新しいシステムは、脳からの電気信号を唯一のデータソースとして使用します。
デバイス学習を実証するために、研究者は30人のボランティアを選びました。彼らはそれぞれEEG追跡ヘルメットをかぶっていました。すべての参加者は同じ画像を見るように求められました。セットには全部で約200枚の写真がありました。
参加者はさまざまなタスクを完了するように求められましたたとえば、女性の顔、高齢者、またはブロンドの髪を見つけます。同時に、彼らは何もする必要はなく、各画像を0.5秒間見るだけで十分でした。
システムのスキーム。出典：Keith M. Davis III et al、CVPR 2022
脳の活動に基づいて、マシン最初に設定データを表示し、次にそれに応じて画像を編集します。たとえば、参加者が年配の人を探す任務を負った場合、コンピューターは若い人の肖像画を修正して、年配にしました。
驚くべきことに、コンピュータは何も知りません顔認識であり、性別、髪の色、またはその他の関連する特性については何も知りません。ただし、彼は問題の機能を編集しただけで、他の顔の機能は変更していません。
キース・デイビス、ヘルシンキ大学の研究参加者
研究者は、以前のすべてに注意します画像を編集できるAIシステムは、ラベル付けされた入力からの学習に依存してきました。たとえば、画像内の人々を「老化」させるようにシステムに教えるには、何千枚もの写真を表示して、誰が古いのか、誰が若いのかを示す必要があります。
新しいアプローチでは、被験者の脳活動を唯一の入力パラメータとして使用します。これは、人工知能のまったく新しいパラダイムであると研究者たちは指摘しています。
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