नयी दिल्ली: अमेरिकी वैज्ञानिकों ने एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित की है जो किसी व्यक्ति की मस्तिष्क गतिविधि का अनुवाद कर सकती है – कहानी सुनते समय या चुपचाप कहानी कहने की कल्पना करते हुए – पाठ की एक सतत धारा में। ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय में एक टीम द्वारा विकसित प्रणाली एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल पर निर्भर करती है, जो ओपन एआई के चैटजीपीटी और Google के बार्ड को शक्ति प्रदान करती है।
नेचर न्यूरोसाइंस पत्रिका में अध्ययन प्रकाशित करने वाली टीम के अनुसार, यह उन लोगों की मदद कर सकता है जो मानसिक रूप से जागरूक हैं, फिर भी शारीरिक रूप से बोलने में असमर्थ हैं, जैसे कि स्ट्रोक से दुर्बल, फिर से बुद्धिमानी से संवाद करने के लिए। (यह भी पढ़ें: Amazon पर iPhone 14 40,000 रुपये से कम: डील कैसे हासिल करें? यहां देखें)
विकास में अन्य भाषा डिकोडिंग प्रणालियों के विपरीत, सिमेंटिक डिकोडर नामक इस प्रणाली को शल्य चिकित्सा प्रत्यारोपण करने के लिए विषयों की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे प्रक्रिया गैर-आक्रामक हो जाती है। प्रतिभागियों को निर्धारित सूची से केवल शब्दों का उपयोग करने की भी आवश्यकता नहीं है। (यह भी पढ़ें: एआई ने पीएम नरेंद्र मोदी की अलग-अलग अवतारों में बनाई तस्वीरें: देखें कैसे दिखते हैं वह)
डिकोडर के व्यापक प्रशिक्षण के बाद एक कार्यात्मक एमआरआई स्कैनर का उपयोग करके मस्तिष्क की गतिविधि को मापा जाता है, जिसमें व्यक्ति स्कैनर में घंटों पॉडकास्ट सुनता है।
बाद में, बशर्ते कि प्रतिभागी अपने विचारों को डिकोड करने के लिए खुला हो, उनका एक नई कहानी सुनना या कहानी कहने की कल्पना करना मशीन को केवल मस्तिष्क गतिविधि से संबंधित पाठ उत्पन्न करने की अनुमति देता है।
यूटी ऑस्टिन में तंत्रिका विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर एलेक्स हथ ने कहा, “एक गैर-इनवेसिव विधि के लिए, यह पहले की तुलना में एक वास्तविक छलांग है, जो आम तौर पर एकल शब्द या छोटे वाक्य हैं।”
“हम जटिल विचारों के साथ विस्तारित अवधि के लिए निरंतर भाषा को डिकोड करने के लिए मॉडल प्राप्त कर रहे हैं,” उन्होंने कहा।
परिणाम शब्द-दर-शब्द प्रतिलेख नहीं है। इसके बजाय, शोधकर्ताओं ने इसे अपूर्ण रूप से, जो कहा जा रहा है या सोचा जा रहा है, उसके सार को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया है। लगभग आधा समय, जब डिकोडर को एक प्रतिभागी की मस्तिष्क गतिविधि की निगरानी करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, मशीन पाठ का उत्पादन करती है जो मूल शब्दों के इच्छित अर्थों से बारीकी से (और कभी-कभी ठीक) मेल खाती है।
उदाहरण के लिए, प्रयोगों में, एक वक्ता को सुनने वाला एक प्रतिभागी कहता है: “मेरे पास मेरा ड्राइवर का लाइसेंस नहीं है, फिर भी उनके विचारों का अनुवाद इस तरह किया गया है,” उसने अभी तक ड्राइव करना सीखना भी शुरू नहीं किया है।
टीम ने अध्ययन में प्रौद्योगिकी के संभावित दुरुपयोग के बारे में प्रश्नों को भी संबोधित किया। कागज बताता है कि कैसे डिकोडिंग केवल सहकारी प्रतिभागियों के साथ काम करती है जिन्होंने डिकोडर के प्रशिक्षण में स्वेच्छा से भाग लिया था।
जिन व्यक्तियों पर डिकोडर को प्रशिक्षित नहीं किया गया था, उनके परिणाम अस्पष्ट थे, और यदि जिन प्रतिभागियों पर डिकोडर को प्रशिक्षित किया गया था, वे बाद में प्रतिरोध करते हैं – उदाहरण के लिए, अन्य विचारों को सोचकर – परिणाम समान रूप से अनुपयोगी थे।
कंप्यूटर साइंस में डॉक्टरेट के छात्र जेरी टैंग ने कहा, “हम इस चिंता को बहुत गंभीरता से लेते हैं कि इसका इस्तेमाल खराब उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है और इससे बचने के लिए काम किया है।” “हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि लोग केवल इस प्रकार की तकनीकों का उपयोग करें जब वे चाहते हैं और इससे उन्हें मदद मिलती है।”
प्रतिभागियों को कहानियों के बारे में सुनने या सोचने के अलावा, शोधकर्ताओं ने विषयों को स्कैनर में रहते हुए चार लघु, मूक वीडियो देखने के लिए कहा। सिमेंटिक डिकोडर वीडियो से कुछ घटनाओं का सटीक वर्णन करने के लिए उनकी मस्तिष्क गतिविधि का उपयोग करने में सक्षम था।
एफएमआरआई मशीन पर आवश्यक समय पर निर्भरता के कारण यह प्रणाली वर्तमान में प्रयोगशाला के बाहर उपयोग के लिए व्यावहारिक नहीं है। लेकिन शोधकर्ताओं को लगता है कि यह काम अन्य, अधिक पोर्टेबल ब्रेन-इमेजिंग सिस्टम, जैसे कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS) में स्थानांतरित हो सकता है।
