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赫尔辛基大学的研究人员开发了一种技术，利用人工智能从人们的大脑活动中分析意见并得出结论。研究人员称这项技术为“大脑外包”，可以用来对图像进行分类或推荐内容，这在之前从未被证明过。

众包是一种将复杂的任务分解成更小的任务的方法，可以分配给大量的人，单独解决。例如，可以询问人们是否可以在图像中看到物体，并且他们的响应可以用作图像识别系统的指导数据。即使是最先进的基于人工智能的图像识别系统也没有完全自动化。相反，训练他们需要很多人对很多样本图像的内容给出意见。

赫尔辛基大学的研究人员通过用人工智能技术分析人类脑电图，对众包的可能性进行了实验。我们可以直接从脑电图中读取这些信息，而不是向人们寻求建议。

赫尔辛基大学研究所研究员Tuukka Ruotsalo说：“我们希望研究众包技术是否可以利用人们的自然反应应用于图像识别，而不需要他们使用键盘或鼠标来执行任何手动任务。”

在这项研究中，共有30名志愿者在电脑显示器上看到了人脸图像。指导参与者根据图片中描述的内容在自己的想法中标记自己的脸。例如，图像描绘了一个金发或黑发的人，或者一个微笑或不微笑的人。与传统的众包任务不同，他们不使用鼠标或键盘提供任何其他信息，他们只是观察呈现给他们的图像。

同时，脑电图被用来收集每个参与者的大脑活动。通过脑电图，人工智能算法学会识别与任务相关的图像，比如当屏幕上出现金发人的图像时。

在实验结果中，计算机可以直接从脑电图中解读这些心理标签。研究人员得出结论，大脑资源获取可以应用于简单且定义明确的识别任务。使用从12名志愿者收集的数据，获得了高度可靠的标记结果。

这些发现可以用于结合大脑和计算机活动的各种界面。这些接口需要可穿戴电子设备形式的轻量级和用户友好的脑电图设备，而不是研究中使用的设备，这些设备需要训练有素的技术人员。我们正在积极开发能够测量脑电图的轻型可穿戴设备，并可能在不久的将来上市。

赫尔辛基大学的学生和研究助理基思戴维斯说：“我们的方法受到现有技术的限制。”

“目前测量大脑活动的方法足以满足实验室受控设置的要求，但这项技术在日常使用中需要改进。此外，这些方法只占大脑总活动的一小部分。随着脑成像技术的提高，直接从大脑中捕捉偏好信息可能成为可能。你不需要使用常规的评分或类似的按钮，只需要听一首歌或看一场表演，光是你的大脑活动就足以决定你对它的反应。”

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