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हूबहू मिलते हैं एआई-जनित चेहरे, पर अंतर बता सकता है आपका मस्तिष्क

लंदन,(द कन्वरसेशन/भाषा)।  कुछ समय तक, प्रौद्योगिकी में सीमाओं का मतलब था कि एनिमेटर और शोधकर्ता केवल मानव जैसे चेहरे बनाने में सक्षम थे जो थोड़ा अलग लगते थे। 2004 की द पोलर एक्सप्रेस जैसी फिल्मों ने कुछ दर्शकों को असहज कर दिया क्योंकि पात्रों के चेहरे लगभग मानवीय दिखते थे लेकिन बिलकुल एक जैसे नहीं, […]

लंदन,(द कन्वरसेशन/भाषा)।  कुछ समय तक, प्रौद्योगिकी में सीमाओं का मतलब था कि एनिमेटर और शोधकर्ता केवल मानव जैसे चेहरे बनाने में सक्षम थे जो थोड़ा अलग लगते थे। 2004 की द पोलर एक्सप्रेस जैसी फिल्मों ने कुछ दर्शकों को असहज कर दिया क्योंकि पात्रों के चेहरे लगभग मानवीय दिखते थे लेकिन बिलकुल एक जैसे नहीं, यह वह समय था जब कृत्रिम चेहरे (या आमतौर पर रोबोट) तेजी से मानवीय दिखने लगे और हमारे जैसे दिखने के बहुत करीब आ गए, जबकि अभी भी उनमें कृत्रिम होने के लक्षण दिखाई देते हैं, वे असुविधा या यहां तक ​​कि असहजता पैदा करते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक में हालिया प्रगति का मतलब है कि हमने उस दौर को अच्छी तरह से पार कर लिया है। सिंथेटिक चेहरे अब वास्तविक चेहरों की तरह ही वास्तविक दिखाई देते हैं। आपने दिसपर्सनडजनॉटएग्जिस्टडॉटकॉम वेबसाइट देखी होगी। इस पेज पर बार-बार जाकर, आप असीमित संख्या में चेहरों की छवियां उत्पन्न कर सकते हैं, जिनमें से कोई भी वास्तविक लोगों की नहीं है।

[bs-quote quote=”ये सिंथेटिक चेहरे एक एआई एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए हैं जिन्हें ‘जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क’ के रूप में जाना जाता है। यह दो तंत्रिका नेटवर्क से बना है – अनिवार्य रूप से, कंप्यूटर मॉडल इस बात से प्रेरित हैं कि मस्तिष्क में न्यूरॉन्स कैसे जुड़े होते हैं।” style=”style-7″ align=”center” color=”” author_name=”” author_job=”” author_avatar=”” author_link=””][/bs-quote]

ये नेटवर्क एक दूसरे से प्रतिस्पर्धा करते हैं। एक नई, विश्वसनीय छवियां (इस मामले में चेहरे) उत्पन्न करता है, जबकि दूसरा वास्तविक छवियों को नकली छवियों से अलग करने का प्रयास करता है। फीडबैक लूप के माध्यम से, जनरेटर तेजी से ठोस छवियां बनाना सीखता है जिन्हें विवेचक नकली के रूप में पहचानने में विफल रहता है। जनरेटर द्वारा उत्पादित छवियों के साथ-साथ वास्तविक तस्वीरों के एक बड़े सेट का उपयोग करके, सिस्टम अंततः चेहरों के यथार्थवादी, नए उदाहरण तैयार करना सीखता है। अंतिम जेनरेटर वह छवियाँ तैयार कर रहा है जिन्हें आप वेबसाइट पर देख सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने पाया है कि जिन लोगों को असली चेहरों के साथ कृत्रिम चेहरे मिलाकर दिखाए जाते हैं, उन्हें अंतर बताने में कठिनाई होती है। एक अध्ययन के अनुसार प्रतिभागियों ने चेहरों को केवल 48.2% बार सही ढंग से वर्गीकृत किया – यादृच्छिक अनुमान लगाने से थोड़ा खराब (जो 50% सटीकता देगा)। उन्होंने कृत्रिम चेहरों को असली चेहरों की तुलना में अधिक भरोसेमंद माना।

एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि वास्तविक चेहरों की तस्वीरों की तुलना में सिंथेटिक चेहरों को अधिक वास्तविक माना गया। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि ये नकली चेहरे अक्सर वास्तविक चेहरों की तुलना में थोड़ा अधिक औसत या विशिष्ट दिखते हैं (जो थोड़ा अधिक विशिष्ट होते हैं) क्योंकि जनरेटर को यह पता चल जाता है कि ऐसे चेहरे विवेचक को बेवकूफ बनाने में बेहतर होते हैं।

