Imagined speech
تخیلاتی تقریر (جسے خاموش تقریر، خفیہ تقریر، اندرونی تقریر بھی کہا جاتا ہے، یا، معالجین کے ذریعہ استعمال ہونے والی اصل لاطینی اصطلاحات میں، اینڈوفیشیا) آواز کی شکل میں سوچنا ہے-کسی کی اپنی آواز کو خاموشی سے سننا، بغیر کسی جان بوجھ کر حرکت کے جیسے ہونٹ، زبان، یا ہاتھ۔ منطقی طور پر، زبان کے ابھرنے کے بعد سے ہی خیالی تقریر ممکن رہی ہے، تاہم، یہ رجحان سب سے زیادہ الیکٹروینسفلگراف (ای ای جی) ڈیٹا کے اندر سگنل پروسیسنگ اور پتہ لگانے کے ساتھ ساتھ متبادل غیر حملہ آور، برین کمپیوٹر انٹرفیس (بی سی آئی) آلات کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کردہ ڈیٹا کے ذریعے اس کی تحقیقات سے وابستہ ہے۔ 2008 میں، یو ایس ڈیفنس ایڈوانسڈ ریسرچ پروجیکٹس ایجنسی (ڈی اے آر پی اے) نے مصنوعی ٹیلی پیتھی کی بنیاد فراہم کرنے کے ارادے سے یونیورسٹی آف کیلیفورنیا (ارون) کو 4 ملین ڈالر کی گرانٹ فراہم کی۔ ڈی اے آر پی اے کے مطابق، یہ پروجیکٹ "عصبی اشاروں کے تجزیے کے ذریعے صوتی تقریر کے استعمال کے بغیر میدان جنگ میں صارف سے صارف کے درمیان بات چیت کی اجازت دے گا۔ صوتی رسیوں پر برقی محرکات بھیجنے سے پہلے دماغ لفظ سے متعلق اشارے پیدا کرتا ہے۔ ان تصور شدہ تقریر کے اشاروں کا تجزیہ کیا جائے گا اور الگ الگ الفاظ میں ترجمہ کیا جائے گا جس سے خفیہ شخص سے شخص تک بات چیت کی جا سکے گی۔ " اپنی "ناممکن زبانیں" (2016) میں آندریا مورو نے "خیالات کی آواز" اور لسانیات کی اکائیوں اور خیالی تقریر کے درمیان تعلقات پر تبادلہ خیال کیا ہے، جس میں بنیادی طور پر مگراسی اور دیگر پر سرمایہ لگایا گیا ہے۔ (2015) "زبان کی تیاری کے دوران اعلی زبان کے شعبوں میں صوتی نمائندگی"۔ ڈی اے آر پی اے کے پروگرام کے خاکہ کے تین بڑے مقاصد ہیں: انفرادی الفاظ کے لیے منفرد ای ای جی نمونوں کی شناخت کرنے کی کوشش کرنا اس بات کو یقینی بنانا کہ یہ نمونے مختلف صارفین کے لیے عام ہیں تاکہ وسیع ڈیوائس ٹریننگ سے بچا جا سکے۔ ایک ایسا پروٹو ٹائپ بنانا جو سگنلز کو ڈی کوڈ کرے اور انہیں محدود رینج میں منتقل کرے۔ پتہ لگانے کے طریقے مضامین کی خاموش تقریر کا تجزیہ کرنے کا عمل مضامین کی دماغی لہروں کو ریکارڈ کرنے پر مشتمل ہوتا ہے، اور پھر ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور مضامین کی خفیہ تقریر کے مواد کا تعین کرنے کے لیے کمپیوٹر کا استعمال کرتا ہے۔ ریکارڈنگ سبجیکٹ نیورل پیٹرن (دماغی لہریں) کو بی سی آئی آلات کا استعمال کرتے ہوئے ریکارڈ کیا جا سکتا ہے ؛ فی الحال، غیر حملہ آور آلات، خاص طور پر ای ای جی کا استعمال، محققین کے لیے حملہ آور اور جزوی طور پر حملہ آور اقسام کے مقابلے میں زیادہ دلچسپی کا باعث ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ غیر حملہ آور اقسام موضوع کی صحت کے لیے کم سے کم خطرہ پیدا کرتی ہیں۔ ای ای جی نے سب سے زیادہ دلچسپی پیدا کی ہے کیونکہ وہ فنکشنل مقناطیسی گونج امیجنگ (ایف ایم آر آئی) کے مقابلے میں بہت کم پیچیدہ آلات کے علاوہ سب سے زیادہ صارف دوست نقطہ نظر پیش کرتے ہیں، جو کہ ایک اور عام طور پر استعمال ہونے والا غیر حملہ آور بی سی آئی ہے۔ غیر حملہ آور ڈیٹا کی پروسیسنگ کا پہلا قدم آنکھوں کی حرکت اور پلک جھپکنے کے ساتھ ساتھ دیگر الیکٹرومیوگرافک سرگرمی جیسے نمونوں کو ہٹانا ہے۔ آرٹیفیکٹ ہٹانے کے بعد، خام ڈیٹا کو خیالی تقریر کے مواد میں ترجمہ کرنے کے لیے الگورتھم کا ایک سلسلہ استعمال کیا جاتا ہے۔ پروسیسنگ کا مقصد حقیقی وقت میں ہونا بھی ہے-معلومات کو ریکارڈ کیے جانے کے ساتھ ہی اس پر کارروائی کی جاتی ہے، جس سے مواد کو قریب قریب بیک وقت دیکھنے کی اجازت ملتی ہے جیسا کہ موضوع تصور کرتا ہے۔ ممکنہ طور پر ڈیکوڈنگ، "آواز کی شکل میں سوچنا" صوتی اور زبان کے شعبوں کو بھرتی کرتا ہے جن کے ایکٹیویشن پروفائلز کو مناسب پروسیسنگ کے پیش نظر ای ای جی سے نکالا جا سکتا ہے۔ مقصد یہ ہے کہ ان اشاروں کو ایک ٹیمپلیٹ سے جوڑا جائے جو "اس شخص کے بارے میں کیا سوچ رہا ہے" کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ ٹیمپلیٹ مثال کے طور پر صوتی لفافے (توانائی) ٹائم سیریز ہو سکتا ہے جو آواز سے مطابقت رکھتا ہے اگر اسے جسمانی طور پر کہا گیا ہو۔ ای ای جی سے محرک تک اس طرح کی لکیری میپنگ نیورل ڈیکوڈنگ کی ایک مثال ہے۔ تاہم ایک بڑا مسئلہ بہت سے تغیرات ہیں جو ایک ہی پیغام میں متنوع جسمانی حالات (اسپیکر یا شور، مثال کے طور پر) میں ہو سکتے ہیں۔ لہذا کسی کے پاس ایک ہی ای ای جی سگنل ہو سکتا ہے، لیکن یہ غیر یقینی ہے، کم از کم صوتی لحاظ سے، اسے کس محرک میں نقشہ بنانا ہے۔ اس کے نتیجے میں متعلقہ ڈیکوڈر کو تربیت دینا مشکل ہو جاتا ہے۔ اس کے بجائے پیغام کی اعلی درجے ('لسانی') نمائندگی کا استعمال کرتے ہوئے اس عمل سے رابطہ کیا جا سکتا ہے۔ اس طرح کی نمائندگی کے نقشے غیر لکیری ہوتے ہیں اور بہت زیادہ سیاق و سباق پر منحصر ہو سکتے ہیں، اس لیے مزید تحقیق ضروری ہو سکتی ہے۔ اس کے باوجود، یہ معلوم ہے کہ ایک "صوتی" حکمت عملی کو "ٹیمپلیٹ" کو پہلے سے ترتیب دے کر برقرار رکھا جا سکتا ہے جس سے سننے والے کو یہ معلوم ہو جائے کہ کس پیغام کے بارے میں سوچنا ہے، چاہے وہ غیر فعال ہو، اور غیر واضح شکل میں ہو۔ ان حالات میں نیورل ٹائم سیریز سے تقریر کے پیغام کے صوتی لفافے کو جزوی طور پر ڈی کوڈ کرنا ممکن ہے اگر سننے والے کو آواز کی شکل میں سوچنے پر آمادہ کیا جائے۔ چیلنجز دیگر تخیلاتی اعمال کا پتہ لگانے میں، جیسے کہ تخیلاتی جسمانی حرکات، دماغ کی زیادہ سرگرمی ایک نصف کرہ میں دوسرے کے مقابلے میں ہوتی ہے۔ غیر متناسب سرگرمی کی یہ موجودگی موضوع کے تصور شدہ عمل کی شناخت میں ایک بڑی مدد کے طور پر کام کرتی ہے۔ خیالی تقریر کا پتہ لگانے میں، سرگرمی کی مساوی سطح عام طور پر بائیں اور دائیں دونوں نصف کرہ میں بیک وقت ہوتی ہے۔ لیٹرلائزیشن کی یہ کمی اس قسم کے نیورل سگنلز کا تجزیہ کرنے میں ایک اہم چیلنج کو ظاہر کرتی ہے۔ ایک اور منفرد چیلنج ریکارڈ شدہ ڈیٹا میں نسبتا کم سگنل سے شور کا تناسب (ایس این آر) ہے۔ ایس این آر ڈیٹا سیٹ میں پائے جانے والے بامعنی سگنلز کی مقدار کی نمائندگی کرتا ہے، اسی سیٹ میں موجود من مانی یا بیکار سگنلز کی مقدار کے مقابلے میں۔ ای ای جی ڈیٹا میں موجود نوادرات شور کے بہت سے اہم ذرائع میں سے صرف ایک ہیں۔ معاملات کو مزید پیچیدہ بنانے کے لیے، ای ای جی الیکٹروڈ کی متعلقہ تعیناتی مضامین کے درمیان مختلف ہوگی۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ لوگوں کے سروں کی جسمانی تفصیلات مختلف ہوں گی۔ اس لیے، افراد کی مخصوص خیالی تقریر کی خصوصیات سے قطع نظر، ہر موضوع میں ریکارڈ کیے گئے اشارے مختلف ہوں گے۔ یہ بھی دیکھیں حوالہ جات الیکٹرو فزیولوجی نیورو فزیولوجی نیورو ٹیکنالوجی الیکٹرو ڈائیگنوسس برین کمپیوٹر انٹرفیسنگ سائیکاٹرک اسسمنٹ ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز تھنک اسپیچ