Foto: DIKU
Ved at kombinere datalogi og kognitiv neurovidenskab er det muligt at lave hjernebaseret samarbejdsfiltrering ved at aftappe signaler direkte fra hjernen.
Det viser et nyt forskningsprojekt fra Datalogisk Institut i København (DIKU), som lektor Tuukka Ruotsalo står i spidsen for sammen med Keith M. Davis III og Michiel Spapé fra Helsinki Universitet.
Metoden kan formentlig bruges til at fremskaffe langt mere nuanceret information om folks præferencer, end hvad der i dag er muligt.
Vi er vant til, at algoritmer forsøger at gætte vores præferencer for film, musik, nyheder og varer i webshops. Samarbejdsfiltrering, som teknikken hedder, bruger skjulte mønstre i vores og andres online-adfærd til at forudsige, hvilke ting vi kan lide. Men hvad nu hvis algoritmerne i stedet kunne aftappe signaler direkte fra vores hjerner? Det lyder måske som sci-fi, men ved at kombinere datalogi og kognitiv neurovidenskab, har vi nu vist, at hjernebaseret samarbejdsfiltrering er muligt.
I første omgang puttede vi EEG-elektroder på hovederne af forsøgspersoner, hvorefter vi viste dem billeder af forskellige ansigter. Dernæst fik vi en maskinlæringsmodel til at udpege, hvilke ansigter forsøgspersonerne fandt mest tiltrækkende alene baseret på elektriske impulser fra deres hjerner. Ved at sammenligne mønstret i én persons hjerneaktivitet med mønstrene i de andres er det muligt at forudsige, hvilke ansigter den enkelte forsøgsperson vil finde tiltrækkende, inden personen har set dem. På den måde kan vi lave pålidelige anbefalinger til brugeren – altså ligesom når streamingtjenester foreslår nye film ud fra flere brugeres historik.
Både forskere og industrier er optaget af, hvordan man udvikler mere præcise metoder til at give brugerne personaliserede anbefalinger. De eksisterende teknikker, som er baseret på eksplicit adfærd i form af ratings, klik og deling af indhold, er ikke altid pålidelige. De hjernesignaler, vi arbejder med, samles derimod op så hurtigt, at de mere har karakter af umiddelbare indtryk end velovervejet adfærd.
Den elektriske aktivitet i vores hjerner er en alternativ og ret uudnyttet kilde til information. Vores studie er et skridt hen imod den æra, nogle kalder ”mindful computing”, hvor man bruger kombinationen af computere og neurovidenskabelige teknikker som et redskab til bedre at forstå sig selv. Men teknologien giver en betydelig udfordring i forhold til at beskytte hjernebaserede data mod misbrug. Og det er vigtigt, at forskningssamfundet omhyggeligt gør sig overvejelser om databeskyttelse, ejerskab og etisk brug af rådata indsamlet ved EEG.
