Dari Perjalanan “Jangan Berhenti Percaya” ke Ratu “Bohemian Rhapsody" ke " Kylie Minogue "Tidak Bisa Mengeluarkanmu dari Kepalaku,” ada beberapa lagu yang berhasil masuk ke saluran telinga kita dan menetap di otak kita. Bagaimana jika sinyal otak dapat dibaca dan digunakan untuk menebak secara akurat lagu mana yang sedang didengarkan seseorang pada saat tertentu?
Isi
- Membaca pikiran, melatih mesin
- Jalan menuju antarmuka otak-komputer
Hal itulah yang diungkapkan para peneliti dari departemen Human-Centered Design di Delft University of Technology di Belanda dan departemen Ilmu Kognitif di Institut Teknologi India Gandhinagar telah melakukannya bekerja pada. Dalam percobaan baru-baru ini, mereka menunjukkan bahwa hal ini sangat mungkin terjadi – dan implikasinya bisa lebih signifikan dari yang Anda bayangkan.
Video yang Direkomendasikan
Untuk penelitian ini, para peneliti merekrut sekelompok 20 orang. dan meminta mereka untuk mendengarkan 12 lagu menggunakan headphone. Untuk membantu mereka fokus, ruangan digelapkan dan mata para sukarelawan ditutup. Masing-masing dilengkapi dengan topi electroencephalography (EEG) yang mampu mendeteksi aktivitas listrik di kulit kepala mereka secara non-invasif saat mereka mendengarkan lagu.
Data otak ini, bersama dengan musik yang sesuai, kemudian digunakan untuk melatih jaringan saraf tiruan untuk dapat mengidentifikasi hubungan antara keduanya. Saat algoritme yang dihasilkan diuji pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya, algoritme tersebut mampu mengidentifikasi lagu dengan tepat dengan akurasi 85% — sepenuhnya berdasarkan gelombang otak.
“Lagu-lagunya merupakan campuran lagu Barat dan India, dan mencakup sejumlah genre,” Krishna Miyapuram, asisten profesor ilmu kognitif dan ilmu komputer di Institut Teknologi India Gandhinagar, mengatakan kepada Digital Trends. “Dengan cara ini, kami membuat sampel representatif yang lebih besar untuk pelatihan dan pengujian. Pendekatan ini dikonfirmasi ketika memperoleh akurasi klasifikasi yang mengesankan, bahkan ketika kami membatasi data pelatihan pada persentase yang lebih kecil dari kumpulan data.”
Membaca pikiran, melatih mesin
Ini bukan pertama kalinya para peneliti menunjukkan bahwa demonstrasi “membaca pikiran” dapat membuat David Blaine iri, semuanya menggunakan data EEG. Misalnya, ahli saraf di Universitas Toronto Scarborough Kanada sebelumnya telah merekonstruksi gambar berdasarkan data EEG untuk membuat ulang gambar wajah secara digital tersimpan dalam pikiran seseorang. milik Miyapuram penelitian sendiri sebelumnya mencakup proyek di mana data EEG digunakan untuk mengidentifikasi klip film yang dilihat oleh peserta, yang masing-masing klip dimaksudkan untuk memancing respons emosional yang berbeda.
Menariknya, karya terbaru ini menunjukkan algoritma yang terbukti sangat efektif dalam menebak lagu yang sedang didengarkan yang dilakukan oleh salah satu peserta, setelah dilatih mengenai otak spesifiknya, tidak akan berfungsi dengan baik jika diterapkan pada peserta lain orang. Faktanya, “tidak begitu baik” adalah pernyataan yang terlalu meremehkan: Akurasi pengujian ini anjlok dari 85% menjadi kurang dari 10%.
“Penelitian kami menunjukkan bahwa setiap individu memiliki pengalaman musik yang dipersonalisasi,” kata Miyapuram. “Orang mungkin berharap bahwa otak merespons dengan cara yang sama dalam memproses informasi dari rangsangan yang berbeda. Hal ini berlaku untuk apa yang kita pahami sebagai fitur tingkat rendah atau fitur tingkat stimulus. [Tetapi] jika menyangkut musik, mungkin fitur tingkat tinggi, seperti kenikmatan, yang membedakan pengalaman individu.”
Derek Lomas, asisten profesor A.I. di Delft University of Technology, mengatakan bahwa tujuan masa depan dari proyek ini adalah memetakan hubungan antara frekuensi EEG dan frekuensi musik. Hal ini dapat membantu menjawab pertanyaan seperti apakah resonansi estetika yang lebih besar disertai dengan resonansi saraf yang lebih besar.
Dengan kata lain, apakah seseorang yang “tergerak” oleh sebuah musik akan menunjukkan korelasi yang lebih besar antara musik itu sendiri dan musiknya. respons otak, sehingga memungkinkan untuk memprediksi secara akurat seberapa besar seseorang menikmati sebuah musik hanya dengan melihat gelombang otaknya? Meskipun respons setiap orang terhadap musik mungkin sedikit berbeda, hal ini dapat membantu menjelaskan alasan manusia mencari musik.
Jalan menuju antarmuka otak-komputer
“Untuk penerapan jangka pendek [dalam dua tahun ke depan], kami membayangkan mesin rekomendasi musik yang dapat didasarkan pada respons otak seseorang,” kata Lomas kepada Digital Trends. “Saat ini saya memiliki seorang siswa yang sedang mengerjakan musik yang dihasilkan secara algoritmik yang memaksimalkan resonansi saraf. Cukup menakutkan: resonansi saraf maksimum tidak sama dengan resonansi estetika maksimum.”
Dalam jangka menengah, Lomas berpendapat bahwa hal ini dapat menghasilkan aplikasi yang ampuh untuk memperoleh informasi tentang “kedalaman pengalaman” yang dinikmati oleh seseorang yang terlibat dengan media. Dengan menggunakan alat analisis otak, kita mungkin (dan memang seharusnya) dapat memprediksi secara akurat seberapa dalam keterlibatan seseorang ketika, misalnya, menonton film atau mendengarkan album. Ukuran keterlibatan berbasis otak kemudian dapat digunakan untuk mengasah pengalaman tertentu. Ingin membuat film Anda lebih menarik bagi 90% penonton? Cubit ini adegan, ubah itu satu.
“Dalam jangka panjang – 20 tahun – bidang pekerjaan ini dapat memungkinkan metode untuk menyalin isi imajinasi,” lanjut Lomas. “Misalnya mentranskripsikan pikiran ke dalam teks. Itulah masa depan besar [antarmuka otak-komputer].”
Seperti yang dikatakan Lomas, kita masih jauh dari tujuan akhir dari antarmuka otak-komputer. Meskipun demikian, penelitian seperti ini menunjukkan bahwa ada banyak buah lezat yang tergantung di pohon tersebut sebelum kita akhirnya menebangnya.
A makalah yang menjelaskan penelitian ini, bertajuk GuessTheMusic: Identifikasi Lagu dari Elektroensefalografi, baru-baru ini dihadirkan di CODS-COMAD 2021.
Rekomendasi Editor
- Pembelajaran mendalam A.I. dapat meniru efek distorsi dewa gitar ikonik
Tingkatkan gaya hidup AndaTren Digital membantu pembaca mengawasi dunia teknologi yang bergerak cepat dengan semua berita terkini, ulasan produk yang menyenangkan, editorial yang berwawasan luas, dan cuplikan unik.
