🐤 👏🏾 👎🏽 न्यूरोबायोलॉजिकल तरीके, और शांत चीजें जो आप उनके साथ कर सकते हैं: भाग 1 📦 🙇🏼 🏔️

न्यूरोबायोलॉजिकल तरीके वैज्ञानिक पत्रकारिता के अनसुने नायकों के समान हैं। समय-समय पर, मीडिया "मस्तिष्क-संचालित मशीनों" और "पढ़ने के विचारों" जैसे वाक्यांशों से प्रकाशित होता है ("वैज्ञानिकों ने आखिरकार आपके ज्ञान को पढ़ने के लिए सीखा !!! !!! 11")। लेकिन यह कैसे किया जाता है? और जब से हमने इसके बारे में बात करना शुरू किया, इस तरह की भविष्य की परियोजनाओं को लागू करने के लिए कौन सी विधियों का उपयोग किया जाता है जैसे कि आँखों के साथ आभासी वास्तविकता का प्रबंधन करना या यह निर्धारित करना कि क्या संदिग्ध अपराध स्थल पर मौजूद था? सवाल, कुछ सवाल। जवाब इस पोस्ट में हैं।

आई ट्रैकिंग और वर्चुअल रियलिटी

परिभाषा के अनुसार, आंख आंदोलन ट्रैकिंग (ओडीजी) आपकी आंखों की गतिविधि को मापता है। आप कब और कितनी बार पलकें झपकाते हैं? पुतलियाँ क्यों संकुचित हो रही हैं? क्या आपकी नज़र उसकी ठाठ छाती या खूबसूरत आँखों पर अधिक समय तक रहती है? इस तरह के सवालों का जवाब देते हुए, आंखों के आंदोलनों को ट्रैक करने से आपको यह पता लगाने की अनुमति मिलती है कि क्या कोई व्यक्ति केंद्रित है, या आराम से और थका हुआ है, चाहे आपकी वेबसाइट उपयोगकर्ताओं के लिए सुविधाजनक हो, चाहे मरीज को आत्मकेंद्रित हो - यह तकनीक विभिन्न क्षेत्रों में लागू होती है, जिसकी संख्या लगातार बढ़ रही है।

1890 के दशक के विपरीत, आज की तकनीक को कोकीन के साथ आँख स्थिरीकरण की आवश्यकता नहीं है। आज, नेत्र व्यवहार को मापने के लिए आम तौर पर स्वीकार की गई विधि आंख के केंद्र में स्पेक्ट्रम के निकट अवरक्त भाग की रोशनी है और पुतली की स्थिति के साथ इसके प्रतिबिंब की स्थिति की तुलना (परिलक्षित प्रकाश की स्थिति बनी हुई है, और पुतली उसके सापेक्ष चलती है)। सिर की स्थिति के साथ डेटा को जोड़कर, आप उन्हें अपने टकटकी की दिशा प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त कर सकते हैं और गणना कर सकते हैं कि व्यक्ति किस बिंदुओं को देख रहा है। विशिष्ट मापों में निर्धारण शामिल हैं (जहां किसी चीज पर टकटकी लगाई जाती है जिसने आपका ध्यान आकर्षित किया है), उनकी अवधि, और उस पर टकटकी का अनुवाद करने में लगने वाला समय; saccades (विषय के एक भाग से दूसरे में आंखों के क्रमिक आंदोलन); देखने का अंतिम तरीका (आपने किस क्रम में और कितनी देर तक देखा)।यह सब दो तरीकों से मापा जा सकता है: रिमोट डिवाइस, और सिर पर घुड़सवार डिवाइस। पूर्व आमतौर पर कंप्यूटर स्क्रीन से जुड़ता है। बाद वाले व्यक्ति के सिर पर घुड़सवार होते हैं और लेडी गागा के भविष्य के कपड़े की तरह दिखते हैं। इस तरह के उपकरण एक व्यक्ति को स्वतंत्र रूप से स्थानांतरित करने की अनुमति देते हैं।

