मशीनें मानव विचारों को पढ़ने में अधिक सक्षम हैं जब उपयोगकर्ताओं को विशेष रूप से ऐसा करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, एक नया स्विस अध्ययन पाया गया है।
अनुसंधान मस्तिष्क-मशीन इंटरफ़ेस (बीएमआई) तकनीक में एक महत्वपूर्ण सफलता प्रदान करता है, उन व्यक्तियों के लिए संभावित अनुप्रयोगों के साथ जो स्ट्रोक या अन्य चिकित्सा स्थितियों के कारण बोलने की क्षमता खो देते हैं।
जर्नल कम्युनिकेशंस बायोलॉजी में प्रकाशित अध्ययन में, जिनेवा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 15 स्वयंसेवकों के साथ काम किया कि कैसे प्रशिक्षण ने मानव मस्तिष्क संकेतों की व्याख्या करने के लिए एक मशीन की क्षमता को प्रभावित किया।
प्रतिभागियों को उन इलेक्ट्रोड से जुड़ा था जो मस्तिष्क की गतिविधि को दर्ज करते थे क्योंकि उन्होंने चुपचाप सिलेबल्स को “एफओ” और “जीआई” कहते हुए कल्पना की थी।
लगातार पांच दिनों में, स्वयंसेवकों ने वास्तविक समय की दृश्य प्रतिक्रिया प्राप्त की कि सिस्टम कितना सही तरीके से उनके आंतरिक भाषण की व्याख्या कर रहा था।
बेहतर सिस्टम सिलेबल्स को समझता है, एक स्क्रीन पर एक दृश्य प्रदर्शन जितना अधिक भरा हुआ है – मशीन के साथ अपने संचार में सुधार करने के लिए प्रतिभागियों को प्रभावी ढंग से मार्गदर्शन करने के लिए।
व्यक्तिगत सीखने के अंतर के बावजूद, प्रशिक्षित प्रतिभागियों ने मशीन को उनके विचारों को समझने में चिह्नित सुधार दिखाया, एक नियंत्रण समूह की तुलना में जो अनियमित या असंगत प्रतिक्रिया प्राप्त करता था और ऐसा कोई लाभ नहीं दिखाया।
जिनेवा विश्वविद्यालय ने सोमवार को एक बयान में कहा, “यह शोध मस्तिष्क-मशीन इंटरफेस का उपयोग करते समय प्रशिक्षण के पहले से कम महत्व को रेखांकित करता है।”
टीम का मानना है कि उनके निष्कर्ष गंभीर भाषण हानि वाले लोगों के लिए संचार के नए रूपों के विकास का मार्ग प्रशस्त कर सकते हैं, जैसे कि स्ट्रोक या न्यूरोलॉजिकल विकारों से उबरने वाले। मानसिक रूप से उन सिलेबल्स को स्पष्ट करने की क्षमता जो मशीनें पहचान सकती हैं, वे अधिक प्रभावी गैर-मौखिक संचार प्रौद्योगिकियों के लिए दरवाजा खोलती हैं।
ब्रेन-मशीन इंटरफेस खोपड़ी पर रखे इलेक्ट्रोड के माध्यम से मस्तिष्क में वोल्टेज में उतार-चढ़ाव का पता लगाकर काम करते हैं। इन संकेतों को तब कंप्यूटर सिस्टम द्वारा संसाधित किया जाता है, जिसे अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बढ़ाया जाता है, विचारों या इरादों को पाठ, ध्वनि या कार्रवाई में डिकोड करने के लिए।
जिनेवा के शोधकर्ताओं का कहना है कि उनका अध्ययन काम के बढ़ते शरीर को जोड़ता है जो दिखाता है कि लगातार, प्रतिक्रिया-चालित प्रशिक्षण बीएमआई सिस्टम के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए महत्वपूर्ण है।
जैसा कि न्यूरोटेक्नोलॉजी में वैश्विक रुचि तेज होती है, निष्कर्ष एक समय पर अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं कि कैसे मानव और मशीन सहयोग को व्यवहार सुदृढीकरण के साथ बढ़ाया जा सकता है-विचार-आधारित संचार को वास्तविकता के करीब एक कदम बढ़ाना।
