、認識タスクに適用できると結論づけました。

いいね!ボタンもいらなくなる?

この方法は、脳活動とコンピュータ活動を組み合わせた様々なインターフェースで活用することができます。これらのインターフェースには、軽量で使いやすいウェアラブル電子機器の脳波測定装置が必要となります。脳波を測定する軽量のウェアラブルは積極的に開発が進められており、近い将来に利用できるようになるかもしれません。

ヘルシンキ大学の学生で研究助手のKeith Davis氏によれば、現在の脳活動を測定する方法は、実験室での制御されたセットアップには適していますが、日常的に使用するためには技術の向上が必要だといいます。さらに、これらの方法は脳活動全体のごく一部しか捉えていません。脳イメージング技術が向上すれば、脳から好みの情報を直接取得することが可能になるかもしれません。従来の評価や「いいね!」ボタンを使うのではなく、歌を聴いたり番組を見たりするだけで、脳の活動だけでそれに対する反応を判断することができるようになるかもしれません。

【参考】クラウドソーシングにおける人工知能の可能性

従来、画像認識システムとして利用されて来たクラウドソーシングでは、画像の選択の作業にキーボードやマウスを使った手動作業が必要でした。手作業が必要になる分、実施できる範囲にも制限があったと言えます。

この研究では、脳波から直接判断することで、ただ「考える」だけで情報を収集することができるといいます。

この技術が更に向上すれば、私達の反応や感情を、ダイレクトに情報として活用される未来が来るかもしれません。

参照元:Brainsourcing automatically identifies human preferences

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