‘माइंड-कैप्शनिंग’ तकनीक मस्तिष्क स्कैन से मानव विचारों को पढ़ सकती है

उन्नत प्रौद्योगिकियों के साथ मस्तिष्क गतिविधि को पढ़ना कोई नई अवधारणा नहीं है। हालाँकि, अधिकांश तकनीकों ने किसी वस्तु या क्रिया से जुड़े एकल शब्दों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित किया है जिसे कोई व्यक्ति देख रहा है या सोच रहा है, या मस्तिष्क के संकेतों का मिलान कर रहा है जो बोले गए शब्दों के अनुरूप हैं। कुछ तरीकों में कैप्शन डेटाबेस या गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया गया था, लेकिन ये दृष्टिकोण डेटाबेस शब्द कवरेज तक सीमित थे या मस्तिष्क में मौजूद जानकारी पेश नहीं की गई थी। जटिल दृश्य धारणाओं या विचारों का विस्तृत, संरचित विवरण उत्पन्न करना कठिन बना हुआ है।

हाल ही में एक अध्ययन प्रकाशित में विज्ञान उन्नतिएक नया दृष्टिकोण अपनाता है. अध्ययन में शामिल शोधकर्ताओं ने एक “माइंड-कैप्शनिंग” तकनीक विकसित की है जो एक पुनरावृत्त अनुकूलन प्रक्रिया का उपयोग करती है, जहां एक मुखौटा भाषा मॉडल (एमएलएम) मस्तिष्क-डिकोडेड सुविधाओं के साथ पाठ सुविधाओं को संरेखित करके पाठ विवरण उत्पन्न करता है।

तकनीक में कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) से मस्तिष्क गतिविधि का उपयोग करके गहन भाषा मॉडल से अर्थ संबंधी विशेषताओं को डीकोड करने के लिए प्रशिक्षित रैखिक मॉडल भी शामिल हैं। परिणाम एक विस्तृत पाठ विवरण है जो एक प्रतिभागी अपने मस्तिष्क में देख रहा है।

मानवीय धारणा से वीडियो कैप्शन तैयार करना

प्रयोग के पहले भाग के लिए, छह लोगों ने 2,196 लघु वीडियो देखे, जबकि उनकी मस्तिष्क गतिविधि को एफएमआरआई से स्कैन किया गया था। वीडियो में विभिन्न यादृच्छिक वस्तुएं, दृश्य, क्रियाएं और घटनाएं शामिल थीं, और छह विषय मूल जापानी भाषी और गैर-देशी अंग्रेजी भाषी थे।

वही वीडियो पहले अन्य दर्शकों द्वारा एक प्रकार के क्राउडसोर्स्ड टेक्स्ट कैप्शनिंग से गुजरते थे, जिसे डेबर्टा-लार्ज नामक एक पूर्व-प्रशिक्षित एलएम द्वारा संसाधित किया जाता था, जो विशेष सुविधाओं को निकालता था। इन विशेषताओं का मस्तिष्क गतिविधि से मिलान किया गया और पाठ एमएलएम मॉडल द्वारा एक पुनरावृत्त प्रक्रिया के माध्यम से उत्पन्न किया गया, जिसे रोबर्टा-लार्ज कहा जाता है।

“प्रारंभ में, विवरण खंडित थे और उनमें स्पष्ट अर्थ का अभाव था। हालांकि, पुनरावृत्त अनुकूलन के माध्यम से, इन विवरणों में स्वाभाविक रूप से एक सुसंगत संरचना विकसित हुई और देखे गए वीडियो के प्रमुख पहलुओं को प्रभावी ढंग से पकड़ लिया गया। विशेष रूप से, परिणामी विवरण सामग्री को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करते हैं, जिसमें देखी गई घटनाओं में गतिशील परिवर्तन भी शामिल हैं। इसके अलावा, यहां तक ​​​​कि जब विशिष्ट वस्तुओं की सही पहचान नहीं की गई थी, तब भी विवरण सफलतापूर्वक कई वस्तुओं के बीच बातचीत की उपस्थिति को व्यक्त करते हैं, “अध्ययन में कहा गया है। लेखक समझाते हैं.

