ए.आई. मस्तिष्क तरंगों के माध्यम से उन गानों की पहचान करता है जिन्हें आप सुन रहे हैं

जर्नी के "से"विश्वास करना बंद न करें'"रानी के लिए"बोहेमिनियन गाथा"काइली मिनोग के लिए"मैं तुम्हें अपने दिमाग से बाहर नहीं निकाल सकता, “कुछ गाने ऐसे होते हैं जो सफलतापूर्वक हमारे कान नहरों में अपना रास्ता बना लेते हैं और हमारे दिमाग में घर बना लेते हैं। क्या होगा यदि मस्तिष्क के संकेतों को पढ़ना और इनका उपयोग करके सटीक अनुमान लगाना संभव हो कि कोई व्यक्ति किसी भी समय कौन सा गाना सुन रहा है?

डेल्फ़्ट यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी के मानव-केंद्रित डिज़ाइन विभाग के शोधकर्ताओं ने यही कहा है नीदरलैंड और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान गांधीनगर में संज्ञानात्मक विज्ञान विभाग रहा है काम पर। हाल के एक प्रयोग में, उन्होंने प्रदर्शित किया कि यह अत्यंत संभव है - और इसके निहितार्थ आपके विचार से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं।

अध्ययन के लिए शोधकर्ताओं ने 20 लोगों के एक समूह को भर्ती किया। और उनसे 12 गाने सुनने को कहा हेडफोन. उनके ध्यान में सहायता के लिए, कमरे में अंधेरा कर दिया गया और स्वयंसेवकों की आँखों पर पट्टी बाँध दी गई। प्रत्येक को एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) कैप से सुसज्जित किया गया था जो गाने सुनते समय उनकी खोपड़ी पर होने वाली विद्युत गतिविधि को बिना किसी आक्रामक तरीके से पकड़ने में सक्षम है।

इस मस्तिष्क डेटा को, संबंधित संगीत के साथ, प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया था कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क दोनों के बीच संबंधों की पहचान करने में सक्षम होना। जब परिणामी एल्गोरिदम का परीक्षण उस डेटा पर किया गया जो उसने पहले नहीं देखा था, तो यह 85% सटीकता के साथ गाने को सही ढंग से पहचानने में सक्षम था - जो पूरी तरह से मस्तिष्क तरंगों पर आधारित था।

"गाने पश्चिमी और भारतीय गीतों का मिश्रण थे, और इसमें कई शैलियाँ शामिल थीं," कृष्णा मियापुरमभारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान गांधीनगर में संज्ञानात्मक विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “इस तरह, हमने प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए एक बड़ा प्रतिनिधि नमूना तैयार किया। प्रभावशाली वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करते समय दृष्टिकोण की पुष्टि की गई, तब भी जब हमने प्रशिक्षण डेटा को डेटासेट के एक छोटे प्रतिशत तक सीमित कर दिया था।

दिमाग पढ़ना, प्रशिक्षण मशीनें

यह पहली बार नहीं है कि शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि ईईजी डेटा का उपयोग करके "माइंड-रीडिंग" प्रदर्शन करना संभव है जो डेविड ब्लेन को ईर्ष्यालु बना देगा। उदाहरण के लिए, कनाडा के टोरंटो स्कारबोरो विश्वविद्यालय के न्यूरो वैज्ञानिकों ने पहले ईईजी डेटा के आधार पर छवियों का पुनर्निर्माण किया है चेहरे की छवियों को डिजिटल रूप से पुनः बनाएं एक व्यक्ति के दिमाग में संग्रहीत. मियापुरम का खुद का पिछला शोध इसमें एक परियोजना शामिल है जिसमें प्रतिभागियों द्वारा देखी गई मूवी क्लिप की पहचान करने के लिए ईईजी डेटा का उपयोग किया गया था, प्रत्येक का उद्देश्य एक अलग भावनात्मक प्रतिक्रिया को उत्तेजित करना था।

दिलचस्प बात यह है कि इस नवीनतम कार्य से पता चला है कि सुने जाने वाले गानों का अनुमान लगाने में एल्गोरिदम बहुत प्रभावी साबित हुए हैं एक प्रतिभागी द्वारा, अपने विशिष्ट मस्तिष्क पर प्रशिक्षित होने के बाद, दूसरे पर लागू होने पर यह इतनी अच्छी तरह से काम नहीं करेगा व्यक्ति। वास्तव में, "इतना अच्छा नहीं" एक बड़ी ख़ामोशी है: इन परीक्षणों में सटीकता 85% से गिरकर 10% से भी कम हो गई है।

