तंत्रिका नेटवर्क ने वास्तविक समय में "मन को पढ़ना" सिखाया
जब हमें सही समय पर सही खोज परिणाम दिखाने जैसी चीज़ों की बात आती है, तो ए.आई. अक्सर ऐसा लग सकता है कि यह लोगों के दिमाग को पढ़ने में सक्षम होने के बहुत करीब है। लेकिन रूसी रोबोटिक्स अनुसंधान कंपनी के इंजीनियर न्यूरोबोटिक्स लैब दिखाया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तव में दिमाग पढ़ने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है - और यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उपयोगकर्ता पूरी तरह से केवल अपने मस्तिष्क तरंगों के आधार पर कौन से वीडियो देख रहे हैं।
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“हमने प्रदर्शित किया है कि विभिन्न सामग्रियों के दृश्य दृश्यों का अवलोकन मानव मस्तिष्क तरंगों को प्रभावित करता है, ताकि हम दृश्य श्रेणियों को अलग कर सकें [एक दूसरे] संबंधित ईईजी (इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम) सिग्नल का विश्लेषण करके, "मॉस्को में न्यूरोरोबोटिक्स लैब के एक इंजीनियर अनातोली बोबे ने डिजिटल को बताया रुझान. "हमने [फिर] ईईजी सिग्नल सुविधाओं से छवियों के पुनर्निर्माण के लिए एक प्रणाली बनाई।"
शोधकर्ताओं ने ए.आई. को प्रशिक्षित किया। इसे विभिन्न वस्तुओं की वीडियो क्लिप दिखाकर, उन्हें देखने वाले लोगों की मस्तिष्क तरंग रिकॉर्डिंग के साथ। इसने गहन शिक्षण तंत्रिका नेटवर्क को मस्तिष्क तरंग गतिविधि में आमतौर पर देखी जाने वाली विशेषताओं को सीखने की अनुमति दी, जब लोग विशेष प्रकार की वीडियो सामग्री देख रहे थे। फिर उन्होंने परीक्षण विषयों को ईईजी कैप पहनने और उनके मस्तिष्क को रिकॉर्ड करने के द्वारा अपने मॉडल को साबित किया उन्होंने जेट स्की पर लोगों से लेकर प्रकृति दृश्यों से लेकर मानव तक की वीडियो क्लिप देखीं भाव. में
234 प्रयासों में से 210, ए.आई. मस्तिष्क गतिविधि को वर्गीकृत और उचित रूप से टैग करने में सक्षम था।बोबे ने समझाया, "यह उन वास्तविक चीजों का पुनर्निर्माण नहीं कर सकता है जो कोई विषय देखता है या कल्पना करता है, केवल उसी श्रेणी की कुछ संबंधित छवियां हैं।"
बोबे ने कहा कि न्यूरोबोटिक्स लैब ईईजी संकेतों से वीडियो उत्तेजनाओं के लिए इस दृष्टिकोण को प्रदर्शित करने वाला पहला शोध समूह प्रतीत होता है। हालाँकि, यह A.I.-संचालित दिमाग पढ़ने वाली तकनीक का पता लगाने वाला पहला समूह नहीं है। हमारे पास है एक संख्या को कवर कियासंबंधित अनुसंधान केअतीत में परियोजनाएं. हालाँकि, इनमें से कई ने ईईजी के बजाय एफएमआरआई विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित किया है। जैसा कि बोबे ने बताया, "एफएमआरआई संकेतों में ईईजी की तुलना में मस्तिष्क प्रक्रियाओं के बारे में अधिक जानकारी होती है।" लेकिन एफएमआरआई का एक दोष यह है कि इसके लिए बड़े और महंगे उपकरणों की आवश्यकता होती है जो केवल क्लीनिकों में पाए जाते हैं। इसके खराब समय समाधान के कारण वास्तविक समय परिणाम प्राप्त करना भी मुश्किल है। ईईजी, अधिक कठिन और कम विश्वसनीय सिग्नल होने के बावजूद, उपयोग में आसान है। यह वास्तविक दुनिया के बीसीआई (ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस) अनुप्रयोगों में इसे और अधिक व्यावहारिक बना सकता है।
“हमारे सिस्टम का उपयोग, उदाहरण के लिए, स्ट्रोक के बाद पुनर्वास में किया जा सकता है, जब किसी व्यक्ति को व्यायाम करने की आवश्यकता होती है मस्तिष्क को अपनी संज्ञानात्मक क्षमताओं को पुनः प्राप्त करने के लिए या ईईजी इंटरफ़ेस के माध्यम से मानसिक आदेश भेजने की आवश्यकता होती है," बोबे कहा। "हमारा सिस्टम एक प्रशिक्षण प्रणाली के रूप में कार्य करता है, जिसमें एक विषय मानसिक आदेश उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित हो सकता है, और पुनर्निर्मित छवियों को मूल प्रतिक्रिया के रूप में उपयोग कर सकता है जो दिखाता है कि वह इस कार्य के साथ कितना अच्छा कर रहा है।"
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