फिर टीम ने सटीकता निर्धारित करने के लिए विभिन्न उम्मीदवारों के सही और गलत दोनों कैप्शन के साथ उत्पन्न विवरणों की तुलना की, जो उनके अनुसार लगभग 50% थी। वे ध्यान देते हैं कि सटीकता का यह स्तर अन्य मौजूदा दृष्टिकोणों से बेहतर है और भविष्य में सुधार का वादा करता है।

यादें पढ़ना

बाद में उन्हीं छह प्रतिभागियों को दृश्य अनुभव के बजाय मेमोरी को पढ़ने की विधि की क्षमता का परीक्षण करने के लिए एफएमआरआई के तहत वीडियो को याद करने के लिए कहा गया। प्रयोग के इस भाग के परिणाम भी आशाजनक थे।

“विश्लेषण ने सफलतापूर्वक ऐसे विवरण तैयार किए जो याद किए गए वीडियो की सामग्री को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करते हैं, हालांकि सटीकता व्यक्तियों के बीच भिन्न होती है। ये विवरण अप्रासंगिक लोगों की तुलना में वापस बुलाए गए वीडियो के कैप्शन के समान थे, कुशल विषयों ने 100 उम्मीदवारों से वापस बुलाए गए वीडियो की पहचान करने में लगभग 40% सटीकता प्राप्त की, “अध्ययन के लेखक लिखते हैं।

जिन लोगों की बोलने की क्षमता कम हो गई है या खो गई है, जैसे कि जिन्हें स्ट्रोक हुआ है, उनके लिए यह नई तकनीक अंततः संचार बहाल करने के तरीके के रूप में काम कर सकती है। तथ्य यह है कि सिस्टम ने खुद को सरल शब्द संघों के बजाय गहरे अर्थों और रिश्तों को समझने में सक्षम साबित कर दिया है, जिससे इन व्यक्तियों को कुछ अन्य मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस तरीकों की तुलना में अपनी संचार क्षमता को और अधिक हासिल करने की अनुमति मिल सकती है। फिर भी, उस बिंदु तक पहुंचने से पहले और अधिक अनुकूलन आवश्यक है।

नैतिक विचार और भविष्य की दिशाएँ

मानव विचारों को पढ़ने में सक्षम दिमाग-कैप्शनिंग उपकरणों के लिए कुछ अधिक सकारात्मक अनुप्रयोगों के बावजूद, गोपनीयता और मस्तिष्क-से-पाठ प्रौद्योगिकी के संभावित दुरुपयोग के बारे में निश्चित रूप से वैध चिंताएं हैं।

अध्ययन में शामिल शोधकर्ताओं का कहना है कि मन-पढ़ने की तकनीकों को नियोजित करते समय सहमति एक प्रमुख नैतिक विचार बनी रहेगी। इससे पहले कि इन तकनीकों का अधिक व्यापक उपयोग आम हो, मानसिक गोपनीयता और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के भविष्य के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्नों पर ध्यान देने की आवश्यकता होगी।

फिर भी, अध्ययन वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एक नया उपकरण प्रदान करता है कि मस्तिष्क कैसे जटिल अनुभवों का प्रतिनिधित्व करता है और गैर-मौखिक व्यक्तियों के लिए एक संभावित वरदान है।

अध्ययन के लेखक लिखते हैं, “एक साथ, हमारा दृष्टिकोण व्याख्यात्मकता, सामान्यीकरण और प्रदर्शन को संतुलित करता है – भाषा में गैर-मौखिक विचारों को डिकोड करने के लिए एक पारदर्शी ढांचा स्थापित करता है और मानव मस्तिष्क में संरचित शब्दार्थ कैसे एन्कोड किया जाता है, इसकी व्यवस्थित जांच का मार्ग प्रशस्त करता है।”

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