चीनी वैज्ञानिकों ने तंत्रिका नेटवर्क को यह समझने के लिए सिखाया है कि कोई व्यक्ति मस्तिष्क गतिविधि के स्कैन से क्या देखता है

यह fMRI स्कैन डिवाइस कैसा दिखता है

विचारों को पढ़ना कई लोगों का एक लंबा सपना है। यह सपना फिल्मों और परियों की कहानियों में विज्ञान कथाओं की एक बड़ी संख्या में परिलक्षित होता है। लेकिन वास्तव में, विचारों को पढ़ना एक मुश्किल काम है, जिसके समाधान के लिए आधुनिक तकनीकों की आवश्यकता है। और न केवल हार्डवेयर, यानी हार्डवेयर, बल्कि सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म, अर्थात् तंत्रिका नेटवर्क।

अपेक्षाकृत हाल ही में, वैज्ञानिकों के एक समूह ने तंत्रिका नेटवर्क को यह निर्धारित करने के लिए सिखाया कि एक व्यक्ति fMRI (कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग) छवियों का विश्लेषण करके क्या देखता है। यह एक बहुत ही कठिन समस्या है, लेकिन ऐसा लगता है कि चीन के वैज्ञानिकों ने इसे सफलतापूर्वक हल कर लिया है।

यह जटिल है क्योंकि fMRI छवियों से सीखना आवश्यक है, जिसमें बहुत शोर होता है, यह निर्धारित करने के लिए कि मस्तिष्क के कौन से हिस्से काम करते हैं और समझते हैं कि इसके पीछे क्या है। उचित स्कैनिंग उपकरण का उपयोग करते समय चित्र स्वयं, त्रि-आयामी होते हैं। और मस्तिष्क के कुछ हिस्सों की गतिविधि की इस तीन-आयामी तस्वीर को दो-आयामी छवियों में अनुवाद करने की आवश्यकता है - उन लोगों को जिन्हें एक स्कैन से पहले या उसके दौरान देखा गया था।

एफएमआरआई छवियों को प्राप्त करने के लिए, आमतौर पर इस तथ्य को ध्यान में रखना आवश्यक है कि मस्तिष्क के एक स्वर (सक्रिय मात्रा) की गतिविधि अन्य स्वरों की गतिविधि के कारण होती है। नतीजतन, एक कंप्यूटर को अपेक्षाकृत स्पष्ट छवि प्रदर्शित करने के लिए सक्रिय स्वरों की एक श्रृंखला को अनदेखा करने की आवश्यकता होती है। यह सब एक व्यक्ति को जो कुछ भी देखता है, उसके पुनर्निर्माण के कार्य को जटिल बनाता है। सामान्य तौर पर, इस समस्या को हल किया गया है, डॉक्टरों ने "दाना से अनाज को अलग करना" सीखा है, हाँ, लेकिन ऊपर वर्णित प्रक्रिया एक स्वयंसेवक द्वारा देखी गई छवि की मान्यता की गुणवत्ता को कम करती है जिसका मस्तिष्क स्कैन किया जा रहा है।

आज, कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग न्यूरोइमेजिंग के सबसे सक्रिय रूप से विकसित प्रकारों में से एक है। 1990 के दशक की शुरुआत से, कार्यात्मक एमआरआई क्षेत्रों में लोकप्रिय हो गया है जैसे कि मस्तिष्क की प्रक्रियाओं की दृश्यता इसके अपेक्षाकृत कम आक्रमण, विकिरण के संपर्क में कमी और अपेक्षाकृत व्यापक उपलब्धता के कारण। विधि स्वयं इस तथ्य पर आधारित है कि मस्तिष्क रक्त प्रवाह और न्यूरोनल गतिविधि परस्पर जुड़े हुए हैं। जब मस्तिष्क का कोई क्षेत्र सक्रिय होता है, तो इस क्षेत्र में रक्त का प्रवाह भी बढ़ जाता है।

इस परियोजना पर काम करने वाले चीन के वैज्ञानिकों ने fMRI छवियों से डेटा का विश्लेषण करने के लिए नए तरीके खोजने का फैसला किया । बीजिंग रिसर्च सेंटर के विशेषज्ञ भी तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने लगे, जो किसी व्यक्ति को देखने और उसके मस्तिष्क की गतिविधि को एफएमआरआई के साथ दर्ज करने के बीच के संबंध को निर्धारित करने के लिए लगातार प्रशिक्षित किया जाने लगा।

प्रारंभ में, स्वयंसेवकों को एक साधारण वस्तु को देखने के लिए कहा गया था, जिसके दौरान मस्तिष्क का fMRI स्कैन किया गया था। एक साधारण वस्तु आकृति में संख्या या अक्षर की छवि को संदर्भित करती है। नतीजतन, वैज्ञानिकों ने मस्तिष्क स्कैन और मूल छवि के रूप में एक डेटासेट प्राप्त किया। धीरे-धीरे, कार्य जटिल था, तंत्रिका नेटवर्क को विभिन्न प्रकार के चित्रों पर प्रशिक्षित किया गया था। कुल मिलाकर, लगभग 1800 मूल चित्र और मस्तिष्क गतिविधि के चित्र प्रशिक्षण आधार में शामिल किए गए थे। अधिकांश समय वैज्ञानिकों ने इसे तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण पर खर्च किया, और किसी और चीज पर नहीं।


अलग-अलग समय में वैज्ञानिकों की अन्य टीमों द्वारा बनाई गई चीनी विशेषज्ञों की नई पद्धति और विभिन्न अन्य तरीकों का उपयोग करके दिखाए गए परिणाम

इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क ने धीरे-धीरे मूल छवि को पुनर्स्थापित करना सीख लिया, जो मानव मस्तिष्क के एक स्कैन के अनुसार, उसे नहीं दिखाया गया था। परिणामों में सुधार करने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क को छवियों में शोर और उपयोगी डेटा के बीच अंतर करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। नतीजतन, कंप्यूटर द्वारा बहाल की गई छवियां जो एक व्यक्ति ने देखीं, वह स्पष्ट और अधिक सटीक हो गईं। इसके अलावा, वैज्ञानिकों ने तंत्रिका नेटवर्क को उस मूल छवि की तुलना दी जो एक व्यक्ति ने देखी थी और वह छवि जिसे कंप्यूटर ने पुन: पेश किया।

परिणाम बहुत दिलचस्प थे । तंत्रिका नेटवर्क ने उच्च स्तर की सटीकता के साथ मूल छवि को फिर से बनाना सीखा है। कई मामलों में, ये चित्र पहले बनाई गई किसी भी अन्य तकनीकों का उपयोग करने की तुलना में तेज थे।

"बड़े पैमाने पर प्रयोगात्मक तुलनात्मक छवियां हमें दिखाती हैं कि हम वास्तव में उन छवियों को पुनर्स्थापित कर सकते हैं जो एक व्यक्ति एफएमआरआई छवियों के साथ देखता है, और इसे पहले की तुलना में अधिक सटीक रूप से करता है," परियोजना प्रबंधक चांगडे डु कहते हैं।

विशेषज्ञों के अनुसार, यह तकनीक आपको मध्यवर्ती चरणों के बिना मशीनों के साथ काम करने के लिए तंत्रिका इंटरफेस बनाने के क्षण के करीब पहुंचने की अनुमति देती है। शायद बहुत दूर के भविष्य में, एक व्यक्ति अपने तंत्रिका तंत्र को कंप्यूटर नेटवर्क से कनेक्ट करने, डेटा संचारित करने और दृश्य चित्रों को महसूस करने में सक्षम नहीं होगा। यह कल संभव नहीं होगा, लेकिन विचार करने की तुलना में शायद तेज होगा।

arXiv: 1704.07575