एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म

मानव मस्तिष्क मानव और मशीन विरोधियों के खिलाफ टेबल टेनिस मैचों पर अलग तरह से प्रतिक्रिया करता है

mm
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें

फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने पाया है कि टेबल टेनिस खिलाड़ियों के मस्तिष्क मानव विरोधियों के खिलाफ खेलने की तुलना में मशीन विरोधियों के खिलाफ खेलने पर अलग तरह से प्रतिक्रिया करते हैं। अध्ययन, स्नातक छात्र अमांडा स्टडनिकी और उनके सलाहकार, डैनियल फेरिस, एक प्रोफेसर ऑफ बायोमेडिकल इंजीनियरिंग द्वारा किया गया था, जिसका उद्देश्य यह समझना था कि हमारे मस्तिष्क उच्च गति वाले खेलों जैसे टेबल टेनिस की मांगों का जवाब कैसे देते हैं और विरोधी का चयन इस प्रतिक्रिया को कैसे प्रभावित करता है।

फेरिस ने अध्ययन के महत्व की व्याख्या की: “मानव और रोबोट के बीच परस्पर क्रिया एक दूसरे के साथ परस्पर क्रिया से अलग होगी। हमारा दीर्घकालिक लक्ष्य यह समझने की कोशिश करना है कि मस्तिष्क इन अंतरों के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करता है।”

खेल प्रदर्शन के पीछे के तंत्रिका विज्ञान की जांच

मस्तिष्क का प्रदर्शन खेल गतिविधियों के दौरान वर्षों से शोधकर्ताओं के लिए एक विषय रहा है। जटिल, तेज़-तर्रार खेलों जैसे टेबल टेनिस में, यह समझना कि मस्तिष्क जानकारी कैसे संसाधित करता है और आंदोलनों को नियंत्रित करता है, खेल प्रशिक्षण और अधिक प्रभावी प्रशिक्षण विधियों के विकास में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।

इस शोध का भविष्य में मानव-रोबोट परस्पर क्रिया के लिए भी महत्व है, क्योंकि रोबोट विभिन्न पहलुओं में अधिक सामान्य और परिष्कृत होते जा रहे हैं। रोबोटिक प्रतिपक्षियों के प्रति मस्तिष्क की प्रतिक्रिया को समझने से कृत्रिम साथियों को अधिक प्राकृतिक बनाने और उनके एकीकरण में सुधार करने में मदद मिल सकती है।

टेबल टेनिस मैचों के दौरान मस्तिष्क की प्रतिक्रिया की जांच करने के लिए, स्टडनिकी और फेरिस ने 240 इलेक्ट्रोड्स से लैस एक मस्तिष्क-स्कैनिंग कैप का उपयोग किया। इससे उन्हें पैरिटो-ओसिपिटल कॉर्टेक्स पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिली, जो संवेदी जानकारी को आंदोलन में बदलने के लिए जिम्मेदार क्षेत्र है। उन्होंने खिलाड़ियों की मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड किया जब वे मानव विरोधियों और एक गेंद-सेवा मशीन के खिलाफ खेलते थे।

स्टडनिकी ने कहा, “हम यह समझना चाहते थे कि यह जटिल आंदोलनों के लिए कैसे काम करता है, जैसे कि अंतरिक्ष में एक गेंद को ट्रैक करना और उसे रोकना, और टेबल टेनिस इसके लिए उपयुक्त था।”

सिंक्रोनाइजेशन बनाम डिसिंक्रोनाइजेशन: विभिन्न विरोधियों के प्रति मस्तिष्क की प्रतिक्रिया

शोधकर्ताओं ने观察 किया कि जब खिलाड़ी एक दूसरे मानव विरोधी के खिलाफ खेलते हैं, तो उनके न्यूरॉन्स एक साथ काम करते हैं, सिंक्रोनाइजेशन प्रदर्शित करते हैं। इसके विपरीत, जब वे एक गेंद-सेवा मशीन के खिलाफ खेलते हैं, तो उनके मस्तिष्क में न्यूरॉन्स एक दूसरे के साथ संरेखित नहीं होते हैं, जिससे डिसिंक्रोनाइजेशन होता है।

फेरिस ने अंतर की व्याख्या की: “यदि हमारे पास 100,000 लोग एक फुटबॉल स्टेडियम में हैं और वे सभी एक साथ चीयर कर रहे हैं, तो यह मस्तिष्क में सिंक्रोनाइजेशन की तरह है, जो यह संकेत देता है कि मस्तिष्क आराम से है। यदि हमारे पास उन 100,000 लोगों में से हैं लेकिन वे सभी अपने दोस्तों से बात कर रहे हैं, तो वे व्यस्त हैं लेकिन वे सिंक में नहीं हैं। कई मामलों में, यह डिसिंक्रोनाइजेशन यह संकेत देता है कि मस्तिष्क बहुत सारे गणना कर रहा है, न कि बैठे और खाली बैठे हैं।”

टीम को संदेह है कि खिलाड़ियों के मस्तिष्क अधिक सक्रिय थे जब वे रोबोटिक सेवाओं की प्रतीक्षा कर रहे थे क्योंकि मशीनें यह नहीं बताती हैं कि वे अगला क्या करेंगे। इस मस्तिष्क प्रसंस्करण में अंतर यह सुझाव देता है कि एक मशीन के साथ प्रशिक्षण वास्तविक विरोधी के खिलाफ खेलने का अनुभव प्रदान नहीं कर सकता है।

मशीन-सहायता प्राप्त खेल प्रशिक्षण का भविष्य

हालांकि अध्ययन मानव और मशीन विरोधियों के सामने मस्तिष्क गतिविधि में अंतर को उजागर करता है, यह मशीन-सहायता प्राप्त प्रशिक्षण के मूल्य को नकारता नहीं है। स्टडनिकी का मानना है कि मशीनें खेल प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती रहेंगी: “मैं अभी भी एक मशीन के साथ अभ्यास करने में बहुत मूल्य देखता हूं। लेकिन मुझे लगता है कि मशीनें अगले 10 या 20 वर्षों में विकसित होंगी, और हम अधिक प्राकृतिक व्यवहार देख सकते हैं जिनके खिलाफ खिलाड़ी अभ्यास कर सकते हैं।”

जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, यह संभव है कि मशीनें मानव व्यवहार की नकल करने और अधिक वास्तविक प्रशिक्षण अनुभव प्रदान करने में अधिक सक्षम हो जाएंगी। विभिन्न विरोधियों के प्रति मानव मस्तिष्क गतिविधि की बारीकियों को समझने से, शोधकर्ता अधिक प्रभावी प्रशिक्षण विधियों के विकास में योगदान कर सकते हैं और

एलेक्स मैकफारलैंड एक एआई पत्रकार और लेखक हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नवीनतम विकासों का अन्वेषण कर रहे हैं। उन्होंने विश्वभर के कई एआई स्टार्टअप्स और प्रकाशनों के साथ सहयोग किया है।