А.И. Определяет песни, которые вы слушаете, с помощью мозговых волн

Из «Путешествия»Не переставай верить«к Королеве»Богемская рапсодия«к Кайли Миноуг»Не могу выкинуть тебя из головы» есть некоторые песни, которым удается успешно проникнуть в наши слуховые проходы и поселиться в нашем мозгу. Что, если бы можно было читать сигналы мозга и использовать их, чтобы точно угадать, какую песню человек слушает в данный момент?

Об этом говорят исследователи из отдела человекоцентрированного дизайна Делфтского технологического университета. Нидерланды и факультет когнитивных наук Индийского технологического института в Гандинагаре были работа над. В недавнем эксперименте они продемонстрировали, что это в высшей степени возможно — и последствия могут быть более значительными, чем вы думаете.

Для исследования исследователи набрали группу из 20 человек. и попросил их прослушать 12 песен, используя наушники. Чтобы помочь им сосредоточиться, комнату затемнили и добровольцам завязали глаза. Каждый из них был оснащен насадкой для электроэнцефалографии (ЭЭГ), которая могла неинвазивно регистрировать электрическую активность на коже головы во время прослушивания песен.

Эти данные мозга, наряду с соответствующей музыкой, затем использовались для обучения искусственная нейронная сеть чтобы иметь возможность выявить связи между ними. Когда полученный алгоритм был протестирован на данных, которых он раньше не видел, он смог правильно идентифицировать песню с точностью 85% — полностью основываясь на мозговых волнах.

«Эти песни представляли собой смесь западных и индийских песен и включали в себя несколько жанров», Кришна Мияпурам, доцент кафедры когнитивных наук и информатики Индийского технологического института Гандинагара, рассказал Digital Trends. «Таким образом, мы создали более крупную репрезентативную выборку для обучения и тестирования. Подход был подтвержден при получении впечатляющей точности классификации, даже когда мы ограничили обучающие данные меньшим процентом набора данных».

Чтение мыслей, обучающие машины

Это не первый случай, когда исследователи показывают, что можно проводить демонстрации «чтения мыслей», которые вызвали бы зависть у Дэвида Блейна, и все это с использованием данных ЭЭГ. Например, нейробиологи из канадского университета Торонто в Скарборо ранее реконструировали изображения на основе данных ЭЭГ, чтобы цифровое воссоздание изображений лиц хранится в сознании человека. Мияпурам собственные предыдущие исследования включает проект, в котором данные ЭЭГ использовались для идентификации просмотренных участниками видеороликов, каждый из которых был призван вызвать различную эмоциональную реакцию.

Интересно, что эта последняя работа показала, что алгоритмы, которые оказались очень эффективными в угадывании прослушиваемых песен, сделанное одним участником после тренировки на его конкретном мозге, не будет так хорошо работать при применении к другому человек. На самом деле, «не так хорошо» — это сильное преуменьшение: точность в этих тестах упала с 85% до менее 10%.

«Наше исследование показывает, что люди имеют индивидуальный опыт музыки», — сказал Мияпурам. «Можно было бы ожидать, что мозг будет реагировать одинаковым образом, обрабатывая информацию от разных стимулов. Это верно для того, что мы понимаем как функции низкого уровня или функции уровня стимула. [Но] когда дело доходит до музыки, возможно, именно характеристики более высокого уровня, такие как удовольствие, различают индивидуальные переживания».

Дерек Ломас, доцент кафедры позитива А.И. из Делфтского технологического университета, сказал, что будущей целью проекта является составление карты взаимосвязи между частотами ЭЭГ и музыкальными частотами. Это может помочь ответить на такие вопросы, как сопровождается ли больший эстетический резонанс большим нервным резонансом.

Другими словами, будет ли человек, «тронутый» музыкальным произведением, демонстрировать большую корреляцию между самой музыкой и реакцию мозга, позволяющую точно предсказать, насколько человек получит удовольствие от музыкального произведения, просто взглянув на его мозговые волны? Хотя реакция каждого на музыку может немного отличаться, это может помочь пролить свет на то, почему люди с самого начала ищут музыку.

Дорога к интерфейсам мозг-компьютер

«Для краткосрочных приложений (в ближайшие два года) мы представляем себе механизм музыкальных рекомендаций, который мог бы основываться на реакции мозга человека», — сказал Ломас Digital Trends. «Сейчас у меня есть студент, работающий над алгоритмически генерируемой музыкой, которая максимизирует нейронный резонанс. Это довольно жутко: максимальный нейронный резонанс — это не то же самое, что максимальный эстетический резонанс».

В среднесрочной перспективе, по мнению Ломаса, это может привести к появлению мощных приложений для получения информации о «глубине опыта», которым обладает человек, работающий со СМИ. Используя инструменты анализа мозга, можно (и даже должно) точно предсказать, насколько сильно человек вовлечен, скажем, во время просмотра фильма или прослушивания альбома. Затем метод оценки вовлеченности, основанный на мозге, можно будет использовать для оттачивания конкретного опыта. Хотите сделать ваш фильм более интересным для 90% зрителей? Твик этот сцена, смена что один.

«В долгосрочной перспективе — через 20 лет — эта область работы может позволить разработать методы расшифровки содержимого воображения», — продолжил Ломас. «Например, транскрибирование мыслей в текст. Это большое будущее [интерфейсов мозг-компьютер]».

Как отметил Ломас, мы все еще далеки от конечной цели создания интерфейса «мозг-компьютер». Тем не менее, подобная работа предполагает, что на этом дереве есть много вкусных, низко висящих плодов, прежде чем мы наконец его повалим.

А документ, описывающий это исследованиепод названием GuessTheMusic: Идентификация песни по электроэнцефалографии недавно была представлена ​​на CODS-COMAD 2021.

Рекомендации редакции

• Глубокое обучение ИИ может имитировать эффекты искажения культовых гитарных богов

Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.