Z Journey's"Don't Stop Believin'"do Queen's"Bohemian Rhapsody„Kylie Minogue“Nemůžu tě dostat z hlavy,“ jsou některé písně, kterým se daří úspěšně odčervovat naše zvukovody a usazovat se v našich mozcích. Co kdyby bylo možné číst signály mozku a používat je k přesnému odhadu, kterou skladbu člověk v daný okamžik poslouchá?
Obsah
- Čtení myšlenek, tréninkové stroje
- Cesta k rozhraní mozek-počítač
To je to, co vědci z oddělení Human-Centered Design na Delft University of Technology v Nizozemsko a oddělení kognitivní vědy na Indickém technologickém institutu Gandhinagar pracuje na. V nedávném experimentu prokázali, že je to eminentně možné – a důsledky mohou být závažnější, než si myslíte.
Doporučená videa
Pro studii výzkumníci přijali skupinu 20 lidí. a požádal je, aby si poslechli 12 písní pomocí sluchátka. Aby se jim pomohlo soustředit se, byla místnost zatemněna a dobrovolníci zavázali oči. Každý byl vybaven elektroencefalografickým (EEG) uzávěrem, který je schopen neinvazivně zachytit elektrickou aktivitu na jejich pokožce hlavy, když poslouchají písničky.
Tato mozková data, spolu s odpovídající hudbou, byla poté použita k tréninku umělá neuronová síť abychom byli schopni identifikovat vazby mezi těmito dvěma. Když byl výsledný algoritmus testován na datech, která předtím neviděl, byl schopen správně identifikovat skladbu s 85% přesností – výhradně na základě mozkových vln.
"Písně byly směsí západních a indických písní a zahrnovaly řadu žánrů," Krišna Mijapuram, odborný asistent kognitivních věd a počítačových věd na Indian Institute of Technology Gandhinagar, řekl Digital Trends. „Tímto způsobem jsme zkonstruovali větší reprezentativní vzorek pro školení a testování. Tento přístup byl potvrzen při získávání působivých přesností klasifikace, i když jsme omezili trénovací data na menší procento datového souboru.“
Čtení myšlenek, tréninkové stroje
Není to poprvé, co vědci prokázali, že je možné provádět demonstrace „čtení myšlenek“, které by Davida Blaina žárlily, a to vše pomocí EEG dat. Například neurovědci z kanadské University of Toronto Scarborough již dříve zrekonstruovali snímky založené na datech EEG. digitálně znovu vytvářet obrázky obličejů uloženy v mysli člověka. Miyapuram's vlastní předchozí výzkum zahrnuje projekt, ve kterém byla data EEG použita k identifikaci filmových klipů sledovaných účastníky, přičemž každý z nich měl vyvolat jinou emocionální reakci.
Je zajímavé, že tato nejnovější práce ukázala, že algoritmy, které se ukázaly jako velmi účinné při hádání poslouchaných skladeb aby jeden účastník poté, co byl vyškolen na svůj specifický mozek, nefungoval tak dobře, když by byl aplikován na jiného osoba. Ve skutečnosti je „ne tak dobře“ hrubým podhodnocením: Přesnost těchto testů klesla z 85 % na méně než 10 %.
"Náš výzkum ukazuje, že jednotlivci mají osobní zkušenosti s hudbou," řekl Miyapuram. "Člověk by očekával, že mozek reaguje podobným způsobem při zpracování informací z různých podnětů." To platí pro to, co chápeme jako funkce nízké úrovně nebo funkce na úrovni stimulů. [Ale] pokud jde o hudbu, jsou to možná vlastnosti vyšší úrovně, jako je požitek, které rozlišují jednotlivé zážitky.“
Derek Lomas, odborný asistent pozitivní A.I. na Delft University of Technology řekl, že budoucím cílem projektu je zmapovat vztah mezi EEG frekvencemi a hudebními frekvencemi. To by mohlo pomoci odpovědět na otázky, jako zda je větší estetická rezonance doprovázena větší neurální rezonancí.
Jinými slovy, člověk, který je „pohnut“ hudební skladbou, bude vykazovat větší korelace mezi hudbou samotnou a reakce mozku, což umožňuje přesně předvídat, jak moc se člověku líbí hudební skladba pouhým pohledem na jeho mozkové vlny? I když reakce každého na hudbu mohou být nepatrně odlišné, mohlo by to pomoci objasnit, proč lidé vyhledávají hudbu.
Cesta k rozhraní mozek-počítač
„Pro krátkodobé aplikace [v příštích dvou letech] si představujeme motor pro doporučení hudby, který by mohl být založen na reakci mozku člověka,“ řekl Lomas pro Digital Trends. „V současné době mám studenta, který pracuje na algoritmicky generované hudbě, která maximalizuje neurální rezonanci. Je to docela děsivé: Maximální neurální rezonance není totéž jako maximální estetická rezonance.
Ve střednědobém horizontu Lomas navrhl, že by to mohlo vést k výkonným aplikacím pro získávání informací o „hloubce zkušeností“, kterých se těší člověk zabývající se médii. Pomocí nástrojů analýzy mozku může (a skutečně by mělo) být možné přesně předpovědět, jak hluboce se člověk zapojí, řekněme, když sleduje film nebo poslouchá album. Míra angažovanosti založená na mozku by pak mohla být použita ke zdokonalování konkrétních zkušeností. Chcete, aby byl váš film poutavější pro 90 % diváků? Tweak tento scéna, změna že jeden.
„V dlouhodobém horizontu – 20 let – může tato oblast práce umožnit metody pro přepis obsahu imaginace,“ pokračoval Lomas. „Například přepis myšlenek do textu. To je velká budoucnost [rozhraní mozek-počítač].“
Jak poznamenal Lomas, jsme stále ještě vzdáleni tomuto konečnému cíli rozhraní mozek-počítač. Nicméně práce, jako je tato, naznačuje, že na tom stromě je spousta chutného níže visícího ovoce, než jsme ho konečně pokáceli.
A dokument popisující tento výzkum, s názvem GuessTheMusic: Song Identification from Electroencephalography, byl nedávno představen na CODS-COMAD 2021.
Doporučení redakce
- Hluboké učení A.I. dokáže napodobit zkreslené efekty ikonických kytarových bohů
Upgradujte svůj životní stylDigitální trendy pomáhají čtenářům mít přehled o rychle se měnícím světě technologií se všemi nejnovějšími zprávami, zábavnými recenzemi produktů, zasvěcenými úvodníky a jedinečnými náhledy.
