एआई "माइंड रीडिंग" में एक नई सफलता: मानव आंख जो देखती है उसे पुनर्स्थापित करने के लिए मस्तिष्क स्कैनिंग का उपयोग करना। क्या अगला पड़ाव "ड्रीम रीडिंग" है?

सार:

मस्तिष्क से दृश्य संकेतों को डिकोड करने की एआई की क्षमता एक कदम आगे बढ़ जाती है। एक इज़राइली वैज्ञानिक अनुसंधान टीम ने हाल ही में एक एआई मॉडल विकसित किया है जो मानव आंखों द्वारा देखी गई छवियों को पुनर्स्थापित करने के लिए मस्तिष्क स्कैनिंग का उपयोग कर सकता है। टीम को भविष्य में वीडियो और यहां तक ​​कि ड्रीम डिकोडिंग तक विस्तार की भी उम्मीद है। वहीं, इस तकनीक के दुरुपयोग के खतरे ने भी चिंता बढ़ा दी है।

स्थानीय समयानुसार शनिवार को मीडिया रिपोर्टों के अनुसार,

इज़राइल में वीज़मैन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस के प्रोफेसर माइकल ईरानी की टीम ने हाल ही में ब्रेन-आईटी नामक एक एआई मॉडल विकसित किया है। मॉडल छवि को देखने वाले विषय की दृश्य तस्वीर को फिर से बनाने के लिए कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) डेटा का विश्लेषण कर सकता है।

स्रोत: वीज़मैन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस की आधिकारिक प्रेस विज्ञप्ति।

आधिकारिक प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार, मॉडल अत्यधिक सटीकता के साथ विषयों द्वारा देखी गई छवियों को पुनर्स्थापित कर सकता है।

इस प्रकार के AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में "चित्र + मस्तिष्क स्कैन" युग्मित डेटा की आवश्यकता होती है, जो प्रत्येक चित्र को देखते समय किसी व्यक्ति की मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड करता है।

लेकिन इस प्रकार का डेटा एकत्र करना बेहद समय लेने वाला और श्रमसाध्य है। अध्ययन में उपयोग किया गया सार्वजनिक "प्राकृतिक दृश्य डेटासेट" वर्तमान में क्षेत्र में सबसे बड़ा डेटा सेट है, लेकिन इसमें केवल 8 विषयों का डेटा शामिल है। प्रत्येक व्यक्ति ने स्कैनर में 30 से 40 स्कैन में भाग लिया, हजारों छवियां देखीं, और कुल मिलाकर लगभग 73,000 जोड़े डेटा बनाए।

अपर्याप्त डेटा की समस्या को हल करने के लिए, टीम ने एक "बैक-ट्रांसलेशन" मॉडल को प्रशिक्षित किया: चित्र के आधार पर, यह लोगों की मस्तिष्क गतिविधि की भविष्यवाणी करता है जब वे इसे देखते हैं, इस प्रकार प्रशिक्षण डेटा का काफी विस्तार होता है।

ईरानी ने कहा कि (पहले) कुछ मॉडल मस्तिष्क गतिविधि के आधार पर उच्च-स्तरीय छवि पुनर्निर्माण प्राप्त करने में सक्षम रहे हैं, लेकिन संरचना और रंग में बुनियादी त्रुटियां अक्सर होती हैं।

उन्होंने कहा: "हमने जो नया मॉडल विकसित किया है, वह छवि सामग्री और विवरण को पुनर्स्थापित करने के मामले में इन मॉडलों से बेहतर है।"

"इसके अतिरिक्त, अन्य मॉडलों को किसी नए व्यक्ति को 'पढ़ना' सीखने के लिए दर्जनों घंटे के मस्तिष्क स्कैन डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि हमारे मॉडल को केवल एक घंटा लगता है।"

बाईं ओर विषय द्वारा देखी गई मूल छवि है, दाईं ओर ब्रेन-आईटी पुनर्निर्मित छवि है, स्रोत: वीज़मैन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस की आधिकारिक प्रेस विज्ञप्ति

वर्तमान में यह अध्ययन स्थिर छवियों का उपयोग करता है। ईरानी की प्रयोगशाला श्रवण संबंधी जानकारी को डिकोड करने और अंततः वीडियो तक इस प्रकार के "माइंड-रीडिंग" दृष्टिकोण का विस्तार करने के लिए काम कर रही है।

ईरानी ने एक बयान में कहा, विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण वीडियो को डिकोड करना है, जैसे कि सपने के दौरान। वीडियो छवियां प्रति सेकंड दर्जनों बार बदलती हैं, और एफएमआरआई को स्कैन पूरा करने में लगभग दो सेकंड लगते हैं। यदि हम इन सभी बाधाओं को दूर कर सकते हैं, तो

हम भविष्य में सपने पढ़ने में सक्षम हो सकते हैं

मीडिया रिपोर्टों में बताया गया है कि वैज्ञानिक कई वर्षों से संबंधित तकनीकों पर काम कर रहे हैं। 2017 में, अंतर्राष्ट्रीय कानूनी पत्रिका "जर्नल ऑफ लॉ एंड द बायोसाइंसेज" में प्रकाशित एक पेपर ने "मस्तिष्क-आधारित दिमाग पढ़ने" को प्राप्त करने के लिए न्यूरोइमेजिंग तकनीक का उपयोग करने की संभावना का पता लगाया।

पेपर बताता है कि इस प्रकार की तकनीक का उपयोग अदालतों में प्रतिवादियों, कैदियों और संभावित जूरी सदस्यों के पॉलीग्राफ मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है, जिससे न्यायिक प्रणाली में सुधार होगा। पेपर में यह भी चेतावनी दी गई है कि इस प्रकार की तकनीक का इस्तेमाल अनैतिक और जबरदस्ती के उद्देश्यों के लिए भी किया जा सकता है।

संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रिंसटन विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के प्रोफेसर केनेथ नॉर्मन का मानना ​​है कि हाल के वर्षों में एफएमआरआई उपकरण से सिग्नल डेटा की गुणवत्ता में सुधार हुआ है, और मनुष्यों के लिए इन डेटा का विश्लेषण करने के तरीकों में भी सुधार हुआ है, जो दोनों इस प्रकार की तकनीक को संभव बनाते हैं।

रिपोर्ट के मुताबिक, 2022 में नॉर्मन ने अमेरिकन साइकोलॉजिकल एसोसिएशन (एपीए) से बातचीत में कहा कि इस तरह की तकनीक से अवसाद या चिंता के मरीजों को मदद मिलने की उम्मीद है।

उन्होंने बताया कि चिकित्सक मरीजों को जागरूक करने के लिए न्यूरोफीडबैक का उपयोग कर सकते हैं कि उनके विचार नकारात्मक लूप में फिसल गए हैं और इन विचार पैटर्न को नियंत्रित करने की कोशिश में उनका मार्गदर्शन कर सकते हैं।

वर्तमान में, कुछ न्यूरोवैज्ञानिक ब्रेन-आईटी मॉडल की क्षमताओं के बारे में अत्यधिक बात करते हैं और मानते हैं कि इसमें न्यूरोलॉजिकल रोगों वाले रोगियों के उपचार में उपयोग किए जाने की क्षमता है। लेकिन ऐसी भी चिंताएं हैं कि इस तकनीक का दुरुपयोग किया जा सकता है और इसका उपयोग जबरन व्यक्तिगत वैचारिक जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।