मियापुरम ने कहा, "हमारे शोध से पता चलता है कि व्यक्तियों के पास संगीत का व्यक्तिगत अनुभव होता है।" “कोई उम्मीद करेगा कि मस्तिष्क विभिन्न उत्तेजनाओं से जानकारी संसाधित करते हुए समान तरीके से प्रतिक्रिया करेगा। यह उस चीज़ के लिए सत्य है जिसे हम निम्न-स्तरीय सुविधाओं या प्रोत्साहन-स्तरीय सुविधाओं के रूप में समझते हैं। [लेकिन] जब संगीत की बात आती है, तो शायद आनंद जैसी उच्च-स्तरीय विशेषताएं ही व्यक्तिगत अनुभवों के बीच अंतर करती हैं।

डेरेक लोमस, सकारात्मक ए.आई. के सहायक प्रोफेसर डेल्फ़्ट यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी में, ने कहा कि परियोजना का भविष्य का लक्ष्य ईईजी आवृत्तियों और संगीत आवृत्तियों के बीच संबंध को मैप करना है। इससे सवालों के जवाब देने में मदद मिल सकती है जैसे कि क्या अधिक सौंदर्यात्मक प्रतिध्वनि के साथ अधिक तंत्रिका प्रतिध्वनि भी होती है।

इसे दूसरे तरीके से कहें तो, एक व्यक्ति जो संगीत के एक टुकड़े से "प्रेरित" होता है, वह संगीत और संगीत के बीच अधिक सहसंबंध दिखाता है। मस्तिष्क की प्रतिक्रिया, जिससे यह सटीक अनुमान लगाना संभव हो जाता है कि कोई व्यक्ति अपने मस्तिष्क की तरंगों को देखकर संगीत के एक टुकड़े का कितना आनंद लेता है? हालाँकि संगीत के प्रति हर किसी की प्रतिक्रिया सूक्ष्म रूप से भिन्न हो सकती है, इससे इस बात पर प्रकाश डालने में मदद मिल सकती है कि मनुष्य शुरुआत से ही संगीत की तलाश क्यों करता है।

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस का मार्ग

लोमास ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "निकट अवधि के अनुप्रयोगों के लिए [अगले दो वर्षों में], हम एक संगीत अनुशंसा इंजन की कल्पना करते हैं जो किसी व्यक्ति के मस्तिष्क की प्रतिक्रिया पर आधारित हो सकता है।" “वर्तमान में मेरे पास एक छात्र है जो एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न संगीत पर काम कर रहा है जो तंत्रिका अनुनाद को अधिकतम करता है। यह काफी भयानक है: अधिकतम तंत्रिका अनुनाद अधिकतम सौंदर्य अनुनाद के समान नहीं है।

मध्यम अवधि में, लोमास ने सुझाव दिया कि यह मीडिया से जुड़े व्यक्ति द्वारा प्राप्त "अनुभव की गहराई" के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए शक्तिशाली अनुप्रयोगों को जन्म दे सकता है। मस्तिष्क-विश्लेषण उपकरणों का उपयोग करके, यह सटीक रूप से अनुमान लगाना संभव हो सकता है (और, वास्तव में, होना चाहिए) कि कोई व्यक्ति फिल्म देखते समय या एल्बम सुनते समय कितनी गहराई से व्यस्त है। फिर विशिष्ट अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए जुड़ाव के मस्तिष्क-आधारित माप का उपयोग किया जा सकता है। क्या आप अपनी फिल्म को 90% दर्शकों के लिए अधिक आकर्षक बनाना चाहते हैं? सुधार यह दृश्य, परिवर्तन वह एक।

लोमास ने आगे कहा, "लंबे समय में - 20 वर्षों में - कार्य का यह क्षेत्र कल्पना की सामग्री को लिपिबद्ध करने के तरीकों को सक्षम कर सकता है।" “उदाहरण के लिए, विचारों को पाठ में लिपिबद्ध करना। यह [ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस] का बड़ा भविष्य है।"

जैसा कि लोमस ने कहा, हम अभी भी मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस के उस अंतिम लक्ष्य से काफी दूर हैं। फिर भी, इस तरह के काम से पता चलता है कि अंततः गिरने से पहले उस पेड़ पर बहुत सारे स्वादिष्ट निचले लटकते फल थे।

ए इस शोध का वर्णन करने वाला पेपर, जिसका शीर्षक गेसदम्यूजिक: इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी से गीत पहचान है, हाल ही में CODS-COMAD 2021 में प्रस्तुत किया गया था।

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