आई ट्रैकिंग - तकनीक सार्वभौमिक है। इसके अनुप्रयोग विपणन अनुसंधान (उत्पाद विकास, उत्पाद प्लेसमेंट, पैकेजिंग) से लेकर न्यूरोबायोलॉजी (अल्जाइमर रोग का शीघ्र निदान, ध्यान और स्मृति पर शोध आदि) तक हैं। लेकिन वास्तव में एक भविष्य का विचार है जो आपके गीकी दिमाग को गुदगुदी करना चाहिए: आभासी वास्तविकता (वीआर)। ईडीजी वीआर समुदाय में अधिक से अधिक लोकप्रिय हो रहा है, क्योंकि यह कम शक्तिशाली उपकरणों पर गहरे गोता वीआर बनाने में मदद कर सकता है, साथ ही खिलाड़ी को केवल एक आंख से आभासी दुनिया को प्रभावित करने में सक्षम कर सकता है।

आइए देखें कि उपयोगकर्ता अनुभव में बीपी और ईडीजी कैसे सुधार करते हैं। आंख में एक फोवा है - पुतली के बहुत केंद्र में एक छोटा सा अवसाद, तीव्र दृष्टि के लिए जिम्मेदार। जब हम किसी चीज़ को देखते हैं, तो हम अपने पर्यावरण के एक छोटे से हिस्से को विस्तार से देखते हैं (एक जो देखने के क्षेत्र में है)। हमारी परिधीय दृष्टि केवल रंग और गति को देखती है, लेकिन एक धुंधली और विस्तृत रूप में नहीं। इस धारणा को बनाने के लिए कि हम अपने परिवेश का अधिक विवरण देखते हैं, मस्तिष्क अंतरालों को भरने के लिए बस हमारे अनुभव और स्मृति का उपयोग करता है। यदि एक धुंधला तरबूज आपके परिधीय दृष्टि के क्षेत्र में है, तो आपका मस्तिष्क बस एक केंद्रित छवि को अपनी जगह पर ले जाएगा, इसे मेमोरी से ले जा सकता है - और अब यह अधिक स्पष्ट है। और इसलिए, बीपी डेवलपर्स "foveal रेंडरिंग" [foveated रेंडरिंग] की तकनीक बनाने पर काम कर रहे हैं,कंप्यूटर के कंप्यूटिंग लोड को काफी कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया। उसे मस्तिष्क के कामकाज और दुनिया की व्याख्या के बारे में हमारे ज्ञान का उपयोग करना चाहिए। सबसे पहले, EDG कार्यक्रम को ठीक उसी जगह बताता है जहां व्यक्ति देख रहा है। Foveal रेंडरिंग, इस जानकारी का उपयोग करते हुए, बहुत कम रिज़ॉल्यूशन और विवरण के साथ देखने के क्षेत्र के किनारों पर स्थित एक तस्वीर उत्पन्न करता है, और foveal क्षेत्र का प्रतिपादन करते समय स्पष्टता और यथार्थवाद को बढ़ाने के लिए सभी कंप्यूटिंग शक्ति को निर्देशित करता है। आभासीता को आपकी आंखों के आंदोलनों के अनुसार अपडेट किया जाता है ताकि आपकी दृष्टि का क्षेत्र हमेशा स्पष्ट हो। वास्तविक दुनिया में दृष्टि के समान, आपका मस्तिष्क अपने अनुभव के आधार पर सार्वभौमिक स्पष्ट दृष्टि का भ्रम पैदा करेगा। और यद्यपि यह सब बहुत अच्छा लग रहा है, यह तकनीक विकास की शुरुआत में है,चूंकि ODG के लिए एक सस्ता और छोटा उपकरण बनाना बहुत कठिन है।

यह कैसे काम करता है

टेक्नो-दिग्गजों ने एक नए दृष्टिकोण के अपने कार्यान्वयन को स्थगित नहीं किया: हाल ही में, Google ने मुख्य ओडीजी स्टार्टअप्स में से एक का अधिग्रहण किया। वे कहते हैं कि वे वायरलेस वीआर ग्लास पर काम कर रहे हैं जो संवर्धित वास्तविकता और वीआर को मिलाते हैं। इस पर एक नज़र रखते हुए, एक मेनू आइटम का चयन करें! कुछ लंबे समय तक देखें और ज़ूम इन करें! लौवर के चारों ओर टहलें, और 4 बार बल्लेबाजी करते हुए तस्वीर के बारे में जानकारी प्राप्त करें! एक माउस के बजाय आँखों का उपयोग करें! हमारे नए अधिपति और उद्धारकर्ता, आंख पर नज़र रखने की महिमा! 1879 में पढ़ना शुरू करते समय आंखों की ट्रैकिंग के रूप में, वास्तविकता की हमारी समझ को बदलने के लिए एक लंबा रास्ता तय किया गया है।

कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) और मन पढ़ने

एफएमआरआई समकालीन कला के समान है। सभी ने उसके बारे में सुना, लेकिन कोई भी यह नहीं समझता है कि यह क्या होना चाहिए। डरो मत, जल्द ही सब कुछ स्पष्ट हो जाएगा। वास्तव में, एफएमआरआई इस तथ्य पर आधारित है कि एक उच्च ऑक्सीजन सामग्री वाला रक्त कम ऑक्सीजन सामग्री वाले रक्त की तुलना में एक चुंबकीय क्षेत्र में भिन्न व्यवहार करता है। इसी समय, मस्तिष्क का क्षेत्र जितना अधिक सक्रिय रूप से व्यवहार करता है, उतना ही अधिक ऑक्सीजन की खपत होती है। और जितनी अधिक ऑक्सीजन की आवश्यकता होती है, उतना ही रक्त इस क्षेत्र में प्रवेश करता है। fMRI मस्तिष्क के सक्रिय क्षेत्र को खोजने के लिए रक्त के प्रवाह और ऑक्सीजन की खपत में वृद्धि को ट्रैक कर सकता है। इस प्रकार की इमेजिंग को रक्त ऑक्सीकरण स्तर के आश्रित होने के आधार पर इमेजिंग कहा जाता है ।, बोल्ड)। विधि गैर-इनवेसिव है, आपको केवल बहुत जोर से स्कैनर ट्यूब में झूठ बोलने और छवियों का अच्छा स्थानिक रिज़ॉल्यूशन देने की आवश्यकता है (अस्थायी रिज़ॉल्यूशन बदतर है क्योंकि मस्तिष्क क्षेत्र और ऑक्सीजन की मांग के सक्रियण के बीच 3-6 सेकंड की देरी है)। इस उपकरण का उपयोग विभिन्न प्रकार के अध्ययनों में किया जाता है।

fMRI का उपयोग दो तरीकों से किया जा सकता है: यह या तो एक साधारण कार्य के दौरान मस्तिष्क सक्रियण को देखने में मदद करता है (उदाहरण के लिए, आलस्य में परिवर्तन की अवधि में स्मृति कार्यों / दृश्य मान्यता / नैतिक निर्णयों की अवधि के साथ, सामान्य रूप से, "इरोटिस या आइसक्रीम" जैसे कार्य), या इसका उपयोग ऐसे समय में मस्तिष्क के काम का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है जब हम किसी विशिष्ट कार्य में व्यस्त नहीं होते हैं (उदाहरण के लिए, जब हम सपने देखते हैं, बस खिड़की से अनुपस्थित रूप से घूरते हैं, या सहकर्मियों को मुस्कुराते हुए और बच्चों को सुनने के लिए नाटक करते हैं)। पहला विकल्प, जिसे आराम की स्थिति में fMRI कहा जाता है, ने दिखाया कि जब हम कुछ नहीं कर रहे हैं तब भी बहुत सारी चीजें मस्तिष्क में हो रही हैं: उन्होंने कई नेटवर्क की पहचान की जो मस्तिष्क को नियंत्रित करते हैं और हमें देखने की अनुमति देते हैंमस्तिष्क के क्षेत्रों के बीच संबंध मनोरोग या चेतना के विभिन्न राज्यों में कैसे बदलते हैं।

हमारे एफएमआरआई अध्ययन से पता चला है कि विषयों ने ज़ोरदार आवाज़ों, क्लौस्ट्रफ़ोबिया से संबंधित मस्तिष्क के कुछ हिस्सों में गतिविधि का प्रदर्शन किया और साधारण याद रखने वाले कार्यों को करते

समय गहनों का नुकसान होता है। जब हमें यह पता चला कि यह कैसे काम करता है [1], तो इसके बारे में क्या किया जा सकता है। ? मैं "पढ़ने के विचारों" को घोषित करने के लिए प्रलोभन के साथ संघर्ष करता हूं (और आपको पन्नी कैप देता हूं), इसलिए मैं अधिक वैज्ञानिक शब्द का उपयोग करूंगा, "मस्तिष्क गतिविधि के आधार पर विचारों को डिकोड करना"।

