एक द्वीप आवश्यक रूप से प्रेम नहीं है
मानव मस्तिष्क की सामग्री को समझने की कोशिश करने वाली प्रयोगशालाओं की रिपोर्टें निश्चित रूप से कई लोगों के लिए चिंता का विषय हैं। इन तकनीकों को करीब से देखने पर आप थोड़ा शांत हो जाएंगे।
2013 में, क्योटो विश्वविद्यालय के जापानी वैज्ञानिक 60% की सटीकता के साथ सफल हुए।सपने पढ़ें »नींद चक्र की शुरुआत में कुछ संकेतों को डिकोड करके। वैज्ञानिकों ने विषयों की निगरानी के लिए चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग का उपयोग किया। उन्होंने वस्तुओं को व्यापक दृश्य श्रेणियों में समूहित करके डेटाबेस बनाया। प्रयोगों के नवीनतम दौर में, शोधकर्ता उन छवियों की पहचान करने में सक्षम थे जिन्हें स्वयंसेवकों ने अपने सपनों में देखा था।
एमआरआई स्कैनिंग के दौरान मस्तिष्क क्षेत्रों का सक्रियण
2014 में, एलन एस. कोवेन के नेतृत्व में येल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक समूह ने मानवीय चेहरों की पुनर्निर्मित छवियाँ, मस्तिष्क रिकॉर्डिंग पर आधारित है जो दिखाई गई छवियों के जवाब में उत्तरदाताओं से उत्पन्न हुई थी। इसके बाद शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों की मस्तिष्क गतिविधि को मैप किया और फिर व्यक्तियों के प्रति परीक्षण विषयों की प्रतिक्रियाओं की एक सांख्यिकीय लाइब्रेरी बनाई।
उसी वर्ष, मिलेनियम मैग्नेटिक टेक्नोलॉजीज (एमएमटी) यह सेवा प्रदान करने वाली पहली कंपनी बन गई।विचार रिकार्ड करना ». हमारे अपने, पेटेंट, तथाकथित का उपयोग करना। , एमएमटी उन संज्ञानात्मक पैटर्न की पहचान करता है जो रोगी की मस्तिष्क गतिविधि और विचार पैटर्न से मेल खाते हैं। यह तकनीक चेहरों, वस्तुओं को पहचानने और यहां तक कि सच और झूठ की पहचान करने के लिए कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) और बायोमेट्रिक वीडियो विश्लेषण का उपयोग करती है।
2016 में, बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के न्यूरोसाइंटिस्ट अलेक्जेंडर हथ और उनकी टीम ने इसके लिए एक "सिमेंटिक एटलस" बनाया। मानवीय विचारों को समझना. इस प्रणाली ने, अन्य बातों के अलावा, मस्तिष्क में उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद की जो समान अर्थ वाले शब्दों से मेल खाते हैं। शोधकर्ताओं ने एफएमआरआई का उपयोग करके अध्ययन किया, और प्रतिभागियों ने स्कैन के दौरान विभिन्न कहानियों को बताने वाले प्रसारण सुने। कार्यात्मक एमआरआई ने न्यूरोलॉजिकल गतिविधि को मापकर मस्तिष्क में रक्त के प्रवाह में सूक्ष्म परिवर्तन का खुलासा किया। प्रयोग से पता चला कि सेरेब्रल कॉर्टेक्स का कम से कम एक तिहाई हिस्सा भाषा प्रक्रियाओं में शामिल था।
