Meta के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) विभाग के शोधकर्ताओं ने ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता की घोषणा की है। नई प्रणाली, जिसे Brain2QWERTY v2 नाम दिया गया है, बिना किसी सर्जिकल प्रत्यारोपण की आवश्यकता के सीधे मस्तिष्क की गतिविधि को वास्तविक समय में पाठ वाक्यांशों में परिवर्तित करने में सक्षम है।
यह तकनीक न्यूरोनल संकेतों को रिकॉर्ड करने के लिए बाहरी चुंबकीय सेंसर का उपयोग करती है, जो उस सटीकता के स्तर तक पहुँचती है जो पहले केवल आक्रामक प्रक्रियाओं से संभव थी। इस परियोजना का मुख्य उद्देश्य मस्तिष्क की चोटों, स्ट्रोक या भाषण को प्रभावित करने वाली न्यूरोडीजेनेरेटिव स्थितियों से पीड़ित लाखों लोगों की संचार क्षमता को बहाल करना है।
हालांकि इंट्राक्रैनियल इलेक्ट्रोड सर्जरी ने न्यूरोप्रोस्थेटिक्स में प्रभावशीलता प्रदर्शित की है, लेकिन ऐसी हस्तक्षेपों की जटिलता और जैविक जोखिम उनके व्यापक उपयोग को सीमित करते हैं। यह नया गैर-आक्रामक दृष्टिकोण इस कमी को दूर करने के लिए एक सुरक्षित और स्केलेबल विकल्प प्रदान करता है।
विचार पढ़ने और इरादे के बीच अंतर
इस तकनीक की आकर्षकता के बावजूद, यह कि सिस्टम वास्तव में क्या करता है, इसमें एक तकनीकी और दार्शनिक अंतर मौजूद है। ओल्हार डिजिटल न्यूज़ के कार्यक्रम, ओल्हार डो अमान्हा कॉलम में, न्यूरोबायोलॉजिस्ट, भविष्यवादी और फेडरल यूनिवर्सिटी ऑफ साओ पाउलो (Unifesp) के प्रोफेसर, अल्वारो माचाडो डियास ने एंकर मारिसा सिल्वा को समझाया कि मशीन विचार नहीं पढ़ती है, बल्कि केवल कार्य करने के मोटर इरादे को दर्ज करती है।
माचाडो डियास ने समझाया: "वे विचार नहीं पकड़ते हैं, वे केवल इस मोटर इरादे को दर्ज करते हैं। ऐसा होता है: जब हम कुछ टाइप करते हैं, तो एक 'विचार कैप्सूल' होता है, एक अंश जो मोटर योजना के लिए काम करता है।" उन्होंने आगे कहा कि प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में अतिरिक्त मोटर क्षेत्र नामक एक क्षेत्र होता है जो योजना में भाग लेता है और टाइपिंग प्रक्रिया के दौरान सिंक्रनाइज़ रहता है।
इस गतिशीलता को कैप्चर करने के लिए मेटा ने मैग्नेटोएन्सेफलोग्राफी (MEG) का उपयोग किया, एक बड़ा उपकरण जो इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) की अस्थायी सटीकता को कार्यात्मक मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग (fMRI) के स्थानिक रिज़ॉल्यूशन के साथ जोड़ता है। वास्तव में, मशीन यह प्रदर्शित कर सकती है कि व्यक्ति टाइप करने की योजना बनाते समय मस्तिष्क में कहाँ और कब विद्युत गतिविधि हो रही है।
पिछले तरीकों के विपरीत, जो न्यूरोनल पैटर्न की मैन्युअल पहचान पर निर्भर थे, Brain2QWERTY v2 उन्नत एंड-टू-एंड डीप लर्निंग का उपयोग करता है। आर्किटेक्चर कच्चे संकेतों को संसाधित करता है और तंत्रिका डेटा के आधार पर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को ट्यून करता है।
जैसा कि न्यूरोबायोलॉजिस्ट बताते हैं, सिस्टम की सफलता की कुंजी सेंसर और भाषा मॉडल का सहयोगात्मक कार्य है। "मशीन थोड़ा निर्धारित करती है कि क्या पढ़ा जा रहा है, और LLM इसे वाक्यांश के संदर्भ में अनुवाद करने का प्रयास करता है। इन दोनों चीजों का संयोजन एक ऐसी रीडिंग देता है जो स्वयं विचार नहीं है। कोई भी लोगों के दिमाग से विचार नहीं निकालता है, बल्कि इसके बजाय उस व्यवहार से निकालता है जो उसके मूल में है, यानी इरादे को निर्देशित करता है जो लिखा जाएगा।"
मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, मेटा की टीम ने प्रत्येक के लिए 10 घंटे की रिकॉर्डिंग के दौरान नौ स्वयंसेवकों का डेटा एकत्र किया, जिसमें लगभग 22 हजार पंजीकृत वाक्यांश शामिल थे, जबकि प्रतिभागी MEG डिवाइस के नीचे टाइप कर रहे थे।
परिणामों ने वैज्ञानिक समुदाय को प्रभावित किया: Brain2QWERTY v2 ने शब्दों की औसत पहचान सटीकता 61% हासिल की, जो अन्य गैर-आक्रामक तरीकों द्वारा दर्ज किए गए केवल 8% के आंकड़े से काफी अधिक है। सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले प्रतिभागी के लिए, सटीकता 78% तक पहुंच गई, और आधे से अधिक वाक्यांश केवल एक छोटी सी गलती के साथ अनुवादित किए गए थे।
इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने देखा कि डेटा की मात्रा बढ़ने पर सटीकता लॉगरिदमिक रूप से रैखिक रूप से बेहतर होती जाती है। यह इंगित करता है कि प्रदर्शन में अंतर जो सर्जरी रहित विधियों और आक्रामक प्रत्यारोपणों के बीच है, उसे केवल मॉडल के प्रशिक्षण के पैमाने को बढ़ाकर धीरे-धीरे कम किया जा सकता है।
हेरफेर और न्यूरोराइट्स के जोखिम
विशेषज्ञ ने जोर देकर कहा कि विचार पढ़ना 'अनधिकृत' घुसपैठ और हेरफेर का जोखिम प्रस्तुत करेगा, जबकि इरादा मानव स्वायत्तता और चेतना को बनाए रखता है। उनका मानना है कि इस क्षेत्र में प्रगति न्यूरोराइट्स और संज्ञानात्मक गोपनीयता के क्षेत्र में तत्काल चर्चाओं के द्वार खोलती है। यदि कोई उपकरण यह अनुमान लगा सकता है कि आप क्या लिखने वाले हैं, तो बड़ी तकनीकी कंपनियों द्वारा इस जानकारी का वाणिज्यिक उपयोग चिंता का विषय है।
Unifesp के प्रोफेसर ने चेतावनी दी: "चीज काम करना शुरू कर रही है। जल्द ही मशीन, अपने इरादे के माध्यम से, यह पहचान लेगी कि आप क्या टाइप करने वाले हैं, और इसलिए, आप अप्रत्यक्ष रूप से क्या चाहते हैं या सोचते हैं, और आपको विज्ञापन सुझाएगी।" उन्होंने टिप्पणी की: "यही जोखिम है। यह संदर्भ के माध्यम से हेरफेर का पुराने अच्छे उपयोग का जोखिम है ताकि आपको किसी चीज़ के बारे में मना लिया जाए - चाहे वह उत्पाद हो या वैचारिक संदेश, जो कहीं अधिक समस्याग्रस्त हो सकता है।"
न्यूरोराइट्स पर चर्चा जैविक और आनुवंशिक डेटा के प्रबंधन तक भी फैली हुई है, जो न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों या मानसिक विकारों की भविष्यवाणी कर सकते हैं, और जिनका बीमा कंपनियों और निगमों द्वारा भेदभावपूर्ण तरीके से उपयोग होने का जोखिम है जहां सख्त कानूनी सुरक्षा अनुपस्थित है।
निष्कर्ष में, न्यूरोसाइंस में AI की तेज प्रगति के बावजूद, वैज्ञानिक इस बात पर सहमत हैं कि मानव मन अपना मूल बरकरार रखता है। न्यूरोनल आवेगों को सचेत और अमूर्त अनुभव में बदलना एक अज्ञात क्षेत्र बना हुआ है। माचाडो डियास ने निष्कर्ष निकाला: "ये आज के विचार पढ़ने हमेशा प्रॉक्सी [निकटताएँ] होते हैं। वे वास्तव में प्रतीकात्मक क्षेत्र में नहीं होते हैं। जब आप कुछ कल्पना करते हैं, तो आप शब्दों में सोचते हैं, और यह सब इस बात से जुड़ा है जो हमारे लिए रहस्य बना हुआ है: यह न्यूरोनल गतिविधि, जो मॉर्स कोड की तरह दिखती है, हमारे पास मौजूद मानसिक अनुभव में कैसे परिवर्तित होती है। कोई नहीं जानता, और शायद यह सबसे बड़ा रहस्य है जिसे हमें हर युग में सुलझाना होगा।"
