ลองจินตนาการว่าคุณสร้างวิดีโอสั้นๆ ขึ้นมาเรื่องหนึ่ง และต้องการค้นหาว่าคนส่วนใหญ่มีอารมณ์ร่วมหรือรู้สึกสนใจวิดีโอนี้ที่ตอนใดบ้าง โดยปกติแล้วคุณอาจจะใช้วิธีการสอบถามจากพวกเขาตรงๆ หรืออาจจะใช้แบบสอบถาม แต่คำตอบที่พบบ่อยที่สุดที่ได้รับมักจะเป็น “ฉันก็ไม่แน่ใจเหมือนกัน” หรือ “ฉันจำไม่ได้แล้วสิ” การทำวิจัยเกียวกับพฤติกรรมการรับรู้ของมนุษย์โดยใช้เครื่องมือวัดผลตามความรู้สึกนึกคิดและประสบการณ์ของบุคคลนั้น (Subjective measures) เพียงอย่างเดียวนั้น ประสบกับปัญหาเรื่องของความไม่แน่นอนอยู่เสมอ ซึ่งในปัจจุบัน เครื่องมือวัดและการวิเคราะห์ทางประสาทสรีรวิทยา (Neurophysiology) สามารถเข้ามาช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้ ทั้งนี้ เครื่องมือตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองหรือ EEG ได้รับการยอมรับในวงกว้างว่าเป็นเครื่องมือที่ใช้งานง่ายและประหยัดค่าใช้จ่าย ซึ่งช่วยยกระดับการทำงานวิจัยเกี่ยวกับการรับรู้ของมนุษย์ได้เป็นอย่างดี และด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ ส่งผลให้เครื่องมือดังกล่าว เข้ามามีบทบาทสำคัญอย่างรวดเร็วในแวดวงจิตวิทยา การตลาดประสาทวิทยา (Neuromarketing) และ BCI

EEG คืออะไร?

Electroencephalography (EEG) คือเครื่องมือตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง เพื่อใช้วัดสัญญาณการทำงานของเซลล์สมองหรือเซลล์ประสาท ซึ่งถือเป็นวิธีทางวิทยาศาสตร์ที่มีความปลอดภัยสูงและไม่ส่งผลข้างเคียงใดๆ ต่อร่างกาย (Non-invasive) โดยสามารถทำได้ง่ายๆ เพียงแค่วางขั้วอิเล็กโทรดลงบนหนังศีรษะ เครื่องมือ EEG ที่นำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการตรวจคลื่นสมอง มีอยู่ด้วยกันตั้งแต่แบบช่องสัญญาณเดียวที่มีจำหน่ายทั่วไปตามท้องตลาด ไปจนถึงระบบตรวจสอบในทางการแพทย์ที่มีมากถึง 256 ช่องสัญญาณ โดยคุณสามารถเข้าไปศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือ EEG และประเภทต่างๆ ของเครื่องมือตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองได้ที่นี่

ประโยชน์ที่จะได้รับจากการใช้ EEG มีอะไรบ้าง?

มีความหน่วงเวลาที่สั้นมาก (High temporal resolution)

เนื่องจากการทำงานที่มีความละเอียดสูงและรวดเร็ว (High temporal resolution) เครื่องตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) จึงสามารถระบุสภาวะกระบวนการคิดก่อนที่คนเราจะรู้ตัว (Pre-conscious processes) ได้

