새로운 시스템은 뇌의 전기 신호를 단일 데이터 소스로 사용합니다.
기기 학습을 시연하기 위해연구원들은 30명의 지원자를 선택했습니다. 그들 각각은 EEG 추적 헬멧을 쓰고 있었습니다. 모든 참가자에게 동일한 이미지를 보도록 요청했습니다. 세트에는 총 200여 장의 다양한 사진이 있었습니다.
참가자들은 다양한 작업을 완료하도록 요청받았습니다.예를 들어, 여성의 얼굴, 노인 또는 금발 머리를 찾습니다. 동시에 그들은 아무 것도 할 필요가 없었습니다. 각 이미지를 0.5 초 동안 보는 것으로 충분했습니다.
시스템의 계획. 출처: Keith M. Davis III et al, CVPR 2022
두뇌 활동을 기반으로 기계먼저 기본 설정 데이터를 표시한 다음 그에 따라 이미지를 편집합니다. 예를 들어, 참가자가 노인을 찾는 임무를 받았다면 컴퓨터는 젊은이의 초상화를 수정하여 더 나이 들어 보이게 했습니다.
놀랍게도 컴퓨터는얼굴을 인식하고 성별, 머리색 또는 기타 관련 특성에 대해 전혀 모릅니다. 그러나 그는 문제의 특징만 편집하고 다른 얼굴 특징은 변경하지 않았습니다.
Keith Davis, 헬싱키 대학의 연구 참가자
연구자들은 이전의 모든이미지를 편집할 수 있는 AI 시스템은 레이블이 지정된 입력에서 학습에 의존했습니다. 예를 들어, 이미지에서 사람을 "연령화"하도록 시스템을 가르치려면 수천 장의 사진을 표시하여 누가 늙고 누가 젊음을 나타내는지 표시해야 합니다.
새로운 접근 방식은 피험자의 뇌 활동을 유일한 입력 매개변수로 사용합니다. 이것은 완전히 새로운 인공 지능 패러다임이라고 연구원들은 지적합니다.
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