एक साल बाद, 2017 में, मार्सेल जस्ट के नेतृत्व में कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी (सीएमयू) के वैज्ञानिकों ने विकसित किया कठिन विचारों को पहचानने का एक तरीकाउदाहरण के लिए, "मुकदमे के दौरान गवाह चिल्लाया।" वैज्ञानिकों ने यह दिखाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और मस्तिष्क इमेजिंग तकनीक का उपयोग किया कि मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र समान विचारों के निर्माण में कैसे शामिल होते हैं।
2017 में पर्ड्यू यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने माइंड रीडिंग का इस्तेमाल किया कृत्रिम बुद्धि. उन्होंने विषयों के एक समूह को एफएमआरआई मशीन पर रखा, जिन्होंने उनके दिमाग को स्कैन किया और जानवरों, लोगों और प्राकृतिक दृश्यों के वीडियो देखे। इस प्रकार के प्रोग्राम के पास निरंतर आधार पर डेटा तक पहुंच थी। इससे उन्हें सीखने में मदद मिली और परिणामस्वरूप, उन्होंने विशिष्ट छवियों के लिए विचारों, मस्तिष्क के व्यवहार के पैटर्न को पहचानना सीखा। शोधकर्ताओं ने कुल 11,5 घंटे का एफएमआरआई डेटा एकत्र किया।
इस साल जनवरी में, साइंटिफिक रिपोर्ट्स ने न्यूयॉर्क में कोलंबिया विश्वविद्यालय की नीमा मेसगारानी के एक अध्ययन के नतीजे प्रकाशित किए, जिसने मस्तिष्क के पैटर्न को फिर से बनाया - इस बार सपने, शब्द और चित्र नहीं, बल्कि आवाजें सुनीं. एकत्रित डेटा को कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम द्वारा साफ और व्यवस्थित किया गया था जो मस्तिष्क की तंत्रिका संरचना की नकल करता है।
प्रासंगिकता केवल अनुमानित और सांख्यिकीय है
मन-पढ़ने के तरीकों में लगातार प्रगति की रिपोर्टों की उपरोक्त श्रृंखला सफलता की एक श्रृंखला की तरह लगती है। हालाँकि, विकास न्यूरोफॉर्मेशन तकनीक भारी कठिनाइयों और सीमाओं से जूझते हैं जो हमें यह सोचने पर मजबूर कर देते हैं कि हम उनमें महारत हासिल करने के करीब हैं।
सबसे पहले, मस्तिष्क मानचित्रण एक मजाक लंबी और महंगी प्रक्रिया. उपर्युक्त जापानी "स्वप्न पाठकों" को प्रति अध्ययन भागीदार के रूप में दो सौ परीक्षण राउंड की आवश्यकता थी। दूसरे, कई विशेषज्ञों के अनुसार, "माइंड रीडिंग" में सफलताओं की रिपोर्ट अतिरंजित है और जनता को गुमराह कर रही है, क्योंकि मामला बहुत अधिक जटिल है और मीडिया में इसे जिस तरह से चित्रित किया गया है, वैसा नहीं दिखता है।
स्टैनफोर्ड न्यूरोसाइंटिस्ट और द न्यू माइंड रीडर्स के लेखक रसेल पोल्ड्रैक अब न्यूरोइमेजिंग के लिए मीडिया के उत्साह की लहर के सबसे मुखर आलोचकों में से एक हैं। वह स्पष्ट रूप से लिखते हैं कि मस्तिष्क के किसी दिए गए क्षेत्र में गतिविधि हमें यह नहीं बताती है कि कोई व्यक्ति वास्तव में क्या अनुभव कर रहा है।