डिकोडिंग तकनीक केवल एक ऐसे क्षेत्र की तलाश नहीं करती है जो एक व्यक्ति को जवाब देती है, कहती है। वे एक विशेष चेहरे की मान्यता के अनुरूप पूरे मस्तिष्क सक्रियण पैटर्न को पहचानते हैं। फिर, डॉफिलीलार्ड छवियों के लिए सक्रियण योजनाएं स्थापित करना, "वर्गीकरण योजनाएं" एल्गोरिथ्म संबंधित छवियों के साथ उन्हें संसाधित करता है। नतीजतन, क्लासिफायर अपनी मान्यता के समय छवियों और मस्तिष्क की गतिविधि के बीच के संबंध के बारे में सीखता है और समझता है कि सक्रियण पैटर्न किस तस्वीर को ट्रिगर करने की संभावना है - उदाहरण के लिए, एक बिल्ली या बच्चे की तस्वीर। पर्याप्त उदाहरणों को संसाधित करने वाला कार्यक्रम, एफएमआरआई स्कैन का अध्ययन करना शुरू कर सकता है और यह समझने की कोशिश कर सकता है कि स्कैन के समय व्यक्ति क्या देख रहा था या वह किस बारे में सोच रहा था। पहले प्रयोग सरल थे - शुरुआती कार्यों में, वैज्ञानिक केवल वस्तुओं की एक श्रेणी को पहचान सकते थे,जो विषय उस पल (जूते, जूते, कैंची आदि) को देख रहे थे [2]।

इसके तुरंत बाद, डिकोडिंग तंत्र ने एक लंबा कदम आगे बढ़ाया। पहले तो वे यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किए गए थे कि 120 छवियों में से कौन से लोग [3] देख रहे हैं - यह कार्य वस्तुओं की एक विस्तृत श्रेणी को परिभाषित करने की तुलना में बहुत अधिक जटिल है। फिर शोधकर्ताओं ने एक क्लासिफायर विकसित किया, जो विषय [4] द्वारा देखी गई फिल्म के आधार पर आदिम फिल्मों का निर्माण कर सकता है। तब से, तकनीक का उपयोग पहले से ही किसी भी चीज़ के लिए किया गया है - दृश्य दृश्यों का निर्माण [5], काम करने वाली स्मृति (मैं यहां क्या सोच रहा हूं?) [6] और इरादों को पहचानना [7] (मैं किस बटन को क्लिक करना चाहता हूं?)। लेकिन इरादों का वर्गीकरण छवि मान्यता की तुलना में अधिक जटिल कार्य है। वस्तुओं को रंग या आकार के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, लेकिन मैं इरादों के लिए श्रेणियां कैसे प्रदान करूं? एक अन्य समस्या सामान्यीकरण की संभावना है। अब तक, सभी डिकोडर चयनित दिमाग के साथ काम करते हैं,और विचारों को पढ़ने के लिए एक मानक उपकरण का विकास, जिसका उपयोग अपराध का मुकाबला करने के लिए किया जा सकता है, अगले कुछ वर्षों में इंतजार के लायक नहीं है। वर्तमान चरण में, जॉन-डायलन हेन्स (एक व्यक्ति जो वर्गीकरण शोध पर कड़ी मेहनत करता है, साथ ही साथ मेरे प्रोफेसर (I boast)) कहते हैं, "किसी के इरादे का पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका पूछना है।"

डिकोडिंग कैसे काम करता है

सूत्रों का कहना है

1. www.psy.vanderbilt.edu/tonglab/sonia/Personal/fMRI_Basics.html
2. dx.doi.org/10.1016/S1053-8119 (03) 00,049-1
3. gallantlab.org/_downloads/2008a.Kay। etal.pdf
4. www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21945275?dopt=Abstract&holding=npg
5. journal.frontiersin.org/article/10.3389-fnhum.2014.00059/full
6. www.jneurosci.org/content / 32/38/12983; Ijkey = 3b948eedde2b0698790b3d2f0d7ea14f66079dee & keytype2 = tf_ipsecsha
7. www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21486293

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आई ट्रैकिंग और वर्चुअल रियलिटी

कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) और मन पढ़ने

सूत्रों का कहना है

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