![تحديد الأغنية بالنيابة](/f/ca0d7ccb4bf8a9243d1620b04c6aa176.jpg)
من الرحلة"لا تتوقف عن الإيمان"إلى الملكة"افتتان البوهيمية"إلى كايلي مينوغ"لا أستطيع إخراجك من رأسي"، هناك بعض الأغاني التي تمكنت من شق طريقها بنجاح عبر قنوات الأذن لدينا واستقرارها في أدمغتنا. ماذا لو كان من الممكن قراءة إشارات الدماغ، واستخدامها لتخمين الأغنية التي يستمع إليها الشخص بدقة في أي لحظة؟
محتويات
- قراءة العقول، آلات التدريب
- الطريق إلى واجهات الدماغ والحاسوب
هذا ما قاله باحثون من قسم التصميم المرتكز على الإنسان في جامعة دلفت للتكنولوجيا في هولندا وقسم العلوم المعرفية في المعهد الهندي للتكنولوجيا في جانديناجار يعمل على. وفي تجربة حديثة، أثبتوا أن ذلك ممكن تمامًا، وقد تكون الآثار المترتبة عليه أكثر أهمية مما قد تعتقد.
مقاطع الفيديو الموصى بها
ولأغراض الدراسة، قام الباحثون بتجنيد مجموعة من 20 شخصا. وطلبت منهم الاستماع إلى 12 أغنية باستخدام سماعات الرأس. وللمساعدة في التركيز، تم تعتيم الغرفة وتعصيب أعين المتطوعين. تم تجهيز كل منهم بغطاء تخطيط كهربية الدماغ (EEG) الذي يمكنه التقاط النشاط الكهربائي على فروة رأسهم دون تدخل جراحي أثناء استماعهم إلى الأغاني.
تم بعد ذلك استخدام بيانات الدماغ هذه، جنبًا إلى جنب مع الموسيقى المقابلة، لتدريب الشخص
شبكة اعصاب صناعية لتتمكن من تحديد الروابط بين الاثنين. وعندما تم اختبار الخوارزمية الناتجة على بيانات لم ترها من قبل، تمكنت من التعرف على الأغنية بشكل صحيح بدقة 85%، استنادًا بالكامل إلى موجات الدماغ."كانت الأغاني عبارة عن مزيج من الأغاني الغربية والهندية، وتضمنت عدداً من الأنواع الموسيقية"، كريشنا ميابورام، أستاذ مساعد في العلوم المعرفية وعلوم الكمبيوتر في المعهد الهندي للتكنولوجيا جانديناجار، قال لـ Digital Trends. "بهذه الطريقة، قمنا ببناء عينة تمثيلية أكبر للتدريب والاختبار. وقد تم تأكيد هذا النهج عند الحصول على دقة تصنيف مذهلة، حتى عندما قصرنا بيانات التدريب على نسبة مئوية أصغر من مجموعة البيانات.
قراءة العقول، آلات التدريب
ليست هذه هي المرة الأولى التي يُظهر فيها الباحثون أنه من الممكن تنفيذ عروض توضيحية "لقراءة الأفكار" من شأنها أن تجعل ديفيد بلين يشعر بالغيرة، وكل ذلك باستخدام بيانات مخطط كهربية الدماغ. على سبيل المثال، قام علماء الأعصاب في جامعة تورونتو سكاربورو في كندا بإعادة بناء الصور بناءً على بيانات مخطط كهربية الدماغ (EEG). إعادة إنشاء صور الوجه رقميا مخزنة في ذهن الشخص. ميابورام البحوث السابقة الخاصة يتضمن مشروعًا تم فيه استخدام بيانات مخطط كهربية الدماغ (EEG) لتحديد مقاطع الأفلام التي شاهدها المشاركون، حيث يهدف كل منها إلى إثارة استجابة عاطفية مختلفة.
![تحديد الأغنية بالنيابة](/f/88c25695adc87c24099c0c67282ceb6a.jpg)
ومن المثير للاهتمام أن هذا العمل الأخير أظهر أن الخوارزميات أثبتت فعاليتها الكبيرة في تخمين الأغاني التي يتم الاستماع إليها التي أجراها أحد المشاركين، بعد تدريبه على دماغه المحدد، لن تعمل بشكل جيد عند تطبيقها على آخر شخص. في الواقع، إن عبارة "ليست على ما يرام" هي استهانة فادحة: فقد انخفضت الدقة في هذه الاختبارات من 85% إلى أقل من 10%.
وقال ميابورام: "يظهر بحثنا أن الأفراد لديهم تجارب شخصية مع الموسيقى". "يتوقع المرء أن تستجيب الأدمغة بطريقة مماثلة لمعالجة المعلومات من محفزات مختلفة. وينطبق هذا على ما نفهمه على أنه ميزات منخفضة المستوى أو ميزات على مستوى التحفيز. [ولكن] عندما يتعلق الأمر بالموسيقى، ربما تكون الميزات ذات المستوى الأعلى، مثل الاستمتاع، هي التي تميز بين التجارب الفردية.
ديريك لوماس، أستاذ مساعد إيجابي A.I. وقال من جامعة دلفت للتكنولوجيا إن الهدف المستقبلي للمشروع هو رسم خريطة للعلاقة بين ترددات تخطيط أمواج الدماغ (EEG) والترددات الموسيقية. يمكن أن يساعد هذا في الإجابة على أسئلة مثل ما إذا كان الرنين الجمالي الأكبر يصاحبه رنين عصبي أكبر.
وبعبارة أخرى، فإن الشخص الذي "تأثر" بمقطوعة موسيقية سيُظهر ارتباطات أكبر بين الموسيقى نفسها والأشياء الأخرى. استجابة الدماغ، مما يجعل من الممكن التنبؤ بدقة بمدى استمتاع الشخص بقطعة موسيقية بمجرد النظر إلى موجات دماغه؟ في حين أن استجابة كل شخص للموسيقى قد تكون مختلفة بشكل طفيف، إلا أن هذا قد يساعد في تسليط الضوء على سبب بحث البشر عن الموسيقى في البداية.
الطريق إلى واجهات الدماغ والحاسوب
وقال لوماس لـ Digital Trends: "بالنسبة للتطبيقات على المدى القريب (في العامين المقبلين)، نتخيل محرك توصية للموسيقى يمكن أن يعتمد على استجابة دماغ الشخص". "لدي حاليًا طالب يعمل على موسيقى تم إنشاؤها خوارزميًا تعمل على زيادة الرنين العصبي إلى الحد الأقصى. إنه أمر غريب للغاية: الحد الأقصى للرنين العصبي ليس هو نفسه الحد الأقصى للرنين الجمالي.
![تحديد الأغنية بالنيابة](/f/e93caa80af7af393004edb64e69dd89e.jpg)
وعلى المدى المتوسط، اقترح لوماس أن ذلك قد يؤدي إلى تطبيقات قوية للحصول على معلومات حول "عمق الخبرة" التي يتمتع بها الشخص الذي يتعامل مع وسائل الإعلام. وباستخدام أدوات تحليل الدماغ، قد يكون من الممكن (بل وينبغي) التنبؤ بدقة بمدى انشغال الشخص أثناء مشاهدة فيلم أو الاستماع إلى ألبوم على سبيل المثال. ويمكن بعد ذلك استخدام مقياس المشاركة القائم على الدماغ لصقل تجارب محددة. هل تريد أن تجعل فيلمك أكثر جاذبية لـ 90% من المشاهدين؟ قرص هذا المشهد، التغيير الذي - التي واحد.
وتابع لوماس: "على المدى الطويل - 20 عامًا - قد يتيح مجال العمل هذا طرقًا لنسخ محتويات الخيال". "على سبيل المثال، تحويل الأفكار إلى نص. هذا هو المستقبل الكبير لـ [واجهات الدماغ والحاسوب.]
وكما أشار لوماس، فإننا لا نزال بعيدين عن هذا الهدف النهائي المتمثل في إنشاء واجهة بين الدماغ والحاسوب. ومع ذلك، فإن مثل هذا العمل يشير إلى أن هناك الكثير من الفاكهة اللذيذة المتدلية على تلك الشجرة قبل أن نسقطها في النهاية.
أ ورقة تصف هذا البحث، بعنوان GuessTheMusic: التعرف على الأغنية من تخطيط كهربية الدماغ، تم تقديمه مؤخرًا في CODS-COMAD 2021.
توصيات المحررين
- التعلم العميق يمكنه تقليد تأثيرات التشويه لآلهة الجيتار الشهيرة
ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.