З "Подорожі"Не переставайте вірити"до Королеви"Богемна рапсодія"до Кайлі Міноуг"Не можу викинути тебе з голови”, є деякі пісні, які успішно проникають у наші слухові проходи та осідають у нашому мозку. Що, якби можна було прочитати сигнали мозку та використати їх, щоб точно вгадати, яку пісню людина слухає в будь-який момент?
Зміст
- Читання думок, тренувальні машини
- Шлях до інтерфейсу мозок-комп’ютер
Це те, що дослідники з відділу дизайну, орієнтованого на людину, Делфтського технологічного університету Нідерланди та відділ когнітивних наук Індійського технологічного інституту Гандінагар працює на. У недавньому експерименті вони продемонстрували, що це надзвичайно можливо — і наслідки можуть бути більш значними, ніж ви думаєте.
Рекомендовані відео
Для дослідження вчені набрали групу з 20 осіб. і попросив їх прослухати 12 пісень за допомогою навушники. Щоб допомогти їм зосередитися, кімнату затемнили, а волонтерам зав’язали очі. Кожен був оснащений ковпачком для електроенцефалографа (ЕЕГ), який здатний неінвазивно фіксувати електричну активність шкіри голови, коли вони слухають пісні.
Ці дані мозку разом із відповідною музикою потім використовувалися для навчання штучна нейронна мережа щоб мати можливість визначити зв’язки між ними. Коли отриманий алгоритм перевірили на даних, яких він раніше не бачив, він зміг правильно визначити пісню з точністю 85% — повністю на основі мозкових хвиль.
«Пісні були сумішшю західних та індійських пісень і включали низку жанрів», Крішна Міяпурам, доцент кафедри когнітивної науки та інформатики Індійського технологічного інституту Гандінагар, розповів Digital Trends. «Таким чином ми створили більшу репрезентативну вибірку для навчання та тестування. Цей підхід було підтверджено, коли ми отримали вражаючу точність класифікації, навіть коли ми обмежили навчальні дані меншим відсотком набору даних».
Читання думок, тренувальні машини
Це не перший випадок, коли дослідники показують, що можна проводити демонстрації «читання думок», які викликають заздрість Девіда Блейна, використовуючи дані ЕЕГ. Наприклад, нейробіологи з канадського Університету Торонто Скарборо раніше реконструювали зображення на основі даних ЕЕГ, щоб цифрове відтворення зображень обличчя зберігаються у свідомості людини. Міяпурама власні попередні дослідження включає проект, у якому дані ЕЕГ використовувалися для ідентифікації відеокліпів, які переглядали учасники, причому кожен з них мав на меті викликати різну емоційну реакцію.
Цікаво, що ця остання робота показала, що алгоритми, які виявилися дуже ефективними для вгадування пісень, які слухаються до одного учасника, після того, як він пройшов тренування на своєму конкретному мозку, не спрацював би так добре, якщо застосувати до іншого людина. Насправді «не дуже добре» — це грубе применшення: точність цих тестів різко впала з 85% до менше 10%.
«Наше дослідження показує, що люди мають індивідуальний досвід музики», — сказав Міяпурам. «Можна очікувати, що мозок реагує подібним чином, обробляючи інформацію від різних подразників. Це вірно для того, що ми розуміємо як функції низького рівня або функції рівня стимулу. [Але] коли мова заходить про музику, можливо, це особливості вищого рівня, такі як насолода, які відрізняють індивідуальний досвід».
Дерек Ломас, доцент кафедри позитивного А.І. в Делфтському технологічному університеті сказав, що майбутньою метою проекту є відображення зв’язку між частотами ЕЕГ і музичними частотами. Це може допомогти відповісти на запитання, наприклад, чи супроводжується більший естетичний резонанс більшим нейронним резонансом.
Іншими словами, чи людина, яку «зворушив» музичний твір, демонструватиме більший зв’язок між самою музикою та реакції мозку, що дає змогу точно передбачити, наскільки людині подобається музичний твір, просто дивлячись на їхні мозкові хвилі? Хоча реакція кожного на музику може бути дещо різною, це може допомогти пролити світло на те, чому люди спочатку шукають музику.
Шлях до інтерфейсу мозок-комп’ютер
«Для найближчих додатків [у найближчі два роки] ми уявляємо механізм музичних рекомендацій, який може базуватися на реакції мозку людини», — сказав Ломас Digital Trends. «Зараз у мене є студент, який працює над алгоритмічно згенерованою музикою, яка максимізує нейронний резонанс. Це досить моторошно: максимальний нейронний резонанс – це не те саме, що максимальний естетичний резонанс».
У середньостроковій перспективі Ломас припустив, що це може призвести до потужних додатків для отримання інформації про «глибину досвіду», якою користується людина, яка взаємодіє з медіа. Використовуючи інструменти аналізу мозку, можна (і справді має бути) точно передбачити, наскільки глибоко залучена людина, скажімо, під час перегляду фільму чи прослуховування альбому. Вимірювання залученості, засноване на мозку, може бути використано для вдосконалення певного досвіду. Хочете зробити свій фільм більш привабливим для 90% глядачів? Твік це сцена, зміна що один.
«У довгостроковій перспективі — 20 років — ця сфера роботи може задіяти методи транскрибування вмісту уяви», — продовжив Ломас. «Наприклад, транскрибування думок у текст. Це велике майбутнє [інтерфейсів мозок-комп’ютер].»
Як зауважив Ломас, ми все ще далекі від кінцевої мети створення інтерфейсу мозок-комп’ютер. Тим не менш, подібна робота свідчить про те, що на цьому дереві є багато смачних плодів, що висять нижче, перш ніж ми його остаточно звалимо.
А документ, що описує це дослідження, під назвою GuessTheMusic: Song Identification from Electroencephalography, нещодавно було представлено на CODS-COMAD 2021.
Рекомендації редакції
- Глибоке навчання А.І. може імітувати ефекти спотворення культових гітарних богів
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
