ਏਆਈ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਭੇਤ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, University of California, Davis
- ਲੇਖਕ, ਲੌਰੀ ਕਲਾਰਕ
- ਪੜ੍ਹਨ ਦਾ ਸਮਾਂ: 11 ਮਿੰਟ
ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਿਜਲਈ ਤਰੰਗਾਂ ਦੀ ਗੂੰਜ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੀ ਪੇਚੀਦਾ ਬੁਝਾਰਤ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ) ਹੁਣ ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ।
ਉਹ ਔਰਤ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਹਿੱਲ ਰਹੀ ਸੀ, ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਦੇ ਸਾਹਾਂ ਦਾ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਸੀ - ਅੱਖਾਂ ਪੂਰੀ ਇਕਾਗਰਤਾ ਨਾਲ ਤਾੜੇ ਲੱਗੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਸਨ ਅਤੇ ਮੁੱਠੀ ਘੁੱਟੀ ਹੋਈ ਸੀ। ਉਸ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦ ਬਣ ਰਹੇ ਸਨ, ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਜੁੜ ਕੇ ਪੂਰੇ ਵਾਕ ਬਣਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਨ। ਅਜਿਹੇ ਵਾਕ ਜੋ ਉਹ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਬੋਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦੀ ਸੀ।
ਇਸ 52 ਸਾਲਾ ਔਰਤ ਨੂੰ 19 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਅਧਰੰਗ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਉਹ ਸਾਫ਼ ਨਹੀਂ ਬੋਲ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਇੱਥੇ ਉਸ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੱਲਬਾਤ ਉਸ ਦੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋ ਰਹੀ ਸੀ।
ਇਹ ਔਰਤ, ਜਿਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸਿਰਫ਼ 'ਪਾਰਟੀਸਿਪੈਂਟ T16' ਵਜੋਂ ਹੋਈ ਸੀ, ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਅਗਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਸਰਜਰੀ ਰਾਹੀਂ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਜ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਜਾਲ ਫਿੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਹੁਣ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਲੈਸ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਉਸ ਦੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਉਹ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੀ ਸੀ। ਸਿਸਟਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਸੀ।
ਉਹ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਹੀ ਇੱਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਰਹੀ ਸੀ। ਉਸ ਦੇ ਨਾਲ 'ਐਮੀਓਟ੍ਰੋਫਿਕ ਲੈਟਰਲ ਸਕਲੇਰੋਸਿਸ' (ਏਐਲਐਸ) ਨਾਮਕ ਬਿਮਾਰੀ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਤਿੰਨ ਹੋਰ ਮਰੀਜ਼ ਵੀ ਸਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਾਲੀ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਪ੍ਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਵਿਗਿਆਨੀ ਹੁਣ ਤੱਕ "ਦਿਮਾਗ ਪੜ੍ਹਨ" ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕਰੀਬ ਪਹੁੰਚ ਚੁੱਕੇ ਸਨ।
ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਅਗਸਤ 2025 ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਫ਼ਲਤਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ। ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਜਾਪਾਨ ਦੇ ਖੋਜੀਆਂ ਨੇ ਇੱਕ "ਮਾਈਂਡ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ" ਤਕਨੀਕ ਦੁਨੀਆਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਂਦੀ।
ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਦਿਮਾਗੀ ਕਲਪਨਾ ਦਾ ਵੇਰਵੇ ਭਰਭੂਰ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਦਿਮਾਗੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਅਤੇ 'ਨਾਨ-ਇਨਵੇਸਿਵ' (ਬਿਨਾਂ ਸਰਜਰੀ) ਬ੍ਰੇਨ ਸਕੈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਤਾਜ਼ਾ ਹਨ ਜੋ ਮਸਤਿਸ਼ਕ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨਜ਼ਰੀਆ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਦੁਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਮਰੀਕਾ ਦੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ, ਡੇਵਿਸ ਦੀ ਨਿਊਰੋਪ੍ਰੋਸਥੈਟਿਕਸ ਲੈਬਾਰਟਰੀ ਵਿੱਚ 'ਬ੍ਰੇਨ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ' ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਨਿਊਰੋ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਮੈਤ੍ਰੇਈ ਵੈਰਾਗਕਰ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, "ਆਉਂਦੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਵਪਾਰੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਹੁੰਦੀ ਦੇਖਾਂਗੇ।"
ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਦੀ ਕੰਪਨੀ 'ਨਿਊਰਾਲਿੰਕ' ਸਮੇਤ ਕਈ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਪਾਰਕ 'ਬ੍ਰੇਨ ਚਿੱਪ' ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਲੈਬ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਲੈ ਕੇ ਆਉਣਗੀਆਂ। ਵੈਰਾਗਕਰ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, "ਇਹ ਬਹੁਤ ਰੋਮਾਂਚਕ ਹੈ।"
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, University of California, Davis
ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਸੰਵਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ 'ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਲ 1969 ਵਿੱਚ, ਅਮਰੀਕੀ ਦਿਮਾਗ ਵਿਗਿਆਨੀ ਐਬਰਹਾਰਡ ਫੇਟਜ਼ ਨੇ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਜੇ ਬਾਂਦਰਾਂ ਨੂੰ ਖਾਣ ਲਈ ਕੁਝ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੀਟਰ ਦੀ ਸੂਈ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਸੇ ਦੌਰ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਅਜੀਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਸਪੇਨੀ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੋਸ ਡੇਲਗਾਡੋ ਇੱਕ ਗੁੱਸੇ ਵਿੱਚ ਆਏ ਬਲਦ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਰਿਮੋਟ ਰਾਹੀਂ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲ ਹੋਏ ਸਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਹਮਲਾ ਕਰਦੇ-ਕਰਦੇ ਵਿਚਾਲੇ ਹੀ ਰੁਕ ਗਿਆ ਸੀ।
'ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ' ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਹਰਕਤਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਦਿਮਾਗੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨਕਲੀ ਅੰਗ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਕਰਸਰ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਣ। ਲੇਕਿਨ ਦਿਮਾਗੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਬੋਲੀ ਜਾਂ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 'ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ' ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਹੌਲੀ ਰਹੀ ਹੈ। ਵੈਰਾਗਕਰ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, "ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਜਾਨਵਰਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ... ਅਤੇ ਜ਼ਾਹਰ ਹੈ ਕਿ ਬਾਂਦਰਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬੋਲੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।"
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੇ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁਆ ਚੁੱਕੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ (ਡੀਕੋਡ) ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ - ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਅਧਰੰਗ ਕਾਰਨ 'ਲੌਕਡ-ਇਨ ਸਿੰਡਰੋਮ' ਜਾਂ ਏਐਲਐਸ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਮਰੀਜ਼।
ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ 2021 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਫ਼ਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਧਰੰਗ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਨਾਲ ਅੱਖਰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਕੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਦੇ ਵਾਕ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਰਿਹਾ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਹ ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ 18 ਸ਼ਬਦ ਲਿਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਇਆ।
ਆਮ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਲਗਭਗ 150 ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਬੋਲੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਨਿਊਰਲ ਗਤੀਵਿਧੀ ਤੋਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨਾ ਸੀ।
ਸਾਲ 2024 ਵਿੱਚ, ਵੈਰਾਗਕਰ ਦੀ ਲੈਬ ਨੇ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਪ੍ਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਨੇ ਏਐਲਐਸ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਇੱਕ 45 ਸਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਬੋਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ।
97.5% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਲਗਭਗ 32 ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਇਹ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੀ ਕਿ ਸਪੀਚ 'ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ' ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਸ ਦੇ ਛੋਟੇ ਜਾਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ 'ਤੇ ਸਰਜਰੀ ਰਾਹੀਂ ਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰਾਹੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਹੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਕਾਰਗਰ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ (ਫੋਨੀਮਸ) ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਨਿਊਰਲ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਾ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੀ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਸਮਾਰਟ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਪਰ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਏਆਈ ਨਿਊਰਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਦੇ ਭੇਤ ਖੋਲ੍ਹਣਾ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਝ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਬਾਕੀ ਸਨ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਸੀ ਜੋ ਉਹ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ (ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਾ ਹੋਣ) ਤਾਂ ਜੋ 'ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ' ਤਕਨੀਕ ਰਾਹੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਅਕਸਰ 'ਮੋਟਰ ਕੋਰਟੈਕਸ' ਵਿੱਚ ਲਗਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀਆਂ ਦੀ ਹਰਕਤ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਲੇਕਿਨ, ਬੋਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਿਹਨਤ ਲੱਗਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਪਣੀ ਤਾਜ਼ਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਇਹ ਪਰਖਣਾ ਚਾਹਿਆ ਕਿ ਕੀ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਸੌਖਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ: ਕੀ ਉਹ ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਵਿਧੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ 'ਬੋਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼' ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ 'ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ' (ਮਨ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸ਼ਬਦਾਂ) ਨੂੰ ਵੀ ਉਸਦੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫੜ ਸਕੇ।
ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ 'ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸਥੈਟਿਕਸ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨਲ ਲੈਬਾਰਟਰੀ' ਦੇ ਸਹਿ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਫਰੈਂਕ ਵਿਲੇਟ, ਜੋ ਇਸ ਲੇਖ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਦੱਸੀ ਔਰਤ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਲੇਖਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ, ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੰਗ ਦੀਆਂ ਆਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਗਿਣਨ ਲਈ ਕਿਹਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਆਪਣੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਨੰਬਰ ਗਿਣ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋਗੇ। ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਹੀ ਦੇਖਿਆ। ਅਸੀਂ ਮੋਟਰ ਕੋਰਟੈਕਸ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਹੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਖਿਆ-ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਦੇਖੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਫੜ ਸਕਦੇ ਸੀ।"
