De Journey”No dejes de creer"a la reina"Bohemian Rhapsody"a Kylie Minogue"No puedo sacarte de mi cabeza”, hay algunas canciones que logran deslizarse con éxito por nuestros canales auditivos y establecerse en nuestro cerebro. ¿Qué pasaría si fuera posible leer las señales del cerebro y utilizarlas para adivinar con precisión qué canción está escuchando una persona en un momento dado?
Contenido
- Leer mentes, entrenar máquinas.
- El camino hacia las interfaces cerebro-computadora
Eso es lo que investigadores del departamento de Diseño Centrado en las Personas de la Universidad Tecnológica de Delft en el Países Bajos y el departamento de Ciencias Cognitivas del Instituto Indio de Tecnología Gandhinagar han sido trabajando en. En un experimento reciente, demostraron que esto es eminentemente posible, y las implicaciones podrían ser más significativas de lo que piensas.
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Para el estudio, los investigadores reclutaron a un grupo de 20 personas. y les pidió que escucharan 12 canciones usando
auriculares. Para ayudarles a concentrarse, se oscureció la habitación y se vendaron los ojos a los voluntarios. A cada uno se le colocó una gorra de electroencefalografía (EEG) que puede captar de forma no invasiva la actividad eléctrica en su cuero cabelludo mientras escuchan las canciones.Estos datos cerebrales, junto con la música correspondiente, se utilizaron luego para entrenar a un Red neuronal artificial para poder identificar vínculos entre ambos. Cuando el algoritmo resultante se probó con datos que no había visto antes, pudo identificar correctamente la canción con un 85% de precisión, basándose enteramente en las ondas cerebrales.
"Las canciones eran una mezcla de canciones occidentales e indias e incluían varios géneros". Krishna Miyapuram, dijo a Digital Trends el profesor asistente de ciencias cognitivas e informática en el Instituto Indio de Tecnología Gandhinagar. “De esta manera, construimos una muestra representativa más grande para capacitación y pruebas. El enfoque se confirmó al obtener precisiones de clasificación impresionantes, incluso cuando limitamos los datos de entrenamiento a un porcentaje menor del conjunto de datos”.
Leer mentes, entrenar máquinas.
Esta no es la primera vez que los investigadores demuestran que es posible realizar demostraciones de "lectura de la mente" que pondrían celoso a David Blaine, todo ello utilizando datos de EEG. Por ejemplo, neurocientíficos de la Universidad de Toronto Scarborough en Canadá han reconstruido previamente imágenes basadas en datos de EEG para recrear digitalmente imágenes de rostros almacenado en la mente de una persona. Miyapuram propia investigación previa incluye un proyecto en el que se utilizaron datos de EEG para identificar clips de películas vistos por los participantes, cada uno de los cuales pretendía provocar una respuesta emocional diferente.
Curiosamente, este último trabajo demostró que los algoritmos que resultaron muy efectivos para adivinar las canciones que se escuchan por un participante, después de haber sido entrenado en su cerebro específico, no funcionaría tan bien cuando se aplicara a otro persona. De hecho, “no tan bien” es un eufemismo: la precisión en estas pruebas se desplomó del 85% a menos del 10%.
"Nuestra investigación muestra que los individuos tienen experiencias musicales personalizadas", dijo Miyapuram. “Uno esperaría que los cerebros respondieran de manera similar procesando información de diferentes estímulos. Esto es cierto para lo que entendemos como características de bajo nivel o características de nivel de estímulo. [Pero] cuando se trata de música, tal vez sean las características de nivel superior, como el disfrute, las que distinguen entre las experiencias individuales”.
Derek Lomas, profesor asistente de I.A. positiva. de la Universidad Tecnológica de Delft, dijo que un objetivo futuro del proyecto es mapear la relación entre las frecuencias del EEG y las frecuencias musicales. Esto podría ayudar a responder preguntas como si una mayor resonancia estética va acompañada de una mayor resonancia neuronal.
Para decirlo de otra manera, ¿una persona que se siente “conmovida” por una pieza musical va a mostrar mayores correlaciones entre la música misma y la música? respuesta cerebral, haciendo posible predecir con precisión cuánto disfruta una persona de una pieza musical simplemente mirando sus ondas cerebrales? Si bien la respuesta de cada persona a la música puede ser sutilmente diferente, esto podría ayudar a arrojar luz sobre por qué los humanos buscan la música, para empezar.
El camino hacia las interfaces cerebro-computadora
"Para aplicaciones a corto plazo [en los próximos dos años], imaginamos un motor de recomendación de música que podría basarse en la respuesta cerebral de una persona", dijo Lomas a Digital Trends. “Actualmente tengo un estudiante trabajando en música generada algorítmicamente que maximiza la resonancia neuronal. Es bastante inquietante: la resonancia neuronal máxima no es lo mismo que la resonancia estética máxima”.
A mediano plazo, Lomas sugirió que podría conducir a aplicaciones poderosas para obtener información sobre la “profundidad de la experiencia” que disfruta una persona que interactúa con los medios. Usando herramientas de análisis cerebral, puede (y, de hecho, debería) ser posible predecir con precisión cuán profundamente involucrada está una persona mientras, por ejemplo, mira una película o escucha un álbum. Luego se podría utilizar una medida de compromiso basada en el cerebro para perfeccionar experiencias específicas. ¿Quiere que su película sea más atractiva para el 90% de los espectadores? Retocar este escena, cambio eso uno.
“A largo plazo (20 años), este campo de trabajo puede permitir métodos para transcribir los contenidos de la imaginación”, continuó Lomas. “Por ejemplo, transcribir pensamientos a texto. Ese es el gran futuro de [las interfaces cerebro-computadora]”.
Como señaló Lomas, todavía estamos lejos de ese objetivo final de una interfaz cerebro-computadora. Sin embargo, trabajos como este sugieren que hay muchas frutas sabrosas y maduras en ese árbol antes de que finalmente lo talemos.
A artículo que describe esta investigación, titulado GuessTheMusic: Identificación de canciones a partir de electroencefalografía, se presentó recientemente en CODS-COMAD 2021.
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