मस्तिष्क में अचेतन जागरूकता

एक अन्य हालिया अध्ययन में, ऑस्ट्रेलिया में शोधकर्ताओं ने वास्तविक और कृत्रिम चेहरों के बीच अंतर बताने की हमारी क्षमता का गहराई से अध्ययन किया। अपने पहले प्रयोग में, ऑनलाइन प्रतिभागी दो प्रकार के चेहरों के बीच अंतर करने में विफल रहे, और फिर से सिंथेटिक चेहरों को वास्तविक चेहरों की तुलना में अधिक वास्तविक माना।

हालाँकि, उनका दूसरा प्रयोग एक अलग ही कहानी कहता नज़र आया। इस बार प्रयोगशाला में प्रतिभागियों के एक नए समूह को उनके सिर पर इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) कैप पहनने के लिए कहा गया। इन कैपों में लगाए गए इलेक्ट्रोडों ने प्रतिभागियों के मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि को मापा।

कार्य के दौरान, अलग-अलग चेहरों को तेजी से अनुक्रम में प्रस्तुत किया गया, और जब यह हो रहा था, तो प्रतिभागियों को एक बटन दबाने के लिए कहा गया था जब भी एक सफेद वृत्त (चेहरों के शीर्ष पर दिखाया गया) लाल हो जाता था। इससे यह सुनिश्चित हुआ कि प्रतिभागियों का ध्यान स्क्रीन के केंद्र पर था जहां छवियां दिखाई जा रही थीं। ईईजी परीक्षण के नतीजों से पता चला कि जब लोग असली बनाम सिंथेटिक चेहरे देख रहे थे तो मस्तिष्क की गतिविधि अलग-अलग थी। चेहरों के पहली बार स्क्रीन पर आने के लगभग 170 मिलीसेकंड बाद यह अंतर स्पष्ट हो गया।

विद्युत सिग्नल का यह एन170 घटक, जैसा कि ज्ञात है, चेहरों के विन्यास (यानी, चेहरे की विशेषताओं के बीच लेआउट और दूरी) के प्रति संवेदनशील है। तो एक व्याख्या यह हो सकती है कि आंखों, नाक और मुंह जैसी विशेषताओं के बीच की दूरी के संदर्भ में सिंथेटिक चेहरों को वास्तविक चेहरों से सूक्ष्म रूप से भिन्न माना जाता था। ये नतीजे बताते हैं कि हम कैसे व्यवहार करते हैं और हमारा दिमाग क्या जानता है, इसके बीच अंतर है। एक ओर, प्रतिभागी जानबूझकर कृत्रिम चेहरों को वास्तविक चेहरों से नहीं बता सके, लेकिन दूसरी ओर, उनका दिमाग अंतर पहचान सकता था, जैसा कि उनकी ईईजी गतिविधि से पता चला।

हालाँकि यह सोचना आश्चर्यजनक हो सकता है कि हमारे मस्तिष्क की पहुंच हमारी जागरूक जागरूकता से बाहर की जानकारी तक है, मनोविज्ञान में इसके कई उदाहरण हैं। उदाहरण के लिए, दृष्टिहीनता एक ऐसी स्थिति है जो आम तौर पर उन लोगों में पाई जाती है जो अपने दृश्य क्षेत्र के आधे हिस्से में अंधे होते हैं। इसके बावजूद, वे अपने अंधे हिस्से पर रखी वस्तुओं पर प्रतिक्रिया करने में सक्षम हो सकते हैं जिनके बारे में वे सचेत रूप से जागरूक होने से इनकार करते हैं।

अध्ययनों से यह भी पता चला है कि हमारा ध्यान नग्न लोगों की छवियों की ओर आकर्षित होता है, तब भी जब हम उन्हें देखने से अनजान होते हैं। और हम सभी ने अचेतन विज्ञापन की अवधारणा के बारे में सुना है, हालांकि प्रयोगशाला प्रयोग इस विचार का समर्थन करने में विफल रहे कि यह वास्तव में काम करता है। अब जबकि कृत्रिम चेहरे बनाना बहुत आसान है, और वास्तविक तस्वीरों की तरह ही विश्वसनीय होते हैं, हमें नकली ऑनलाइन प्रोफ़ाइल, नकली समाचार इत्यादि के बारे में चिंतित होना चाहिए।

एआई प्रौद्योगिकी में इस तरह की प्रगति के निकट भविष्य में गंभीर प्रभाव होंगे – इन खतरों को कम करने के लिए सुरक्षा उपाय और अन्य उपाय किए जाने चाहिए। शायद सिंथेटिक चेहरों को देखते समय हमारा दिमाग जिन संकेतों का उपयोग करता है, वे आने वाले वर्षों में इन नकली चेहरों को पहचानने के तरीके विकसित करने में उपयोगी साबित होंगे।

(रॉबिन क्रेमर, लिंकन विश्वविद्यालय के मनोविज्ञान स्कूल में वरिष्ठ व्याख्याता हैं )

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