Iš kelionės“Nenustok tikėti"Į karalienę"Bohemijos rapsodija"Kylie Minogue"Negaliu tavęs išmesti iš galvos“, yra keletas dainų, kurios sėkmingai patenka į mūsų ausies kanalus ir įsikuria mūsų smegenyse. O kas, jei būtų įmanoma perskaityti smegenų signalus ir juos panaudoti tiksliai atspėti, kurios dainos žmogus klausosi bet kuriuo momentu?
Turinys
- Minčių skaitymas, mokymo mašinos
- Kelias į smegenų ir kompiuterio sąsajas
Taip teigia mokslininkai iš Delfto technologijos universiteto į žmogų orientuoto dizaino skyriaus Nyderlandai ir Indijos technologijos instituto Gandhinagaro pažinimo mokslų skyrius dirbu ties. Neseniai atlikto eksperimento metu jie parodė, kad tai tikrai įmanoma, o pasekmės gali būti svarbesnės, nei jūs manote.
Rekomenduojami vaizdo įrašai
Tyrimui tyrėjai įdarbino 20 žmonių grupę. ir paprašė jų paklausyti 12 dainų naudojant ausines. Kad būtų lengviau susikaupti, kambarys buvo užtemdytas, o savanoriams užrištos akys. Kiekvienas iš jų buvo su elektroencefalografijos (EEG) dangteliu, galinčiu neinvaziniu būdu užfiksuoti galvos odos elektrinį aktyvumą, kai jie klausosi dainų.
Šie smegenų duomenys kartu su atitinkama muzika buvo naudojami treniruoti dirbtinis neuroninis tinklas kad būtų galima nustatyti ryšius tarp šių dviejų. Kai gautas algoritmas buvo išbandytas su duomenimis, kurių jis anksčiau nematė, jis sugebėjo teisingai identifikuoti dainą 85% tikslumu, remiantis tik smegenų bangomis.
„Dainos buvo vakarietiškų ir indiškų dainų derinys ir apėmė daugybę žanrų“, Krišna Mijapuramas, Indijos technologijos instituto Gandhinagaro pažinimo mokslų ir kompiuterių mokslo docentas, pasakojo „Digital Trends“. „Tokiu būdu mes sukūrėme didesnį reprezentatyvų pavyzdį mokymams ir testavimui. Šis metodas buvo patvirtintas, kai gaunamas įspūdingas klasifikavimo tikslumas, net kai apribojome mokymo duomenis iki mažesnio duomenų rinkinio procento.
Minčių skaitymas, mokymo mašinos
Tai ne pirmas kartas, kai mokslininkai įrodė, kad naudojant EEG duomenis įmanoma atlikti „minčių skaitymo“ demonstracijas, kurios sukeltų Davido Blaine'o pavydą. Pavyzdžiui, Kanados Toronto universiteto Scarborough neurologai anksčiau rekonstravo vaizdus, pagrįstus EEG duomenimis. skaitmeniniu būdu atkurti veido vaizdus saugomi žmogaus galvoje. Miyapuramas savo ankstesnius tyrimus apima projektą, kuriame EEG duomenys buvo naudojami siekiant nustatyti dalyvių peržiūrėtus filmų klipus, kurių kiekvienas skirtas sukelti skirtingą emocinį atsaką.
Įdomu tai, kad šis naujausias darbas parodė, kad algoritmai, kurie pasirodė labai veiksmingi atspėjant klausomas dainas vieno dalyvio, išmokęs savo specifines smegenis, neveiktų taip gerai, kai būtų pritaikytas kitam asmuo. Tiesą sakant, „ne taip gerai“ yra labai menka: šių testų tikslumas sumažėjo nuo 85% iki mažiau nei 10%.
„Mūsų tyrimai rodo, kad žmonės turi individualizuotą muzikos patirtį“, - sakė Miyapuramas. „Galima tikėtis, kad smegenys, apdorodamos informaciją iš skirtingų dirgiklių, reaguos panašiai. Tai pasakytina apie tai, ką suprantame kaip žemo lygio ypatybes arba stimulo lygio funkcijas. [Bet] kalbant apie muziką, galbūt aukštesnio lygio bruožai, tokie kaip malonumas, išskiria individualias patirtis.
Derekas Lomasas, pozityviosios A.I. docentas. Delfto technologijos universitete teigė, kad ateities projekto tikslas yra nustatyti ryšį tarp EEG dažnių ir muzikos dažnių. Tai galėtų padėti atsakyti į klausimus, pavyzdžiui, ar didesnį estetinį rezonansą lydi didesnis nervinis rezonansas.
Kitaip tariant, ar žmogus, kurį „judina“ muzikos kūrinys, parodo didesnes sąsajas tarp pačios muzikos ir smegenų reakcija, leidžianti tiksliai nuspėti, kiek žmogui patinka muzikos kūrinys, tiesiog pažvelgus į savo smegenų bangas? Nors kiekvieno reakcija į muziką gali būti subtiliai skirtinga, tai gali padėti išsiaiškinti, kodėl žmonės pirmiausia ieško muzikos.
Kelias į smegenų ir kompiuterio sąsajas
„Artimiausioms programoms [per ateinančius dvejus metus] įsivaizduojame muzikos rekomendacijų variklį, kuris galėtų būti pagrįstas žmogaus smegenų reakcija“, – „Digital Trends“ sakė Lomasas. „Šiuo metu turiu studentą, kuris dirba su algoritmiškai generuojama muzika, kuri maksimaliai padidina nervinį rezonansą. Tai gana baisu: maksimalus nervinis rezonansas nėra tas pats, kas maksimalus estetinis rezonansas.
Vidutinės trukmės laikotarpiu Lomasas teigė, kad tai gali padėti sukurti galingas programas, skirtas gauti informacijos apie „patyrimo gilumą“, kuria mėgaujasi asmuo, dirbantis su žiniasklaida. Naudojant smegenų analizės įrankius, gali būti (ir iš tikrųjų turėtų būti) galima tiksliai numatyti, kaip žmogus yra įsitraukęs, pavyzdžiui, žiūrėdamas filmą ar klausydamas albumo. Tada smegenimis pagrįstas įsitraukimo matas galėtų būti naudojamas konkrečiai patirčiai patobulinti. Norite, kad jūsų filmas būtų patrauklesnis 90 % žiūrovų? Keisti tai scena, pasikeitimas kad vienas.
"Ilgalaikėje perspektyvoje - 20 metų - ši darbo sritis gali sudaryti sąlygas vaizduotės turinio perrašymui", - tęsė Lomas. „Pavyzdžiui, minčių perrašymas į tekstą. Tai yra didelė [smegenų ir kompiuterių sąsajų] ateitis.
Kaip pažymėjo Lomas, mes vis dar esame toli nuo galutinio tikslo – smegenų ir kompiuterio sąsajos. Nepaisant to, toks darbas rodo, kad ant to medžio yra daug skanių žemiau kabančių vaisių, kol galiausiai jį nuvertėme.
A šį tyrimą aprašantis dokumentas, pavadintas GuessTheMusic: Song Identification from Electroencephalography, neseniai buvo pristatytas CODS-COMAD 2021.
Redaktorių rekomendacijos
- Gilus mokymasis A.I. gali imituoti ikoniškų gitarų dievų iškraipymo efektus
Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį – pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.
