Human-Aided Computing

Trotz aller Leistungsfähigkeit von Computern sind sie bei bestimmten einfachen Aufgaben immer noch mies, wie Gesichter zu erkennen und den Unterschied zwischen einem Tisch und einer Kuh zu kennen. Jetzt versuchen Forscher bei Microsoft, einen Teil der spezialisierten – und oft unbewussten – Rechenleistung des menschlichen Gehirns zu erschließen und damit Probleme zu lösen, die für Maschinen bisher unlösbar waren.

Braindrain: Das obere Bild ist eine künstlerische Darstellung des Unterbewusstseins, das mithilfe von EEG auf die Rechenleistung des menschlichen Gehirns für Aufgaben – wie die Gesichtserkennung – zugreift, die für Maschinen schwierig sind. Das untere Bild ist ein Layout der Platzierung von EEG-Anschlüssen am Kopf.

Desney-Bräune , ein Forscher bei Microsoft Research, und Pradeep Shenoy , ein Doktorand an der University of Washington, haben ein Schema entwickelt, das Elektroenzephalographen (EEG) verwendet, um die Gehirnaktivität von Menschen zu erfassen, die Bilder von Gesichtern und Nichtgesichtern wie Pferden, Autos und Landschaften betrachten. Das Paar stellte fest, dass ihre Gehirnaktivität darauf hinwies, dass sie den Unterschied unbewusst erkannten, selbst wenn das Ziel der Probanden nicht darin bestand, die Gesichter von den Nichtgesichtern zu unterscheiden. Die Forscher schrieben eine Software, die die EEG-Daten durchblättert und Gesichter und Nichtgesichter basierend auf der Reaktion der Probanden klassifiziert. Wenn eine einzelne Person ein Bild einmal betrachtete, konnte das System Gesichter mit einer Genauigkeit von bis zu 72,5 Prozent identifizieren. Die Ergebnisse waren sogar noch besser, wenn die Daten von acht Personen verwendet wurden, die ein bestimmtes Bild zweimal angesehen hatten: Die Genauigkeit stieg auf 98 Prozent.

Da das Gehirn ständig externe Informationen verarbeitet, sagt Tan, können wir anfangen, das Gehirn als Prozessor zu verwenden. In einem Szenario, erklärt er, würden Bilder im peripheren Sichtfeld der Menschen platziert, was keine fokussierte kognitive Aufmerksamkeit erfordert, damit sie ihren täglichen Aufgaben nachgehen können.

Heute brauchen relativ große Supercomputer viele Stunden, um Gesichter zu erkennen – etwas, das ein Mensch fast sofort tun kann. Eine Anwendung für diese Gesichtserkennungstechnik könnte darin bestehen, Schnappschüsse aus Überwachungsvideos schnell zu sortieren, um Bilder mit Gesichtern und solchen ohne Gesichter zu finden, obwohl Tan sagt, dass diese frühe Arbeit hauptsächlich ein Proof of Concept ist.

Neben dem Auffinden von Gesichtern, so Tan, gibt es Hinweise darauf, dass die Strategie auch für die Identifizierung anderer Arten von Objekten wie Hunden oder Katzen und verschiedener Arten von Wörtern nützlich sein könnte. Die unbewusste Gehirnleistung könnte daher die automatisierte Bildsuche verbessern, indem Objekte vorab klassifiziert werden, um einem Computer zu helfen, Bilder genauer zu identifizieren.

Es ist keine neue Idee, die menschliche Gehirnleistung zu nutzen, um die Fähigkeiten von Computern zu ergänzen, aber die meisten dieser Informationen werden bewusst von einem Menschen bereitgestellt. Zum Beispiel Googles Bildbeschrifter Spiel lässt Leute Punkte sammeln, um bestimmte Objekte in Bildern zu identifizieren; Die Informationen werden verwendet, um Maschinen zu trainieren, Bilder besser zu klassifizieren. Aber das unterbewusste Rechnen ist ein im Entstehen begriffenes Feld. Es gibt eine Reihe ethischer Überlegungen, bevor dies auf den Massenmarkt gebracht werden kann, sagt Tan. Wie ablenkend wäre es zum Beispiel, wenn Bilder im peripheren Sichtfeld einer Person aufblitzen würden?

Ich finde es eine ziemlich coole Idee, die viel Potenzial hat, sagt Louis von Ahn , Professor für Informatik an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh. Er räumt jedoch ein, dass einige Leute Probleme mit der Vorstellung haben könnten, dass ihre unterbewussten Reaktionen aufgezeichnet werden. Es ist irgendwie verrückt, sagt er.

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