Nhà nghiên cứu này biết mọi người đang nghe bài hát nào dựa trên hoạt động não bộ của họ

Bộ não con người vẫn là cơ quan bí ẩn nhất trong cơ thể chúng ta. Từ trí nhớ và ý thức đến bệnh tâm thần và rối loạn thần kinh, vẫn còn rất nhiều nghiên cứu và tìm hiểu cần được thực hiện trước khi chúng ta hiểu được những điều phức tạp trong tâm trí của chính mình. Nhưng ở một mức độ nào đó, các nhà nghiên cứu đã thành công trong việc khai thác suy nghĩ và cảm xúc của chúng ta, cho dù là nắm bắt sơ bộ nội dung của những giấc mơ của chúng tôi, quan sát tác động của psilocybin trên các mạng não bị gián đoạn do trầm cảm hoặc có thể dự đoán những loại khuôn mặt chúng ta sẽ tìm thấy hấp dẫn.

Một nghiên cứu được công bố vào đầu năm nay đã mô tả một kỳ công tương tự trong việc giải mã hoạt động của não. Ian Daly, một nhà nghiên cứu từ Đại học Sussex ở Anh, đã sử dụng quét não để dự đoán bản nhạc mọi người đang nghe với độ chính xác 72%. Daly đã mô tả công việc của mình, sử dụng hai dạng “bộ giải mã thần kinh” khác nhau trong một giấy trong Thiên nhiên.

Trong khi những người tham gia nghiên cứu của ông nghe nhạc, Daly đã ghi lại hoạt động não của họ bằng cách sử dụng cả điện não đồ (EEG)—sử dụng một mạng lưới các điện cực và dây dẫn để thu tín hiệu điện của các tế bào thần kinh phát ra trong não—và chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI), cho thấy những thay đổi trong quá trình oxy hóa và lưu lượng máu xảy ra để đáp ứng với hoạt động thần kinh.

Điện não đồ và fMRI có những điểm mạnh trái ngược nhau: cái trước có thể ghi lại hoạt động của não trong thời gian ngắn, nhưng chỉ từ bề mặt của não, vì các điện cực nằm trên da đầu. Loại thứ hai có thể nắm bắt hoạt động sâu hơn trong não, nhưng chỉ trong khoảng thời gian dài hơn. Sử dụng cả hai đã mang lại cho Daly những điều tốt nhất của cả hai thế giới.

Anh ấy đã theo dõi các vùng não có hoạt động cao trong quá trình thử nghiệm âm nhạc so với các thử nghiệm không có âm nhạc, xác định chính xác vỏ não thính giác bên trái và bên phải, tiểu não và vùng hải mã là những vùng quan trọng để nghe nhạc và có phản ứng cảm xúc với nó—mặc dù anh ấy lưu ý rằng có rất nhiều sự khác biệt giữa những người tham gia khác nhau về hoạt động ở từng khu vực. Điều này có ý nghĩa, vì một người có thể có phản ứng cảm xúc với một bản nhạc nhất định trong khi một người khác lại thấy bản nhạc đó nhàm chán.

Sử dụng cả điện não đồ và fMRI, Daly đã ghi lại hoạt động não bộ của 18 người khi họ nghe 36 bài hát khác nhau. Anh ấy đã đưa dữ liệu hoạt động của não vào mạng lưới thần kinh sâu hai chiều dài hạn ngắn hạn (biLSTM), tạo ra một mô hình có thể tái tạo lại âm nhạc mà những người tham gia nghe được bằng điện não đồ của họ.

một biLSTM là một loại mạng thần kinh tái phát thường được sử dụng cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó thêm một lớp bổ sung vào mạng bộ nhớ ngắn hạn dài hạn thông thường và lớp bổ sung đó sẽ đảo ngược luồng thông tin của nó và cho phép chuỗi đầu vào chảy ngược lại. Do đó, đầu vào của mạng chảy cả về phía trước và phía sau (do đó là phần “hai chiều”) và nó có khả năng sử dụng thông tin từ cả hai phía. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ tốt để lập mô hình phụ thuộc giữa các từ và cụm từ—hoặc, trong trường hợp này, giữa các nốt nhạc và trình tự.

Daly đã sử dụng dữ liệu từ mạng biLSTM để tái tạo đại khái các bài hát dựa trên hoạt động điện não đồ của mọi người và anh ấy có thể tìm ra bản nhạc mà họ đã nghe với độ chính xác 72%.

Sau đó, anh ấy đã ghi lại dữ liệu từ 20 người tham gia mới chỉ sử dụng điện não đồ, với bộ dữ liệu ban đầu của anh ấy cung cấp thông tin chi tiết về nguồn gốc của những tín hiệu này. Dựa trên dữ liệu đó, độ chính xác của anh ấy trong việc xác định chính xác các bài hát đã giảm xuống còn 59%.

Tuy nhiên, Daly tin rằng phương pháp của ông có thể được sử dụng để giúp phát triển giao diện não-máy tính (BCI) nhằm hỗ trợ những người bị đột quỵ hoặc những người mắc các bệnh thần kinh khác có thể gây tê liệt. chẳng hạn như ALS. BCI có thể dịch hoạt động của não thành lời nói sẽ cho phép những người này giao tiếp với những người thân yêu và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc của họ theo cách không thể thực hiện được. Trong khi các giải pháp đã tồn tại ở dạng cấy ghép não, nếu công nghệ như của Daly có thể đạt được kết quả tương tự, thì nó sẽ ít xâm lấn hơn nhiều đối với bệnh nhân.

“Âm nhạc là một hình thức giao tiếp cảm xúc và cũng là một tín hiệu âm thanh phức tạp có nhiều điểm tương đồng về thời gian, quang phổ và ngữ pháp với lời nói của con người,” Daly đã viết trong bài báo. “Do đó, một mô hình giải mã thần kinh có khả năng tái tạo âm nhạc nghe được từ hoạt động của não có thể tạo thành một bước hợp lý hướng tới các dạng mô hình giải mã thần kinh khác có ứng dụng hỗ trợ giao tiếp.”

Ảnh: Alina Grubnyak on Unsplash 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://singularityhub.com/2023/04/06/this-researcher-knew-what-song-people-were-listening-to-based-on-their-brain-activity/