Новая система использует электрические сигналы от мозга в качестве единственного источника данных.
For å demonstrere enhetslæring,forskerne valgte ut 30 frivillige. Hver av dem hadde på seg en EEG-sporingshjelm. Alle deltakerne ble bedt om å se på de samme bildene. Totalt var det rundt 200 forskjellige bilder i settet.
Deltakerne ble bedt om å utføre ulike oppgaverfor eksempel finne kvinnelige ansikter, eldre mennesker eller blondt hår. Samtidig trengte de ikke å gjøre noe, det var nok å se på hvert bilde i 0,5 sekunder.
Opplegget til systemet. Kilde: Keith M. Davis III et al, CVPR 2022
Basert på hjerneaktivitet, maskinenviser først preferansedataene og redigerer deretter bildene deretter. For eksempel, hvis deltakeren fikk i oppgave å lete etter eldre mennesker, endret datamaskinen portrettene til de unge, slik at de ble eldre.
Bemerkelsesverdig nok vet ikke datamaskinen noe omansiktsgjenkjenning og har ingen anelse om kjønn, hårfarge eller andre relevante egenskaper. Imidlertid redigerte han bare det aktuelle innslaget, og lot andre ansiktstrekk være uendret.
Keith Davis, studiedeltaker fra Universitetet i Helsinki
Forskerne bemerker at alle tidligereAI-systemer som kan redigere bilder har vært avhengig av å lære fra merkede innganger. For eksempel, for å lære systemet å "aldre" folk i et bilde, må du vise det tusenvis av bilder, som indikerer hvem som er gammel og hvem som er ung.
Den nye tilnærmingen bruker hjerneaktiviteten til forsøkspersonene som eneste inputparameter. Dette er et helt nytt paradigme for kunstig intelligens, bemerker forskerne.
Les mer:
Forskere avdekker hvordan vitaminer påvirker forekomsten av kreft
Romsonden fløy 200 km fra Merkur. Se hva han så
Satellitten til Jupiter ble sett på i et nytt lys: hva forskerne så der