Teekonnast "Ärge lõpetage uskumist"Kuningannale"Bohemian Rhapsody"Kylie Minogue'i"Ei saa sind peast välja ajada”, on mõned laulud, mis suudavad edukalt meie kuulmekäike mööda ussitada ja meie ajusse elama asuda. Mis siis, kui oleks võimalik lugeda aju signaale ja kasutada neid, et täpselt arvata, millist laulu inimene igal hetkel kuulab?
Sisu
- Mõtete lugemine, treeningmasinad
- Tee aju-arvuti liideste juurde
Nii arvavad Delfti Tehnikaülikooli inimkeskse disaini osakonna teadlased Holland ja India Tehnoloogiainstituudi Gandhinagari kognitiivteaduste osakond töötan. Hiljutises katses näitasid nad, et see on ülimalt võimalik – ja tagajärjed võivad olla olulisemad, kui arvate.
Soovitatavad videod
Uuringu jaoks värbasid teadlased 20-liikmelise rühma. ja palus neil kuulata 12 laulu kasutades kõrvaklapid. Keskendumise hõlbustamiseks tehti ruum pimedaks ja vabatahtlikel seoti silmad kinni. Igaüks neist oli varustatud elektroentsefalograafia (EEG) korgiga, mis suudab lugusid kuulates mitteinvasiivselt tuvastada nende peanaha elektrilist aktiivsust.
Neid ajuandmeid koos vastava muusikaga kasutati seejärel an tehisnärvivõrk et oleks võimalik tuvastada seoseid nende kahe vahel. Kui saadud algoritmi testiti andmetega, mida see varem polnud näinud, suutis see laulu õigesti tuvastada 85% täpsusega – täielikult ajulainete põhjal.
"Laulud olid segu lääne ja India lauludest ning sisaldasid mitmeid žanre," Krishna Miyapuram, India Tehnoloogiainstituudi Gandhinagari kognitiivteaduste ja arvutiteaduse dotsent, rääkis Digital Trendsile. „Nii koostasime koolituse ja testimise jaoks suurema esindusliku valimi. See lähenemine leidis kinnitust muljetavaldava klassifitseerimistäpsuse saavutamisel, isegi kui piirasime koolitusandmeid väiksema protsendiga andmekogumist.
Mõtete lugemine, treeningmasinad
See pole esimene kord, kui teadlased on näidanud, et on võimalik läbi viia "mõtete lugemise" demonstratsioone, mis muudaksid David Blaine'i armukadedaks, ja seda kõike kasutades EEG andmeid. Näiteks Kanada Toronto Scarborough ülikooli neuroteadlased on varem EEG-andmete põhjal pilte rekonstrueerinud. näokujutisi digitaalselt uuesti luua salvestatud inimese meeltesse. Miyapurami oma oma varasemaid uuringuid sisaldab projekti, milles EEG-andmeid kasutati osalejate vaadatud filmilõikude tuvastamiseks, kusjuures igaüks neist oli mõeldud erineva emotsionaalse reaktsiooni esilekutsumiseks.
Huvitaval kombel näitas see viimane töö, et algoritmid, mis osutusid kuulatavate lugude äraarvamisel väga tõhusaks kui üks osaleja on saanud oma spetsiifilise aju väljaõppe, ei töötaks teisele rakendatuna nii hästi inimene. Tegelikult on "mitte nii hästi" jämedalt alahinnatud: nende testide täpsus langes 85%lt alla 10%.
"Meie uuringud näitavad, et inimestel on muusikaga isikupärastatud kogemused, " ütles Miyapuram. "Võiks eeldada, et aju reageerib erinevatelt stiimulitelt pärineva teabe töötlemisel sarnaselt. See kehtib selle kohta, mida me mõistame madala taseme või stiimulitaseme funktsioonidena. [Kuid] mis puudutab muusikat, siis võib-olla eristavad individuaalseid kogemusi kõrgema taseme tunnused, nagu nauding.
Derek Lomas, positiivse A.I. dotsent. Delfti Tehnikaülikoolis ütles, et projekti tulevikueesmärk on kaardistada seos EEG sageduste ja muusikaliste sageduste vahel. See võib aidata vastata küsimustele, näiteks kas suurema esteetilise resonantsiga kaasneb suurem neuraalne resonants.
Teisisõnu, kas inimene, keda muusikapala "liigutab", näitab suuremat seost muusika enda ja muusika vahel. ajureaktsioon, mis võimaldab lihtsalt oma ajulaineid vaadates täpselt ennustada, kui palju inimene muusikapalast naudib? Kuigi igaühe reaktsioon muusikale võib olla veidi erinev, võib see aidata selgitada, miks inimesed otsivad muusikat.
Tee aju-arvuti liideste juurde
"Lähiajaliste rakenduste jaoks [järgmise kahe aasta jooksul] kujutame ette muusikasoovitusmootorit, mis võiks põhineda inimese aju reaktsioonil," ütles Lomas Digital Trendsile. "Mul on praegu üks üliõpilane, kes töötab algoritmiliselt genereeritud muusika kallal, mis maksimeerib närviresonantsi. See on üsna õudne: maksimaalne neuraalne resonants ei ole sama, mis maksimaalne esteetiline resonants.
Keskpikas perspektiivis soovitas Lomas, et see võib viia võimsate rakendusteni, et saada teavet meediaga tegeleva inimese "kogemuse sügavuse" kohta. Ajuanalüüsi tööriistu kasutades võib (ja peakski olema) võimalik täpselt ennustada, kui sügavalt kaasatud inimene on, näiteks filmi vaadates või albumit kuulates. Seejärel saaks konkreetsete kogemuste lihvimiseks kasutada ajupõhist seotuse mõõdikut. Kas soovite muuta oma filmi 90% vaatajate jaoks köitvamaks? Näpistada see stseen, muutus et üks.
"Pikemas perspektiivis - 20 aastat - võib see töövaldkond võimaldada kujutlusvõime sisu transkribeerimise meetodeid," jätkas Lomas. “Näiteks mõtete tekstiks transkribeerimine. See on [aju-arvuti liideste] suur tulevik.
Nagu Lomas märkis, oleme aju-arvuti liidese lõplikust eesmärgist endiselt kaugel. Sellegipoolest viitab selline töö sellele, et sellel puul on palju maitsvaid madalamal rippuvaid vilju, enne kui me selle lõpuks maha kukkusime.
A seda uurimistööd kirjeldav paber, pealkirjaga GuessTheMusic: Song Identification from Electroencephalography, esitleti hiljuti CODS-COMAD 2021.
Toimetajate soovitused
- Süvaõpe A.I. suudab jäljendada ikooniliste kitarrijumalate moonutusefekte
Uuendage oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