จุดแข็งที่เป็นตัวชูโรงที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเครื่องมือ EEG เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการถ่ายภาพระบบประสาทสมอง (Neuroimaging) รูปแบบอื่นคือ ความสามารถในการตอบสนองที่ฉับไวและรวดเร็ว (Temporal resolution) นั่นก็คือ ความสามารถในการวัดผลตอบสนองของสมองได้อย่างรวดเร็วในระดับเสี้ยววินาที (Milliseconds) ในขณะที่วิธีการแสดงภาพในสมองอื่นๆ เช่น fMRI (Functional magnetic resonance imaging หรือ การตรวจสร้างภาพด้วยสนามแม่เหล็กไฟฟ้า) จะต้องอาศัยระยะเวลาตั้งแต่วินาทีหรือมากกว่านั้น หลังจากที่แสดงตัวกระตุ้นความสนใจออกไปแล้ว ยิ่งไปกว่านั้น การตอบสนองของพฤติกรรมในรูปแบบเดิมๆ ที่ออกแบบมาเพื่อหลีกเลี่ยงความไม่แน่นอนในการตอบคำถามตามความรู้สึกนึกคิดของแต่ละบุคคลนั้น มักจะอาศัยระยะเวลาในการสะท้อนปฏิกิริยาและเวลาตอบสนองจากการกดปุ่มเท่านั้น ซึ่งการวัดผลในลักษณะดังกล่าว อาจจะใช้เวลาในการประมวลผลนานถึงวินาทีถัดไป ซึ่งถือเป็นเรื่องที่ช้ามากหากเราพิจารณาร่วมด้วยว่าสมองของเรามีความสามารถในการสร้างกระบวนการทางประสาทสรีรวิทยาที่สลับซับซ้อนจำนวนมากได้รวดเร็วเพียงเสี้ยววินาที ดังนั้น ด้วยความสามารถในการประมวลผลและตอบสนองที่รวดเร็วนี้เอง จึงทำให้เครื่องมือ EEG สามารถระบุสภาวะกระบวนการคิดก่อนที่คนเราจะรู้ตัว (Pre-conscious processes) ได้ ซึ่งการตรวจหาผลลัพธ์ในส่วนนี้คงไม่อาจสัมฤทธิ์ผลได้เลย หากยังใช้เพียงแค่วิธีการรายงานผลตอบกลับด้วยตนเองตามแบบเดิมๆ

ราคาจับต้องได้และเคลื่อนย้ายได้สะดวก

วิทยาศาสตร์การกีฬา: Paxton Lynch ผ่านการเข้ารับการทดสอบแรงกดดันด้วยอุปกรณ์ Emotiv Insight EEG Headset

เครื่องมือ EEG ในปัจจุบันได้รับการพัฒนาให้มีราคาถูกลงและมีรูปแบบที่ทำงานด้วยระบบไร้สาย เพื่อรองรับการทำงานวิจัยที่หลากหลายของนักวิจัยในทุกกลุ่มเป้าหมายในสถานที่จริงได้ โดยที่ไม่จำเป็นต้องดึงตัวผู้เข้าร่วมการทดสอบเข้ามาทำวิจัยภายในห้องทดลองเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป ในขณะที่มีทั้งเครื่องมือวิเคราะห์คลื่นไฟฟ้าสมองด้วยเทคโนโลยี EEG และ MEG (Magnetoencephalography หรือการวัดสนามแม่เหล็กที่เกิดจากกิจกรรมทางประสาทของสมอง) ที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ผลตอบสนองที่ยอดเยี่ยมและรวดเร็วเหมือนๆ กัน แต่เครื่องมือ EEG ถือเป็นอุปกรณ์ร่วมสำหรับการวิจัยที่ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้ง่ายและคุ้มค่ามากกว่า ทั้งในแง่ของราคาประหยัด และมีรูปแบบโครงสร้างที่สามารถเคลื่อนย้ายได้สะดวกสะบาย ซึ่งช่วยสนับสนุนให้นักวิจัยสามารถทำงานวิจัยเพื่อศึกษาพฤติกรรมของมนุษย์ในห้องควบคุมเฉพาะทางหรือในสถานที่ที่เป็นธรรมชาติทั่วไปได้ สำหรับข้อจำกัดที่จำเป็นต้องพิจารณาของเครื่องมือสร้างภาพประสาทสมองแบบทางเลือกอื่นๆ (เช่น MEG, MRI และ PET) มีตั้งแต่เรื่องของค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาที่สูงมาก อีกทั้งผู้เข้าร่วมการทดลองจำเป็นต้องเดินทางเข้าไปยังศูนย์ทางการแพทย์หรือห้องทดลองเฉพาะทางเพื่อทำการศึกษาทดลองวิจัยเหล่านี้เท่านั้น ในทางกลับกัน สำหรับเครื่องตรวจคลื่นสมองไฟฟ้าอย่าง EEG คุณเกือบจะสามารถจำลองในสภาพแวดล้อมใดก็ได้ให้กลายมาเป็น "ห้องแล็บวิจัยย่อยๆ" ของเครื่องมือ EEG ได้อย่างไม่จำกัด (รวมทั้ง สามารถเข้าไปดูข้อมูลเพิ่มเติมได้จาก รายงานวิเคราะห์สถิติสรุปบทเรียนของ Park และคณะ1 ในประเด็นหัวข้อเรื่อง การนำเอาเครื่องมือ EEG ในรูปแบบเคลื่อนย้ายมาใช้เพื่อปรับปรุงการเสริมประสิทธิภาพของนักกีฬาในสนามแข่งขันได้อย่างไร)

