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MÁQUINA DE LEITURA CEREBRAL DETECTA POR QUEM VOCÊ TEM UMA QUEDA

ELE ATÉ SABE QUE VOCÊ SE SENTIRÁ ATRAÍDO POR ALGUÉM ANTES DE VÊ-LO.



Uma equipe de pesquisa da Universidade de Copenhagen e da Universidade de Helsinque demonstra que é possível prever as preferências individuais com base em como as respostas do cérebro de uma pessoa correspondem às de outras. Isso poderia ser potencialmente usado para fornecer conteúdo de mídia personalizado - e talvez até mesmo para nos esclarecer sobre nós mesmos.


Nós nos acostumamos com algoritmos online que tentam adivinhar nossas preferências para tudo, desde filmes e música a notícias e compras. Isso se baseia não apenas no que procuramos, observamos ou ouvimos, mas também em como essas atividades se comparam a outras. A filtragem colaborativa, como a técnica é chamada, usa padrões ocultos em nosso comportamento e no comportamento de outras pessoas para prever quais coisas podemos achar interessantes ou atraentes.

Mas e se os algoritmos pudessem usar respostas de nosso cérebro em vez de apenas nosso comportamento? Pode soar um pouco como ficção científica , mas um projeto combinando ciência da computação e neurociência cognitiva mostrou que a filtragem colaborativa baseada no cérebro é realmente possível. Usando um algoritmo para comparar o padrão de respostas cerebrais de um indivíduo com o de outros, pesquisadores da Universidade de Copenhagen e da Universidade de Helsinque foram capazes de prever a atração de uma pessoa por um rosto ainda não visto.

Anteriormente, os pesquisadores colocaram eletrodos de EEG nas cabeças dos participantes do estudo e lhes mostraram imagens de vários rostos e, assim, demonstraram que o aprendizado de máquina pode usar a atividade elétrica do cérebro para detectar quais rostos os indivíduos achavam mais atraentes.

"Por meio da comparação da atividade cerebral de outras pessoas, agora também descobrimos que é possível prever rostos que cada participante consideraria atraentes antes de vê-los. Dessa forma, podemos fazer recomendações confiáveis ​​para os usuários - assim como os serviços de streaming sugerem novos filmes ou série baseada na história dos usuários ", explica o autor sênior, Dr. Tuukka Ruotsalo, do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Copenhague.


Rumo à computação consciente e maior autoconsciência


Indústrias e provedores de serviços estão cada vez mais fornecendo recomendações personalizadas e agora estamos começando a esperar deles um conteúdo personalizado. Consequentemente, pesquisadores e indústrias estão interessados ​​em desenvolver técnicas mais precisas para atender a essa demanda. No entanto, as técnicas atuais de filtragem colaborativa que se baseiam no comportamento explícito em termos de classificações, comportamento do clique, compartilhamento de conteúdo, etc., nem sempre são métodos confiáveis ​​de revelar nossas preferências reais e subjacentes.


"Devido a normas sociais ou outros fatores, os usuários podem não revelar suas preferências reais por meio de seu comportamento online. Portanto, o comportamento explícito pode ser tendencioso. Os sinais cerebrais que investigamos foram detectados logo após a visualização, então estão mais relacionados a impressões imediatas do que um comportamento cuidadosamente considerado ", explica o co-autor Dr. Michiel Spapé.

"A atividade elétrica em nossos cérebros é uma fonte de informação alternativa e inexplorada. A longo prazo, o método provavelmente pode ser usado para fornecer informações muito mais diferenciadas sobre as preferências das pessoas do que é possível hoje. Isso poderia ser para decodificar as razões subjacentes para o gosto de uma pessoa por certas músicas - o que pode estar relacionado às emoções que elas evocam ", explica Tuukka Ruotsalo.

Mas os pesquisadores não veem o novo método apenas como uma forma útil para anunciantes e serviços de streaming venderem produtos ou reterem usuários.


Como aponta o autor principal Keith Davis:


“Considero nosso estudo um passo em direção a uma era que alguns chamam de 'computação consciente', na qual, usando uma combinação de computadores e técnicas de neurociência, os usuários serão capazes de acessar informações únicas sobre si mesmos. De fato, Cérebro-Computador A interface, como é conhecida, pode se tornar uma ferramenta para se compreender melhor. "

No entanto, ainda há um caminho a percorrer antes que a técnica possa ser aplicada fora do laboratório. Os pesquisadores apontam que os dispositivos de interface cérebro-computador devem se tornar mais baratos e mais fáceis de usar antes de ficarem nas mãos ou presos à cabeça de usuários casuais. Seu melhor palpite é que isso levará pelo menos 10 anos.


Os pesquisadores também ressaltam que a tecnologia apresenta um desafio significativo para proteger os dados baseados no cérebro contra o uso indevido e que é importante para a comunidade de pesquisa considerar cuidadosamente a privacidade dos dados, a propriedade e o uso ético dos dados brutos coletados por EEG.


No experimento, os participantes viram um grande número de imagens de rostos humanos e foram solicitados a procurar aquelas que considerassem atraentes. Ao fazer isso, seus sinais cerebrais foram gravados. Esses dados foram usados ​​para treinar um modelo de aprendizado de máquina para distinguir entre a atividade cerebral quando o participante viu um rosto que achou atraente e quando viu um rosto que não achou atraente.


Com um modelo de aprendizado de máquina diferente, os dados baseados no cérebro de um grande número de participantes foram usados ​​para calcular quais novas imagens faciais cada participante acharia atraente. Assim, a previsão foi baseada em parte nos próprios sinais cerebrais dos participantes individuais e em parte em como os outros participantes responderam às imagens.



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