दूरस्थ मानव-एआई संचार में एक बड़ा प्रगति: माइंडस्पीच ने विचारों को पाठ में बदल दिया

मानव-एआई इंटरैक्शन में एक क्रांतिकारी छलांग के रूप में, माइंडपोर्टल के वैज्ञानिकों ने माइंडस्पीच विकसित किया है, जो पहला एआई मॉडल है जो बिना किसी आक्रामक प्रक्रिया के निरंतर कल्पित भाषण को सुसंगत पाठ में डीकोड कर सकता है। यह प्रगति मानवों और मशीनों के बीच सुसंगत और सहज संचार की खोज में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है।

पioneering अध्ययन: गैर-आक्रामक विचार डिकोडिंग

अध्ययन, जो अरXiv और रिसर्चगेट पर प्रकाशित हुआ है, यह दिखाता है कि माइंडस्पीच नियंत्रित परीक्षण स्थितियों में जटिल, मुक्त-रूप विचारों को पाठ में कैसे डीकोड कर सकता है। जबकि पिछले प्रयासों में आक्रामक सर्जरी की आवश्यकता थी या सरल, स्मृति-आधारित मौखिक संकेतों तक सीमित थे, यह अध्ययन दिखाता है कि एआई मस्तिष्क गतिविधि से कल्पित भाषण को गैर-आक्रामक रूप से व्याख्या कर सकता है।

शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क गतिविधि की निगरानी के लिए एक पोर्टेबल, उच्च-घनत्व फंक्शनल नियर-इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी (फएनआईआरएस) प्रणाली का उपयोग किया, जबकि प्रतिभागियों ने विभिन्न विषयों पर वाक्य कल्पना की। इस नए दृष्टिकोण में एक ‘शब्द क्लाउड’ कार्य शामिल था, जहां प्रतिभागियों को शब्द प्रस्तुत किए गए और उनसे इन शब्दों से संबंधित वाक्य कल्पना करने के लिए कहा गया। यह कार्य अंग्रेजी भाषा में सबसे अधिक बार उपयोग किए जाने वाले 90% से अधिक शब्दों को कवर करता है, जिससे प्रति प्रतिभागी 433 से 827 वाक्यों का एक समृद्ध डेटासेट तैयार होता है, जिसकी औसत लंबाई 9.34 शब्द है।

उन्नत एआई का लाभ: लामा2 और मस्तिष्क संकेत

माइंडस्पीच के एआई घटक को लामा2 लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) द्वारा संचालित किया गया था, जो एक जटिल पाठ जनरेशन टूल है जो मस्तिष्क संकेत-जनित एम्बेडिंग द्वारा निर्देशित है। इन एम्बेडिंग को मस्तिष्क संकेतों को संदर्भ इनपुट पाठ के साथ एकीकृत करके बनाया गया था, जिससे एआई कल्पित भाषण से सुसंगत पाठ उत्पन्न कर सकता था।

मॉडल की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए ब्लू-1 और बेर्ट पी स्कोर जैसे प्रमुख मीट्रिक का उपयोग किया गया था। परिणाम प्रभावशाली थे, जिसमें चार में से तीन प्रतिभागियों के लिए डिकोडिंग सटीकता में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार दिखाया गया था। उदाहरण के लिए, प्रतिभागी 1 का ब्लू-1 स्कोर 0.265 था, जो परिवर्तित इनपुट के साथ 0.224 की तुलना में काफी अधिक था, जिसमें 0.004 का पी-मान था, जो कल्पित विचारों के साथ密ELY जुड़े पाठ को उत्पन्न करने में एक मजबूत प्रदर्शन को दर्शाता है।

मस्तिष्क गतिविधि मैपिंग और मॉडल प्रशिक्षण

अध्ययन ने कल्पित भाषण से संबंधित मस्तिष्क गतिविधि को भी मapped किया, जिसमें लेटरल टेम्पोरल कॉर्टेक्स, डॉर्सोलेटरल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (डीएलपीएफसी), और ऑक्सिपिटल क्षेत्र में दृश्य प्रसंस्करण क्षेत्र शामिल थे। ये निष्कर्ष पिछले शोध पर आधारित हैं जो भाषण एन्कोडिंग पर केंद्रित हैं और गैर-आक्रामक मस्तिष्क निगरानी के लिए एफएनआईआरएस की उपयुक्तता को रेखांकित करते हैं।

एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग की एक जटिल प्रक्रिया शामिल थी, जहां मस्तिष्क संकेतों को एम्बेडिंग में परिवर्तित किया गया था जो तब एलएलएम द्वारा पाठ उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया गया था। इस दृष्टिकोण ने न केवल भाषाई रूप से सुसंगत वाक्यों को उत्पन्न करने की अनुमति दी, बल्कि मूल कल्पित भाषण के सेमैंटिक रूप से समान वाक्य भी उत्पन्न किए।

सुसंगत मानव-एआई संचार की ओर एक कदम

माइंडस्पीच एआई अनुसंधान में एक ग्राउंडब्रेकिंग उपलब्धि का प्रतिनिधित्व करता है, जो पहली बार दिखाता है कि यह संभव है कि आक्रामक प्रक्रियाओं के बिना मस्तिष्क से निरंतर कल्पित भाषण को डीकोड किया जा सकता है। यह विकास मानवों और एआई प्रणालियों के बीच अधिक प्राकृतिक और सहज संचार के लिए मार्ग प्रशस्त करता है, जो प्रौद्योगिकी के साथ मानव इंटरैक्शन को बदलने की क्षमता रखता है।

अध्ययन की सफलता भी इस क्षेत्र में आगे की प्रगति की संभावना को रेखांकित करती है। जबकि तकनीक अभी भी व्यापक उपयोग के लिए तैयार नहीं है, निष्कर्ष एक ऐसे भविष्य की झलक प्रदान करते हैं जहां एआई के साथ दूरस्थ संचार वास्तविकता बन सकता है।

निहितार्थ और भविष्य के शोध

इस शोध के निहितार्थ व्यापक हैं, जो संचार विकार वाले व्यक्तियों के लिए सहायक प्रौद्योगिकी को बढ़ाने से लेकर मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन में नए मोर्चे खोलने तक हैं। हालांकि, अध्ययन आगे की चुनौतियों की भी ओर संकेत करता है, जैसे कि एआई मॉडल की संवेदनशीलता और सामान्यता में सुधार करना और इसे व्यापक उपयोगकर्ता आधार और अनुप्रयोगों के लिए अनुकूल बनाना।

भविष्य के शोध में एआई एल्गोरिदम को परिष्कृत करने, डेटासेट को अधिक प्रतिभागियों के साथ विस्तारित करने और तकनीक के वास्तविक समय अनुप्रयोगों की खोज पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा। लक्ष्य एक वास्तविक रूप से सुसंगत और सार्वभौमिक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस बनाना है जो विचारों और विचारों की विस्तृत श्रृंखला को पाठ या अन्य संचार रूपों में डीकोड कर सकता है।

निष्कर्ष

माइंडस्पीच मानव-एआई संचार में एक अग्रणी प्रगति है, जो गैर-आक्रामक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस की असाधारण क्षमता को प्रदर्शित करती है।

जो पाठक इस कंपनी के बारे में अधिक जानना चाहते हैं उन्हें हमारे साथ एक्सराम आलम, माइंडपोर्टल के सीईओ और सह-संस्थापक का साक्षात्कार पढ़ना चाहिए, जहां हम माइंडपोर्टल द्वारा मानसिक प्रक्रियाओं के माध्यम से बड़े भाषा मॉडल के साथ इंटरफेसिंग के बारे में चर्चा करते हैं।