การศึกษาทดสอบภายในสถาบันวิจัยหรือการศึกษาทดสอบในระยะไกล

เครื่องวิเคราะห์คลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) ไม่จำเป็นที่จะต้องจำกัดการใช้งานอยู่เพียงแค่ภายในห้องปฎิบัติการทดลองทางวิทยาศาสตร์ร่วมกับอุปกรณ์การวิจัยเพียงเครื่องเดียวเท่านั้นในปัจจุบัน ด้วยความก้าวหน้าและการพัฒนาของเทคโนโลยีเครื่องมือ EEG สำหรับการจำหน่ายในตลาดเชิงพาณิชย์ที่มีราคาที่ประหยัดและคุ้มค่าอย่างต่อเนื่อง จึงส่งผลให้ผู้ป่วยหรือกลุ่มผู้ใช้งานตามความสนใจทั่วไป สามารถนำหน้ากากอุปกรณ์ดังกล่าวมาสวมใส่เพื่อใช้บันทึกคลื่นไฟฟ้าสมองด้วยตัวเองได้ง่ายๆ ที่บ้าน แพลตฟอร์มอย่าง EmotivLABS ได้รับการออกแบบขึ้นมาเพื่อให้นักวิจัยสามารถดำเนินงานทดลองเชิงปฏิบัติการของพวกเขาบนสตรีมออนไลนร่วมกันกับชุดหูฟังอัจฉริยะ Emotiv ได้ ซึ่งอุปกรณ์ดังกล่าวได้รับการทดสอบและยืนยันประสิทธิภาพแล้วว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับอุปกรณ์การวิจัยระดับงานมาตรฐานทางการแพทย์²ʹ³ ร่วมค้นหาและศึกษาเกี่ยวกับวิธีนำร่องการทำวิจัยคลื่นสมองไฟฟ้าทางออนไลน์ (Pilot online EEG study) กับเราต่อได้ที่นี่ หรือจะเลือกศึกษาเกี่ยวกับพันธมิตรร่วมของเราอย่างกรณีที่ผู้ใช้งาน Emotiv ได้เข้าไปมีส่วนร่วมในการทำวิจัยที่บ้าน เพื่อประเมินผลประสิทธิภาพการใช้งานร่วมกันของซอฟต์แวร์ในการนำเสนองานได้ที่นี่

เราสามารถตรวจวัดอะไรได้บ้างด้วยชุดอุปกรณ์ EEG?

โดยส่วนใหญ่แล้ว นักวิจัยมักจะเลือกใช้วิธีตรวจจากแอมพลิจูดแรงดันคลื่นในช่วงระยะเวลาที่น่าสนใจหลังจากที่มีการกระตุ้นสิ่งเร้าขึ้น หรือที่เรียกว่าศักย์สมองสัมพันธ์กับเหตุการณ์ (Event-related potentials, หรือ ERPs) หรือไม่ก็เลือกวิเคราะห์จากการวัดปริมาณการแกว่ง (ปริมาณคลื่นสมอง) ในชุดประมวลผล EEG ต่อวินาที (หรือที่เรียกว่า การเขียนคลื่นสมองแบบความถี่และเวลาสะสม หรือ Time-frequency analysis)

ซึ่งคุณลักษณะการนำเอาข้อมูลในทั้งสองกระบวนการนี้มาประยุกต์ใช้ จะช่วยทำให้นักวิจัยสามารถค้นพบและไขคำตอบที่หลากหลายเกี่ยวกับนิยามพฤติกรรมของมนุษย์ได้ ร่วมไปกับการพัฒนาขึ้นไปอีกขั้นของขั้นตอนวิธีแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง (Sophisticated machine learning algorithms) จึงช่วยให้เราสามารถจำลองสภาวะแวดล้อมการทำงานของสมองจากการตอบสนองต่อสิ่งเร้าที่น่าสนใจได้ยกตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีการพัฒนาโปรแกรมอัลกอริทึมที่เข้ามาช่วยตรวจจับสมาธิความสนใจ ทำให้ในปัจจุบันเราสามารถค้นพบข้อมูลคำตอบได้ง่ายๆ ว่า “ฉากหรือเนื้อหาตอนใดในวิดีโอของฉันที่ได้รับเสียงตอบรับและดึงดูดความสนใจจากผู้ชมได้มากที่สุด”

ข้อควรระวังประการสำคัญที่ต้องพิจารณา

สิ่งสำคัญที่ผู้ใช้งานต้องตระหนักและพึงระลึกอยู่เสมอคือ เราไม่สามารถอ่านทุกๆ ความคิดของมนุษย์ผ่านการใช้งานของชุดอุปกรณ์ EEG ได้ทั้งหมด ดังนั้น สิ่งกระตุ้นหรือตัวแปรควบคุมที่นำมาเปรียบเทียบกันในตามอุดมคติ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องปรับเงื่อนไขในทุกๆ ด้านให้เหมะสมและสอดคล้องกัน ยกเว้นในส่วนของตัวแปรที่นำมาศึกษาทดสอบความสนใจเท่านั้น ด้วยเหตุนี้ การวางแผนและออกแบบโจทย์การทดลองเชิงทดสอบที่ดี (Well-designed experimental task) จึงเป็นเรื่องที่สำคัญและขาดไม่ได้สำหรับการดำเนินงานวิจัยคลื่นสมอง EEG ที่มีประสิทธิภาพ โดยข้อจำกัดประการที่สองคือ อุปกรณ์ EEG อาจได้รับการรบกวนคลื่นความถี่จากอุปกรณ์ไฟฟ้าภายนอกตัวอื่นๆ และชุดอุปกรณ์วัดคลื่นไฟฟ้าสมอง EEG ก็ยังคงมีความอ่อนไหวต่อสัญญานคลื่นสะท้อนการขยับทางกายภาพ ซึ่งอาจจะทำให้เกิดสิ่งแปลกปลอม (Artifacts) ที่ไม่พึงประสงค์ปะปนเข้ามาในการบันทึกผลได้ ดังนั้น สัญญาณคลื่นสมองแบบดั้งเดิม (Raw EEGs) จึงเป็นตัวสะท้อนสภาวะการตอบสนองของสมองในสัดส่วนทั้งหมดที่จำเป็นต้องได้รับการลบล้างสัญญาณรบกวน และเข้าสู่กระบวนประมวลผลให้เรียบร้อยเสียก่อน ก่อนที่จะนำข้อมูลเหล่านั้นไปพัฒนาและใช้งานแปลผลเพื่อศึกษาพฤติกรรมการรับรู้ต่อตัวแปรควบคุมสิ่งเร้าต่อไป

นอกจากนี้ การทำงานของสารสื่อประสาทสมองตรงขั้วอิเล็กโทรดตัวส่งสัญญาณอันเดียวนั้นจะบันทึกปฏิกิริยาของสมองทั้งหมดเอาไว้ และเนื่องจากตำแหน่งการวางตัวรับขั้วสัญญาณนั้น ไม่ได้ทำหน้าที่ชี้เฉพาะเจาะจงว่าจุดใดของสมองที่เป็นจุดแหล่งกำเนิดของการทำปฏิกิริยานั้นโดยตรง (เช่น ปฏิกิริยาที่เพิ่มขึ้นที่ขั้วสมองด้านหน้าไม่ได้แปลว่าสมองซีกหน้าส่วนหน้าเป็นคนสั่งการควบคุมสิ่งแปลกปลอมนั้น) ดังนั้น วิธีต่างๆ เช่น การสร้างแหล่งกำเนิดแบบจำลองการรับรู้สัญญาณคลื่นไฟฟ้าสมองสะสม (Source reconstruction⁴) ของการตอบสนองการสแกนด้วยคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) จะสามารถถูกนำมาใช้งานร่วมใจจุดประสงค์นี้เพื่อประเมินความสอดคล้องความถูกต้องที่บริเวณหนังศีรษะได้ และความพยายามเพื่อให้สามารถค้นหาแหล่งกำเนิดคำสั่งที่ซ้อนอยู่ลึกภายในก้านสมองได้อย่างมั่นใจและถูกต้องแม่นยำมากยิ่งขึ้น วิธีตรวจวัดพฤติกรรมการแสดงภาพของระบบประสาทต่างๆ เช่น MEG หรือ fMRI ที่พ่วงต่อสัญญาณการประมวลผลร่วมกับเครื่องมือตรวจสารสะสมกระแสวิทยาคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) จึงถือเป็นทางเลือกหนึ่งที่เหมาะสมและควรค่าแก่การพิจารณา

EEG ในความก้าวหน้าและการศึกษาวิจัยในปัจจุบัน

ในปัจจุบัน EEG ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้งานในหลากหลายด้านซึ่งไม่เพียงแต่จะจำกัดวงเพื่อช่วยเหลือนักวิจัยในสาขาด้านจิตวิทยาและทางการแพทย์เท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์อย่างมากต่อการทำงานศึกษาวิจัยด้านการเชื่อมต่อระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ (Brain computer interfaces) บำบัดด้วยวิธีป้อนกลับทางคลื่นสมอง (Neurofeedback) และการพัฒนาความเข้าใจในการศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคในด้านการตลาดประสาทวิทยา (Neuromarketing) อีกด้วย

การประยุกต์ใช้เพื่อความก้าวหน้าทางการแพทย์หรือประสาทวิทยาระยะคลินิก (Clinical Neuroscience)

EEG ได้รับความเชื่อถือและนำมาใช้งานอย่างแพร่หลายในแวดวงทางการแพทย์เพื่อใช้ปรับปรุงประสิทธิภาพการวินิจฉัยรวมทั้งขั้นตอนการรักษาโรค ตัวอย่างเช่น หน้าที่หลักของเครื่องตรวจคลื่นสมอง (EEG) คือการใช้ประสานงานร่วมวินิจฉัยปัญหากลุ่มเสี่ยงโรคลมบ้าหมู รวมถึงการเข้าช่วยตรวจจับอาการชักและผลข้างเคียงชักกระตุก⁵ และนำมาใช้ช่วยสแกนบันทึกติดตามผลการนอนหลับ เพื่อค้นหาสาเหตุรวมถึงตรวจสอบความผิดปกติของผู้ป่วยในระหว่างนอนหลับได้อีกด้วย⁶ นอกจากนี้ ในด้านสาขาวิชาจิตเวชศาสตร์และการวิจัยกลุ่มประสาทวิทยาระยะคลินิก ได้มีการพวงนำเอาเครื่องตรวจคลื่น (EEG) มาช่วยระบุผลระบุตำแหน่งตัวชี้วัดหรือการสแกนตรวจสอบความผิดปกติระยะเริ่มต้นของระบบสมอง ซึ่งความสามารถในส่วนนี้เดิมทีแล้วมักจะต้องอาศัยจากกระบวนการตรวจประเมินทางคลินิกตามประสบการณ์และความเชี่ยวชาญของแพทย์ผู้เชี่ยวชาญเป็นหลัก และชุดเทคโนโลยีต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ปริมาณคลื่นสมองเชิงปริมาณ (Quantitative EEG หรือ qEEG) ในส่วนที่มีการประเมินตัวเลขการแกว่งและการเขียนผังข้อมูลแบบสมมาตรผ่านบริเวณหนังศีรษะ ได้ถูกหยิบยกขึ้นมาใช้งานเพื่อจำลองลักษณะความผิดปกติและการเปลี่ยนแปลงทางอวัยวะกายภาพก้านสมองที่เกิดจากตัวการรุมเร้าของอาการทางจิตระบบต่างๆ เป็นสำคัญ⁷ ท้ายทีสุดแล้ว เทคโนโลยีประมวลผลอย่างแมชชีนเลิร์นนิง (Machine learning) ที่นำมาประยุกต์ใช้ในการประเมินและจัดหมวดหมู่กลุ่มสมองคนปกติ เทียบกับ กลุ่มผู้ป่วยสมองผ่านกระบวนการมีส่วนร่วม จะเข้ามาเป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนสำคัญในวางรากฐานและยกระดับแนวทางการรักษาแบบตรงจุดเชิงรุกสำหรับการวินิจฉัยโรคต่อไป⁸ˈ⁹

การตลาดประสาทวิทยา (Neuromarketing)

แน่นอนว่า ความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในเรื่องพฤติกรรมการตัดสินใจของผู้บริโภค ถือเป็นหัวใจและแกนหลักของการศึกษาและการทำการตลาดเชิงประสาทวิทยา (Neuromarketing) การนำเอาประสิทธิภาพการวิเคราะห์ประเมินของเครื่องมือตรวจคลื่นไฟฟ้า (EEG) มาประยุกต์ใช้ในแวดวงอุตสาหกรรมในด้านนี้ มีเป้าหมายสำคัญเพื่อค้นหาจุดแข็งหรือหาจุดด้อยต่างๆ รวมทั้งการพัฒนาสื่อสปอตโฆษณาให้น่าดึงใจมากยิ่งขึ้น¹⁰ การจัดแต่งหรือบริหารสินค้า/งานบริการต่างๆ เพื่อยกระดับและเพิ่มมูลค่าแบรนด์ร่วมกัน

