ジャーニーの「」より信じるのをやめないで「クイーンズへ」ボヘミアンラプソディ「カイリー・ミノーグの」あなたが頭から離れない」のように、私たちの外耳道をうまく進み、私たちの脳に住み着く曲がいくつかあります。 脳の信号を読み取り、それを使用して人がいつでもどの曲を聴いているかを正確に推測することができたらどうなるでしょうか?
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- 心を読む、トレーニングマシン
- ブレイン・コンピュータ・インターフェースへの道
デルフト工科大学の人間中心設計学部の研究者らはこう述べています。 オランダとインド工科大学ガンディナガル大学の認知科学部門は、 取りかかっている。 最近の実験で、彼らはそれが十分に可能であることを実証しました - そしてその影響はあなたが思っているよりも重大である可能性があります。
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この研究のために、研究者らは20人からなるグループを募集した。 を使用して 12 曲を聴いてもらいました。 ヘッドフォン. 集中力を高めるために、ボランティアは部屋を暗くし、目隠しをしました。 それぞれに脳波検査（EEG）キャップが取り付けられており、曲を聴いているときに頭皮の電気活動を非侵襲的に検出することができます。
この脳データは、対応する音楽とともに、脳のトレーニングに使用されました。 人工ニューラルネットワーク 2 つの間のリンクを特定できるようになります。 結果として得られたアルゴリズムを、これまでに見たことのないデータでテストしたところ、完全に脳波に基づいて、85% の精度で曲を正しく識別することができました。
「曲は西洋とインドの曲が混ざり合ったもので、多くのジャンルが含まれていました。」 クリシュナ ミヤプラムインド工科大学ガンディナガル大学の認知科学とコンピューターサイエンスの助教授はデジタルトレンドに語った。 「このようにして、トレーニングとテスト用に大規模な代表的なサンプルを構築しました。 このアプローチは、トレーニング データをデータセットのより小さい割合に限定した場合でも、優れた分類精度を得ることができたときに確認されました。」
心を読む、トレーニングマシン
デビッド・ブレインを嫉妬させるような「心を読む」デモンストレーションがすべて脳波データを使用して実行可能であることを研究者らが示したのはこれが初めてではない。 たとえば、カナダのトロント大学スカボロー校の神経科学者は、以前に脳波データに基づいて画像を再構成し、
顔画像をデジタル的に再作成する 人の心の中に保存されます。 ミヤプラムさん 自身のこれまでの研究 には、脳波データを使用して参加者が視聴した映画クリップを特定するプロジェクトが含まれており、それぞれが異なる感情的反応を引き起こすことを目的としています。
興味深いことに、この最新の研究では、聞いている曲を推測するのに非常に効果的なアルゴリズムが証明されたことが示されました。 ある参加者が特定の脳でトレーニングした後、別の参加者に適用するとあまりうまく機能しない 人。 実際、「あまり良くない」というのは、かなり控えめな表現です。これらのテストの精度は 85% から 10% 未満に急落しました。
「私たちの研究は、個人が個人的な音楽体験をしていることを示しています」とミヤプラム氏は述べた。 「脳は異なる刺激からの情報を処理する際にも同様の方法で反応すると予想されるでしょう。 これは、低レベルの特徴または刺激レベルの特徴として理解されるものに当てはまります。 [しかし]音楽に関して言えば、個人の経験を区別するのはおそらく楽しさなどのより高いレベルの機能です。」
デレク・ローマス、ポジティブAI助教。 デルフト工科大学の博士は、このプロジェクトの将来の目標は、EEG周波数と音楽周波数の関係をマッピングすることであると述べた。 これは、より大きな美的共鳴がより大きな神経共鳴を伴うかどうかなどの疑問の答えに役立つ可能性があります。
別の言い方をすると、ある音楽に「感動」した人は、その音楽自体とその音楽との間により大きな相関関係を示すのでしょうか？ 脳波を見るだけで、その人が音楽をどれだけ楽しんでいるかを正確に予測できるようになりますか? 音楽に対する反応は人それぞれ微妙に異なるかもしれませんが、これは人間がそもそもなぜ音楽を求めるのかを明らかにするのに役立つかもしれません。
ブレイン・コンピュータ・インターフェースへの道
「（今後 2 年間の）短期的な応用としては、人の脳の反応に基づいた音楽レコメンデーション エンジンを想像しています」と Lomas 氏は Digital Trends に語った。 「現在、神経共鳴を最大化するアルゴリズムで生成された音楽に取り組んでいる学生がいます。 それは非常に不気味です。最大の神経共鳴は最大の美的共鳴と同じではありません。」
中期的には、メディアに関わる人が享受する「経験の深さ」に関する情報を得る強力なアプリケーションにつながる可能性があるとローマス氏は示唆した。 脳分析ツールを使用すると、たとえば映画を見たりアルバムを聴いたりしているときに、人がどれだけ深く夢中になっているかを正確に予測できる可能性があります (そして実際、可能であるはずです)。 その後、脳に基づいたエンゲージメントの尺度を使用して、特定のエクスペリエンスを磨き上げることができます。 あなたの映画を視聴者の 90% にとってより魅力的なものにしたいと思いませんか? 微調整 これ 場面、変化 それ 1つ。
「20年という長期的には、この研究分野によって想像力の内容を転写する方法が可能になるかもしれない」とロマス氏は続けた。 「たとえば、思考をテキストに書き写すことです。 それが[ブレイン・コンピューター・インターフェース]の大きな未来です。」
ロマス氏が指摘したように、ブレイン・コンピューター・インターフェースという最終目標にはまだ程遠い。 それにもかかわらず、このような作業は、私たちが最終的に伐採する前に、その木においしい果物がたくさんあることを示唆しています。
あ この研究について説明した論文、「GuessTheMusic: 脳波検査による曲識別」というタイトルが、最近 CODS-COMAD 2021 で発表されました。
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