जैसा कि पोल्ड्रैक बताते हैं, मानव मस्तिष्क को कार्य करते हुए देखने का सबसे अच्छा तरीका, या एफएमआरआई, बस है अप्रत्यक्ष तरीका न्यूरॉन्स की गतिविधि को मापकर, क्योंकि यह रक्त प्रवाह को मापता है, न कि स्वयं न्यूरॉन्स को। परिणामी डेटा बहुत जटिल है और इसे परिणामों में अनुवाद करने के लिए बहुत काम की आवश्यकता होती है जो बाहरी पर्यवेक्षक के लिए कुछ मायने रख सकता है। भी कोई सामान्य टेम्पलेट नहीं - प्रत्येक मानव मस्तिष्क थोड़ा अलग होता है और उनमें से प्रत्येक के लिए संदर्भ का एक अलग ढांचा विकसित किया जाना चाहिए। डेटा का सांख्यिकीय विश्लेषण बहुत जटिल रहता है, और fMRI पेशेवर दुनिया में डेटा का उपयोग, व्याख्या और त्रुटि के अधीन होने के बारे में बहुत बहस हुई है। इसलिए इतने टेस्ट की जरूरत है।
अध्ययन का उद्देश्य यह अनुमान लगाना है कि विशिष्ट क्षेत्रों की गतिविधि का क्या अर्थ है। उदाहरण के लिए, मस्तिष्क का एक क्षेत्र होता है जिसे "वेंट्रल स्ट्रिएटम" कहा जाता है। यह तब सक्रिय होता है जब किसी व्यक्ति को धन, भोजन, कैंडी या ड्रग्स जैसे पुरस्कार मिलते हैं। यदि इनाम ही एकमात्र ऐसी चीज़ होती जिसने इस क्षेत्र को सक्रिय किया होता, तो हम पूरी तरह आश्वस्त हो सकते थे कि कौन सी उत्तेजना ने काम किया और किस प्रभाव से। हालाँकि, वास्तव में, जैसा कि पोल्ड्रक हमें याद दिलाता है, मस्तिष्क का कोई भी हिस्सा ऐसा नहीं है जिसे किसी विशेष मानसिक स्थिति के साथ विशिष्ट रूप से जोड़ा जा सके। इस प्रकार, किसी दिए गए क्षेत्र में गतिविधि के आधार पर, यह निष्कर्ष निकालना असंभव है कि कोई व्यक्ति वास्तव में अनुभव कर रहा है। कोई यह भी नहीं कह सकता कि चूंकि "हम मस्तिष्क द्वीप (द्वीप) में गतिविधि में वृद्धि देखते हैं, तो देखे गए व्यक्ति को प्यार का अनुभव होना चाहिए।"
शोधकर्ता के अनुसार, विचाराधीन सभी अध्ययनों की सही व्याख्या यह कथन होनी चाहिए: "हमने एक्स किया, और यह आइलेट की गतिविधि के कारणों में से एक है।" निःसंदेह, हमारे पास एक चीज़ का दूसरी चीज़ से संबंध मापने के लिए पुनरावृत्ति, सांख्यिकीय उपकरण और मशीन लर्निंग है, लेकिन उदाहरण के लिए, अधिक से अधिक वे कह सकते हैं कि वह अवस्था X का अनुभव कर रहा है।
"काफी उच्च सटीकता के साथ, मैं किसी के दिमाग में बिल्ली या घर की छवि की पहचान कर सकता हूं, लेकिन इससे अधिक जटिल और दिलचस्प विचारों को समझा नहीं जा सकता है," रसेल पोल्ड्रैक कोई भ्रम नहीं छोड़ते हैं। “हालांकि, याद रखें कि कंपनियों के लिए, विज्ञापन प्रतिक्रिया में 1% सुधार का मतलब भी बड़ा मुनाफा हो सकता है। इस प्रकार, एक तकनीक को एक निश्चित दृष्टिकोण से उपयोगी होने के लिए सही होना जरूरी नहीं है, हालांकि हम यह भी नहीं जानते हैं कि लाभ कितना बड़ा हो सकता है।
निःसंदेह, उपरोक्त विचार लागू नहीं होते। नैतिक और कानूनी पहलू न्यूरोइमेजिंग विधियाँ. मानव विचार की दुनिया शायद निजी जीवन का सबसे गहरा क्षेत्र है जिसकी हम कल्पना कर सकते हैं। इस स्थिति में, यह कहना उचित है कि दिमाग पढ़ने वाले उपकरण अभी भी पूर्णता से बहुत दूर हैं।
पर्ड्यू विश्वविद्यालय में मस्तिष्क गतिविधि को स्कैन करना:
