Выбор не за вами: как технология слежения за глазами и глубокое обучение предсказывают наше поведение

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Оффтопик

Говорят глаза — зеркало души. И вряд ли автор этой метафоры мог хоть на миг подумать, насколько буквальной она будет в наши дни. Ведь в скором времени именно глаза станут ценным источником информации для искусственного интеллекта, который сможет анализировать их движения и предвидеть наш выбор. Это не фантастика, а реальность, которую демонстрирует новый алгоритм, разработанный международной группой ученых.

Глаза — зеркало души
Автор: Designer

Алгоритм, названный RETINA (Raw Eye Tracking and Image Ncoder Architecture), использует технологию слежения за глазами и метод глубокого обучения, чтобы прогнозировать, какой продукт или услугу выберет человек, просматривая сравнительный сайт. Алгоритм работает так быстро и точно, что может определить на что упадет выбор еще до того, как человек сознательно его сделал.

Как это возможно? Дело в том, что движения глаз отражают наши когнитивные процессы, то есть то, как мы воспринимаем, обрабатываем и запоминаем информацию. Следя за тем, куда, как долго и как часто мы смотрим, можно узнать, что нас привлекает, интересует, смущает или отталкивает. Исходя из этого, можно сделать выводы о наших предпочтениях, мотивах и намерениях.

RETINA — это не первый алгоритм, который пытается использовать данные о движении глаз для прогнозирования поведения. Однако он имеет несколько преимуществ перед существующими методами. Во-первых, он обрабатывает «сырые» данные о движении глаз, не упрощая и не структурируя их, как это делают традиционные подходы. Это позволяет учитывать все нюансы и особенности, которые могут быть важны для прогноза. Во-вторых, он учитывает данные о движении обоих глаз, а не только одного, как это часто бывает. Это повышает точность и надежность алгоритма, так как движения глаз могут быть асимметричными или не синхронными. В-третьих, он использует метод глубокого обучения, который способен самостоятельно выявлять закономерности и зависимости в данных, не требуя предварительно заданых правил или гипотез.

Авторы алгоритма — профессор Мишель Ведель из Университета Мэриленда, профессор Моше Унгер из Тель-Авивского университета и профессор Александр Тужилин из Нью-Йоркского университета — проверили его работу на эксперименте с участием 60 человек. Участники должны были выбрать один из четырех продуктов (телевизор, планшет, наушники или часы) на основе их характеристик, представленных в виде таблицы. Алгоритм анализировал их движения глаз во время просмотра таблицы и выдавал свой прогноз выбора. Оказалось, что алгоритм был прав в 85% случаев, причем в среднем он делал свой прогноз за 2,5 секунды до того, как участник нажимал на кнопку выбора.

Этот результат демонстрирует потенциал алгоритма RETINA для различных приложений в маркетинге, рекламе, электронной коммерции и других сферах, где важно знать, что хочет и что выберет потребитель. С помощью этого алгоритма можно предлагать более персонализированные и релевантные продукты и услуги, увеличивать удовлетворенность и лояльность клиентов, повышать конверсию и продажи. Кроме того, алгоритм может помочь лучше понять потребительское поведение, выявить факторы, влияющие на выбор, и оптимизировать дизайн и презентацию продуктов.

Алгоритм RETINA также может быть полезен в других областях, где используется технология слежения за глазами, например, в медицине, психологии, психиатрии, образовании, искусстве, чтении и т. д. В этих сферах алгоритм может определять точки внимания, и помогать экспертам подстраиваться под субъект.

Технология слежения за глазами становится все более доступной и распространенной, благодаря развитию VR-устройств, смартфонов, планшетов и компьютеров с передними камерами. Это открывает новые возможности для алгоритма RETINA и других подобных систем на основе искусственного интеллекта. Однако это также создает массу рисков, связанных с конфиденциальностью, безопасностью и этикой использования персональных данных. Поэтому необходимо разработать соответствующие правила и стандарты, которые будут регулировать эту область и защищать права и интересы пользователей.

Искусственный интеллект читает нас по глазам и предсказывает наши решения. Это может пугать или восхищать, в зависимости от того, как мы воспринимаем этот факт. Главное — не забывать, что наши глаза — это не только источник данных, но и окно в нашу душу. И надо ценить время, пока еще есть возможность самим решать, кому и как это мы это окно откроем.

2 комментария

AngelD
Все это было уже, в Особом мнении.
M
«Авторы алгоритма — профессор Мишель Ведель из Университета Мэриленда, профессор Моше Унгер из Тель-Авивского университета и профессор Александр Тужилин из Нью-Йоркского университета — проверили его работу на эксперименте с участием 60 человек. Участники должны были выбрать один из четырех продуктов (телевизор, планшет, наушники или часы) на основе их характеристик, представленных в виде таблицы. Алгоритм анализировал их движения глаз во время просмотра таблицы и выдавал свой прогноз выбора. Оказалось, что алгоритм был прав в 85% случаев, причем в среднем он делал свой прогноз за 2,5 секунды до того, как участник нажимал на кнопку выбора.»
Что-то в первоисточнике я не могу найти ни 60 человек, ни 85% случаев, ни 2,5 секунд. В абстракте «we find that using a mere 5 s of data, the RETINA architecture achieves a predictive validation accuracy of over 0.7».

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Обзор Haylou Watch 3: обычные смарт-часы с AMOLED и автономностью до 15 дней

Haylou Watch 3 делает ставку на яркий AMOLED-дисплей, более 150 спортивных режимов, множество циферблатов и хорошую автономность до 15 дней. Но достаточно ли этого, чтобы заинтересовать...

Почему оцинкованные машины всё равно ржавеют

Покупка транспортного средства с заявленной заводской защитой кузова часто создает ложное чувство абсолютной безопасности. Покупатель убеждён, что металл под надежной броней оцинковки будет служить...

Цена жёсткости: что помешало бетонным дорогам стать массовыми в России

В 1960-1970-х годах на некоторых советских трассах вместо привычного чёрного полотна появлялась светло-серая полоса. Специальные машины укладывали цементобетон непрерывным слоем, после чего...

Зачем в 1969 году Ниагарский водопад «выключили» на пять месяцев?

Ниагарский водопад воспринимается как нечто вечное и неостановимое: масса воды обрушивается вниз с гулом, который слышен за километры, и кажется, что этот поток существовал всегда и будет...

✦ ИИ  Кацудон: японская миска, где хрустящая котлета встречается с рисом и мягким яйцом

Кацудон устроен на противоречии. Тонкацу только что вышел из горячего масла, его панировка сухая и звонкая, но вместо того чтобы сохранить этот хруст любой ценой, японская кухня отправляет котлету...

✦ ИИ  Общий предок птиц и крокодилов был активным бегуном: почему пернатые сохранили тепло, а рептилии замедлили свой метаболизм

Современные крокодилы ведут малоподвижный образ жизни. Они подолгу остаются в воде в ожидании добычи или часами лежат на берегу, нагреваясь под лучами солнца. Их температура тела напрямую зависит...