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, University of California, Davis
ਕੀ ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਇਸਦਾ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਕੱਚੀ-ਪੱਕੀ "ਹਾਂ" ਸੀ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਾਰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 74% ਤੱਕ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲ ਰਹੇ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਘੱਟ ਸੀ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਜਿਵੇਂ "ਆਪਣੀ ਕਿਸੇ ਮਨਪਸੰਦ ਫਿਲਮ ਦੇ ਡਾਇਲਾਗ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ", ਤਾਂ ਡੀਕੋਡ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੇਤੁਕੀ ਸੀ।
ਵਿਲੇਟ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਮੌਜੂਦਾ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਿਨਾਂ ਫਿਲਟਰ ਵਾਲੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਕਾਫ਼ੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੜਨ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬ ਰਹੇ ਹਾਂ।"
ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਅੱਗੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਮੋਟਰ ਕੋਰਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਪੈਟਰਨ ਬੋਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਸਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਨ। ਇਹ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਉਸੇ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬੋਲਣ ਵੇਲੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਪਰ੍ਹੇ
ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ, ਡੇਵਿਸ ਵਿਖੇ ਵੈਰਾਗਕਰ ਦੀ ਲੈਬ ਨੇ 2025 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਫ਼ਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਉਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਬੋਲੀ ਦੇ ਗੈਰ-ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਹਿਜ਼ਾ, ਪਿੱਚ, ਰਫ਼ਤਾਰ ਅਤੇ ਲੈਅ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵੀ ਦਿੱਤੀ।
ਵੈਰਾਗਕਰ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, "ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਲਿਖੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਚਾਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਬੋਲਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ; ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।"
ਵੈਰਾਗਕਰ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦਾ ਵਰਤ ਕੇ ਦਿਖਾਇਆ ਜੋ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਬੋਲਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਏਐਲਐਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਬੋਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਸੁਣਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਮਤਲਬ ਸਮਝਾਅ ਸਕਦੇ ਸੀ। ਵੈਰਾਗਕਰ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਸਾਡੀ ਸਟੱਡੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਅਕਤੀ ਵਾਕ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਆਵਾਜ਼ ਬਦਲ ਕੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਅਤੇ ਬੋਲਦੇ ਸਮੇਂ ਆਪਣੀ ਸੁਰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮ ਰਾਹੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਕੇ ਦਿਖਾਇਆ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਧੁਨਾਂ ਗਾ ਰਿਹਾ ਸੀ।"
ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੇ 60% ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਮੰਨਿਆ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅਜੇ ਦਿਮਾਗ ਤੋਂ ਲਿਖਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਕਨੀਕ ਨਹੀਂ ਬਣੀ ਹੈ ਲੇਕਿਨ ਇਸ ਨੇ ਦਿਖਾ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੈਰਾਗਕਰ ਅਤੇ ਵਿਲੇਟ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਤਰੱਕੀ ਜਲਦੀ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਦਿਮਾਗ 'ਤੇ ਲਗਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੈਰਾਗਕਰ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, "ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਅਰਬਾਂ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਖਰਬਾਂ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਹਨ। ਉਸਦੇ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, "ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ 256 ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈ ਰਹੇ ਸੀ।"
ਉਹ ਅੱਗੇ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ, "ਨਵੇਂ ਉਪਕਰਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਤਕਨੀਕ ਵਧੇਰੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਬੋਲੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ।"
ਵਿਲੇਟ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਦੀ ਹੋਰ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਮੋਟਰ ਕੋਰਟੈਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਹੋਰ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਹੈ 'ਸੁਪੀਰੀਅਰ ਟੈਂਪੋਰਲ ਗਾਇਰਸ'," ਜੋ ਕਿ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਦਿਮਾਗ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਉਹ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੁਣਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ।"
ਮੋਟਰ ਕੋਰਟੈਕਸ ਤੋਂ ਪਰ੍ਹੇ ਦੇਖਣਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਲਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਸੱਟ ਲੱਗੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਧਰੰਗ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮੋਟਰ ਕੋਰਟੈਕਸ ਖਰਾਬ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਪਰ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਲੇਟ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੋਲੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਦਿਨ ਇਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਰਤੱਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਦੀ ਕੀ ਲੋੜ?
