От "Пътуване"Не спирай да вярваш"до кралицата"Бохемска рапсодия” към „ на Кайли МиноугНе мога да те изкарам от главата ми”, има някои песни, които успяват успешно да си проправят път през ушните ни канали и да се настанят в мозъка ни. Какво ще стане, ако беше възможно да се разчетат сигналите на мозъка и те да се използват, за да се познае точно коя песен слуша човек във всеки един момент?
Съдържание
- Четене на мисли, тренировъчни машини
- Пътят към интерфейсите мозък-компютър
Това твърдят изследователи от отдела за дизайн, ориентиран към човека, към Техническия университет в Делфт Холандия и отделът за когнитивни науки към Индийския технологичен институт Gandhinagar са били работи върху. В скорошен експеримент те демонстрираха, че това е изключително възможно - и последиците може да са по-значими, отколкото си мислите.
Препоръчани видеоклипове
За проучването изследователите набират група от 20 души. и ги помоли да слушат 12 песни с помощта на слушалки. За да се подпомогне фокусирането им, стаята беше затъмнена и доброволците завързаха очите. Всеки беше снабден с капачка за електроенцефалография (ЕЕГ), която е в състояние да улавя неинвазивно електрическата активност на скалпа им, докато слушат песните.
Тези мозъчни данни, заедно със съответната музика, след това бяха използвани за обучение на изкуствена невронна мрежа за да можете да идентифицирате връзките между двете. Когато полученият алгоритъм беше тестван върху данни, които не е виждал преди, той успя да идентифицира правилно песента с 85% точност - въз основа изцяло на мозъчните вълни.
„Песните бяха смесица от западни и индийски песни и включваха редица жанрове,“ Кришна Мияпурам, асистент професор по когнитивни науки и компютърни науки в Индийския технологичен институт Гандинагар, каза пред Digital Trends. „По този начин създадохме по-голяма представителна извадка за обучение и тестване. Подходът беше потвърден при получаването на впечатляваща класификационна точност, дори когато ограничихме данните за обучение до по-малък процент от набора от данни.
Четене на мисли, тренировъчни машини
Това не е първият път, когато изследователите показват, че е възможно да се извършат демонстрации на „четене на мисли“, които биха накарали Дейвид Блейн да ревнува, като всички те използват данни от ЕЕГ. Например, невролози от канадския университет в Торонто Скарбъро преди това са реконструирали изображения въз основа на ЕЕГ данни, за да цифрово пресъздавайте изображения на лица съхранени в съзнанието на човек. на Мияпурам собствени предишни изследвания включва проект, в който данните от ЕЕГ бяха използвани за идентифициране на филмови клипове, гледани от участниците, като всеки от тях имаше за цел да провокира различна емоционална реакция.
Интересното е, че тази последна работа показа, че алгоритми, които се оказаха много ефективни при отгатване на слушаните песни от един участник, след като са били обучени на техния специфичен мозък, няма да работят толкова добре, когато се прилагат към друг човек. Всъщност „не толкова добре“ е грубо подценяване: точността на тези тестове спадна от 85% до по-малко от 10%.
„Нашето изследване показва, че хората имат персонализирано преживяване на музиката“, каза Мияпурам. „Човек би очаквал, че мозъците реагират по подобен начин, обработвайки информация от различни стимули. Това важи за това, което разбираме като характеристики на ниско ниво или характеристики на ниво стимул. [Но] когато става въпрос за музика, може би характеристиките от по-високо ниво, като удоволствието, правят разлика между индивидуалните преживявания.“
Дерек Ломас, асистент по положителен A.I. в Технологичния университет в Делфт каза, че бъдеща цел на проекта е да картографира връзката между честотите на ЕЕГ и музикалните честоти. Това може да помогне да се отговори на въпроси като дали по-големият естетически резонанс е придружен от по-голям нервен резонанс.
Казано по друг начин, дали човек, който е „трогнат“ от музикално произведение, ще покаже по-големи корелации между самата музика и мозъчна реакция, което дава възможност да се предвиди точно колко човек се наслаждава на музикално произведение, просто като се погледнат мозъчните му вълни? Въпреки че реакцията на всеки към музиката може да е леко различна, това може да помогне да се хвърли светлина върху това защо хората търсят музика в началото.
Пътят към интерфейсите мозък-компютър
„За краткосрочни приложения [в следващите две години] си представяме машина за музикални препоръки, която може да се основава на реакцията на мозъка на човек“, каза Ломас пред Digital Trends. „В момента имам студент, който работи върху алгоритмично генерирана музика, която максимизира невронния резонанс. Това е доста зловещо: максималният нервен резонанс не е същият като максималният естетически резонанс.
В средносрочен план Ломас предположи, че това може да доведе до мощни приложения за получаване на информация за „дълбочината на опита“, на който се радва човек, ангажиран с медиите. С помощта на инструменти за анализ на мозъка може (и наистина трябва) да е възможно точно да се предвиди колко дълбоко е ангажиран човек, докато, да речем, гледа филм или слуша албум. Базирана на мозъка мярка за ангажираност може след това да се използва за усъвършенстване на конкретни преживявания. Искате ли да направите филма си по-ангажиращ за 90% от зрителите? Ощипване това сцена, промяна че един.
„В дългосрочен план – 20 години – тази област на работа може да позволи методи за транскрибиране на съдържанието на въображението“, продължи Ломас. „Например транскрибиране на мисли в текст. Това е голямото бъдеще на [мозъчно-компютърните интерфейси.]“
Както отбеляза Ломас, все още сме далеч от тази евентуална цел за интерфейс мозък-компютър. Въпреки това работа като тази предполага, че на това дърво има много вкусни ниско висящи плодове, преди най-накрая да го отсечем.
А документ, описващ това изследване, озаглавен GuessTheMusic: Идентификация на песен от електроенцефалография, беше представен наскоро на CODS-COMAD 2021.
Препоръки на редакторите
- Дълбоко обучение A.I. може да имитира ефектите на изкривяване на емблематичните китарни богове
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
