ब्रेनवेव्स को डिकोड करने में सक्षम होने से उन रोगियों को मदद मिल सकती है जो फिर से संवाद करने के लिए बोलने की क्षमता खो चुके हैं, और अंततः मनुष्यों को कंप्यूटर के साथ बातचीत करने के लिए नए तरीके प्रदान कर सकते हैं। अब मेटा शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि वे बता सकते हैं कि कोई व्यक्ति क्या शब्द है सुनवाई गैर-आक्रामक मस्तिष्क स्कैन से रिकॉर्डिंग का उपयोग करना।
जांच करने की हमारी क्षमता मानव हाल के दशकों में मस्तिष्क की गतिविधि में काफी सुधार हुआ है क्योंकि वैज्ञानिकों ने मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (बीसीआई) प्रौद्योगिकियों की एक किस्म विकसित की है जो हमारे विचारों और इरादों में एक खिड़की प्रदान कर सकती हैं।
सबसे प्रभावशाली परिणाम आक्रामक रिकॉर्डिंग उपकरणों से आए हैं, जो सीधे इलेक्ट्रोड को प्रत्यारोपित करते हैं दिमाग का graवाई बात, के साथ संयुक्त AI जो व्याख्या करना सीख सकता हैt मस्तिष्क के संकेत। हाल के वर्षों में, इसने माक्या यह संभव है पूरे वाक्यों को डिकोड करें किसी की तंत्रिका गतिविधि से 97 प्रतिशत सटीकता के साथ, और अनुवाद का प्रयास किया गया हस्तलेखन आंदोलनों सीधे पाठ में गति से तुलनापाठ करने के लिए ले.
लेकिन किसी के मस्तिष्क में इलेक्ट्रोड लगाने से स्पष्ट नुकसान होता है। ये जोखिम भरी प्रक्रियाएं केवल उन रोगियों के लिए चिकित्सकीय रूप से उचित हैं जिन्हें मिर्गी जैसे अन्य चिकित्सा मुद्दों को हल करने में मदद करने के लिए मस्तिष्क की रिकॉर्डिंग की आवश्यकता होती है। और तंत्रिका जांच समय के साथ खराब हो जाती है, जिससे उन्हें नियमित रूप से बदलने की संभावना बढ़ जाती है।
इसलिए मेटा के एआई अनुसंधान प्रभाग के शोधकर्ताओं ने यह जांच करने का निर्णय लिया कि क्या वे खतरनाक ब्रेन सर्जन की आवश्यकता के बिना समान लक्ष्य प्राप्त कर सकते हैंवाई एक कागज में प्री-प्रिंट सर्वर पर प्रकाशित arXiv, टीम ने बताया कि उन्होंने एक एआई सिस्टम विकसित किया है जो यह अनुमान लगा सकता है कि गैर-आक्रामक का उपयोग करके रिकॉर्ड की गई मस्तिष्क गतिविधि के आधार पर कोई व्यक्ति कौन से शब्द सुन रहा है। मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस.
"फेसबुक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (एफएआईआर) लैब के एक शोध वैज्ञानिक जीन रेमी किंग, "किसी के मस्तिष्क के अंदर इलेक्ट्रोड डालना स्पष्ट रूप से बेहद आक्रामक है।" बोला था TIME. "इसलिए हम मस्तिष्क गतिविधि की गैर-आक्रामक रिकॉर्डिंग का उपयोग करने का प्रयास करना चाहते थे। और लक्ष्य एक ऐसी एआई प्रणाली का निर्माण करना था जो बोली जाने वाली कहानियों के लिए मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं को डिकोड कर सके।"
शोधकर्ताओं ने 169 लोगों से एकत्र किए गए चार पूर्व-मौजूदा मस्तिष्क गतिविधि डेटासेट पर भरोसा किया क्योंकि उन्होंने बोलने वाले लोगों की रिकॉर्डिंग सुनी। प्रत्येक स्वयंसेवक को मैग्नेटो-एन्सेफलोग्राफी (एमईजी) या इलेक्ट्रो-एन्सेफलोग्राफी (ईईजी) का उपयोग करके रिकॉर्ड किया गया था, जो खोपड़ी के बाहर से मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि को लेने के लिए विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग करते हैं।
उनके दृष्टिकोण में शामिल हैंd मस्तिष्क और ऑडियो डेटा को विभाजित करना तीनसेकेंड-लॉन्ग स्निपेट्स और इसे एक न्यूरल नेटवर्क में फीड करना जो तब दिखता हैed पैटर्न के लिए जो could दोनों को जोड़ो। एआई को इस डेटा के कई घंटों का प्रशिक्षण देने के बाद, उन्होंने पहले के अनदेखे डेटा पर इसका परीक्षण किया।
सिस्टम ने एमईजी डेटासेट में से एक पर सबसे अच्छा प्रदर्शन किया, जहां उसने 10 प्रतिशत की शीर्ष -72.5 सटीकता हासिल की। इसका मतलब है कि जब यह रैंक किया गया 10 मस्तिष्क तरंग खंड से जुड़े होने की उच्चतम संभावना वाले शब्द, सही शब्द था वहाँ 72.5 प्रतिशत समय।
यह बहुत अच्छा नहीं लग सकता है, लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह 793 की संभावित शब्दावली से चुन रहा था शब्द. सिस्टम ने अन्य एमईजी डेटासेट पर 67.2 प्रतिशत स्कोर किया, लेकिन ईईजी डेटासेट पर कम अच्छा प्रदर्शन किया, शीर्ष -1 प्राप्त किया0 केवल 31.4 और 19.1 की सटीकता।
स्पष्ट रूप से यह अभी भी एक व्यावहारिक प्रणाली से एक लंबा रास्ता तय करता है, लेकिन यह एक कठिन समस्या पर महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। गैर-आक्रामक बीसीआई में सिग्नल-टू-शोर अनुपात बहुत खराब है, इसलिए इस तरह से तंत्रिका गतिविधि को समझना चुनौतीपूर्ण है, लेकिन यदि सफल हो तो अधिक व्यापक रूप से लागू तकनीक का परिणाम हो सकता है।
हालांकि, हर कोई आश्वस्त नहीं है कि यह एक हल करने योग्य समस्या है। इंपीरियल कॉलेज लंदन के थॉमस नोपफेल ने बताया न्यू साइंटिस्ट इन गैर-आक्रामक दृष्टिकोणों का उपयोग करके विचारों की जांच करने की कोशिश करना ऐसा था जैसे "पुराने जमाने के एनालॉग टेलीफोन मोडेम पर एक एचडी फिल्म को स्ट्रीम करने की कोशिश कर रहा है," और सवाल किया कि क्या इस तरह के दृष्टिकोण कभी व्यावहारिक सटीकता के स्तर तक पहुंचेंगे।
एलोन मस्क की न्यूरालिंक जैसी कंपनियां भी शर्त लगा रही हैं कि जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होगा, हम अंतत: आक्रामक दृष्टिकोणों के बारे में अपनी झुंझलाहट पर काबू पा लेंगे, जिससे रोज़मर्रा के लोगों के लिए मस्तिष्क प्रत्यारोपण का द्वार खुल जाएगा।
लेकिन मेटा की टीम का शोध बहुत शुरुआती चरण में है, और इसमें सुधार की काफी गुंजाइश है। और जो कोई भी गैर-आक्रामक मस्तिष्क स्कैनिंग को क्रैक कर सकता है, उसके लिए व्यावसायिक अवसर संभवतः कोशिश करने के लिए बहुत प्रेरणा प्रदान करेंगे।