ਜਦੋਂ ਕਿ ਬ੍ਰੇਨ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੋਜੀ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਥੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸਕੈਨਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤੌਰ-ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਏਆਈ ਰਾਹੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸਕੈਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਿਖਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ 'ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਮੈਗਨੈਟਿਕ ਰੈਜ਼ੋਨੈਂਸ ਇਮੇਜਿੰਗ' (ਐਫ-ਐਮਆਰਆਈ) ਰਾਹੀਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਖੂਨ ਦੇ ਵਹਾਅ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਦਿਮਾਗੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰਾਹੀਂ ਡੀਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਏਆਈ ਇਮੇਜ ਜਨਰੇਟਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਦੇਖੀਆਂ ਸਨ।
ਤਸਵੀਰ ਸਰੋਤ, Jim Gensheimer/Stanford University
ਖੋਜਕਾਰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਇਸ ਪਹੇਲੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ 'ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ' ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। 'ਸਟੇਬਲ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ' ਵਰਗੇ ਨਵੀਨਤਮ ਏਆਈ ਇਮੇਜ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਬਿਹਤਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਜਾਪਾਨ ਦੇ ਨਾਗੋਆ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਐਸੋਸੀਏਟ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਯੂ ਟਾਕਾਗੀ ਨੇ ਸਾਲ 2023 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 'ਸਟੇਬਲ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ' ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਮਿਨੀਸੋਟਾ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵੱਲੋਂ ਤਿਆਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸਕੈਨ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ 10,000 ਫੋਟੋਆਂ ਦੇਖੀਆਂ ਸਨ। ਕਈ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਅਸਲ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਬੇਹੱਦ ਨੇੜੇ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਸੀ - ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਸਲਾਦ ਦੇ ਡੌਂਗੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭੰਭਲਭੂਸੇ ਵਿੱਚ ਪੈ ਗਈ।
ਇਹ ਖੇਤਰ ਹੁਣ ਤੇਜ਼ੀ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਇਜ਼ਰਾਈਲ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਸਹੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੋਈ ਵਸਤੂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ।
ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਆਵਾਜ਼
ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੇ ਯਤਨ ਵੀ ਜਾਰੀ ਹਨ। 2025 ਵਿੱਚ, ਟਾਕਾਗੀ ਨੇ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਫ-ਐਮਆਰਆਈ ਸਕੈਨਾਂ ਤੋਂ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਸੁਣੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਟਾਕਾਗੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਗੀਤ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਐਫ-ਐਮਆਰਆਈ ਸਕੈਨਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੈਕਿੰਡ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ 'ਤੇ ਹੀ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘੱਟ ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਸੰਗੀਤ ਦੇ ਚਰਿੱਤਰ ਅਤੇ ਮੂਲ ਵਰਗ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬ ਰਹੇ।"
ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੇ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਦਿਮਾਗੀ ਅਧਾਰ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਵਧਾਈ ਹੈ।
ਟਾਕਾਗੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗੱਲ ਨੇ ਹੈਰਾਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਸੰਗੀਤ ਦੀ ਸਮਝ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਈ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਅਤੇ ਨੀਵੇਂ-ਪੱਧਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ ਹਨ। ਜਦਕਿ ਸੰਗੀਤ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਅਰਥ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੱਖਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ।"
ਟਾਕਾਗੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਉਪਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਨ। ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ 'ਸਕਿਜ਼ੋਫਰੀਨੀਆ' ਵਰਗੇ ਮਾਨਸਿਕ ਰੋਗੀਆਂ ਦੇ ਭਰਮਾਂ ਦੀ ਪੁਨਰ-ਸਿਰਜਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਜਾਂ ਸੁਪਨਿਆਂ ਦੀ ਪੁਨਰ-ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਟਾਕਾਗੀ ਹੱਸਦਿਆਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਨ।" ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਦਿਨ ਸੁਪਨਿਆਂ ਦੀ ਪੁਨਰ-ਸਿਰਜਣਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁਣਗੇ, ਪਰ ਇਸ ਵੇਲੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਪੇਚੀਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਖੋਜਾਂ ਨੇ ਦਿਮਾਗ ਤੋਂ ਦਿਮਾਗ ਤੱਕ ਸਿੱਧੇ ਸੰਪਰਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਜਤਾਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਲੋਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨੈਤਿਕ ਪੱਖਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਅਜੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੱਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਬਾਕੀ ਹਨ।
ਜਿਹੜੇ ਲੋਕ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੇ ਨਾਮ 'ਤੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ, ਟਾਕਾਗੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਬਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਪਰ ਤਕਨੀਕੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਇਸ ਵਿੱਚ 10 ਤੋਂ 20 ਸਾਲ ਹੋਰ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬੀਬੀਸੀ ਲਈ ਕਲੈਕਟਿਵ ਨਿਊਜ਼ਰੂਮ ਵੱਲੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ
