Een onderzoeksteam van de Universiteit van Kopenhagen en de Universiteit van Helsinki presenteerde een systeem
Om het model te trainen, hebben de onderzoekerselektroden op de hoofden van de deelnemers aan de studie en liet ze afbeeldingen van verschillende gezichten zien, waarmee ze demonstreerden hoe machine learning hersenactiviteit kan gebruiken om te bepalen welke gezichten de proefpersonen het aantrekkelijkst vinden.
“Als we de hersenactiviteit van andere mensen vergelijken,ontdekten dat we kunnen voorspellen welke gezichten elke deelnemer aantrekkelijk zal vinden voordat ze ze zien. Dit is hoe we gebruikers betrouwbare aanbevelingen kunnen bieden - net zoals streamingdiensten nieuwe films of series suggereren op basis van de kijkgeschiedenis van de gebruiker, "legde senior studieauteur Tuukka Ruotsalo van de afdeling Computerwetenschappen aan de Universiteit van Kopenhagen uit.
Hersencomputerinterface voor het eerst goedgekeurd door de FDA voor revalidatie na een beroerte
Wetenschappers voegden eraan toe dat hun model van toepassing zal zijnbedrijven die werken met gepersonaliseerde aanbevelingen en op maat gemaakte content. Bestaande collaboratieve filtermethoden op basis van beoordelingen, klikken en het delen van inhoud zijn echter niet altijd een betrouwbare methode om gebruikersvoorkeuren te identificeren.
“Vanwege sociale normen of andere factorengebruikers mogen hun echte voorkeuren niet onthullen via hun online gedrag. Daarom kan expliciet gedrag bevooroordeeld zijn. De hersensignalen die we hebben onderzocht, hebben meer te maken met directe indrukken dan met uitgebreid gedrag', zegt co-auteur Michel Spape.
Lees verder:
Natuurkundigen leggen uit waarom het onmogelijk is om donkere materie te vinden: het bevindt zich in een andere dimensie
NASA-wetenschappers maken foto's van wolken op Mars
Uranus heeft de status van de vreemdste planeet in het zonnestelsel gekregen. Waarom?