Emotiv x Neuromarketing - อนาคตของการศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคที่น่าจับตามอง ณ ศูนย์นวัตกรรมการท่องเที่ยว L’Oreal’s Luxury Lab

การแกว่งของเครื่องสแกนประเมินคลื่นไฟฟ้าสมอง EEG ยังสามารถถูกขยายผลเพื่อนำมาใช้ช่วยตรวจจับและวิเคราะห์ในประเด็นที่ว่า อารมณ์การจดจำสินค้าและตราตราสินค้าภายใต้จิตใต้สำนึก (Subconscious brand/product recall) ของผู้บริโภคมีกระบวนการอย่างไร¹¹ และการทำงานศึกษาในระดับที่ลึกลงไปอีกขั้น อย่างเช่น การทดสอบอารมณ์ร่วมต่อราคาป้ายหน้าร้าน (Neuropricing) ที่มีการพ่วงโปรแกรมประเมินสัญญาณการวิเคราะห์การจดจำอารมณ์พฤติกรรมผู้เล่นร่วมกันกับสัญญาณจากเครื่อง EEG เพื่อช่วยมองหาแนวทางการตั้งราคาสินค้าที่ตอบโจทย์ความคุ้มค่าและสร้างกำไรสูงสุดได้อย่างเหมาะสม¹²

Emotiv x Neuromarketing - สมองคนเรามีปฏิกิริยาการทำงานอย่างไรเมื่อเจอภาพราคาที่ต่างกัน

การศึกษากลุ่มงานวิจัยพฤติกรรมประสาทวิทยาแบบเจาะลึก (General Neuroscience Research)

นี่คือกลุ่มการศึกษาทดสอบที่มีความเกี่ยวข้องกับการค้นหาและทำความเข้าใจเรื่องสภาวะกระบวนการความสมมูลและการทำงานอย่างเป็นระบบของอวัยวะสมองมนุษย์ (เช่น สมองของเรามีการจัดการหรือแปลความระบบสัญญาณภาพ และตอบสนองต่อสัญญานเสียงสังเคราะห์ภายนอกอย่างไร) และการขยายผลไปตรวจสอบว่าระบบสมองส่วนต่างๆ มีวิธีการแลกเปลี่ยนและพูดคุยส่งต่อข้อมูลผ่านกันได้อย่างไร นอกจากนี้ ยังรวมไปถึงกระบวนการค้นหาและเข้าทำความเข้าใจความสอดคล้องความสัมพันธ์กันระหว่างความอัจฉริยะของระบบสมองกับกลุ่มโรคร้ายที่เป็นตัวกระตุ้น (เช่น ผู้ที่เผชิญปัญหากลุ่มอาการออทิสติกสเปกตรัม หรือผู้ป่วยโรคก้านสมองเสื่อมเฉียบพลัน/จิตเภท) ทั้งหมดนี้ จะเป็นการครอบคลุมกระบวนการวิจัยและวิเคราะห์การศึกษาในหลากหลายด้าน เช่น ปัจจัยร่วมทางสังคม อารมณ์สะสม ความเป็นระบบและเข้าใจของคอมพิวเตอร์ และการพัฒนาเพื่อเรียนรู้ความทรงจำและการเข้าใจเป็นต้น

การเชื่อมต่อและสั่งการระหว่างระบบสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI)

เป้าหมายสำคัญของโครงการวิจัยระบบพัฒนา BCI คือการแปลผลสัญญาณจิตเพื่อสะท้อนออกมาในรูปของการสั่งการทำงานเชิงกายภาพร่วมกับอุปกรณ์ระบบควบคุมภายนอก โดยผ่านการผสานอุปกรณ์ตรวจวัดคลื่นสมอง EEG เข้าเทียบเคียงร่วมกับระบบการสั่งการด้านคอมพิวเตอร์ การใช้สมาธิเพื่อสั่งคำสั่งจิตคอยเป็นตัวส่งข้อมูลพิมพ์เอกสารป้อนตัวหนังสือ การสั่งการรถเข็นผู้ป่วยไฟฟ้า หรือแม้กระทั่งการขยับและคอนโทรลแขนขาเทียมให้เคื่อนไหวได้อย่างใจคิด ทั้งหมดนี้คือเศษเสี้ยวของนวัตกรรมบางส่วนที่มีการใช้งานพัฒนาต่อเนื่องร่วมกับระบบตัวเชื่อมต่อ BCI และกำลังกลายมาเป็นเป้าหมายสำคัญที่จะเข้ามาพลิกฟื้นและส่งต่อความหวัง รวมถึงช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตที่ดีของกลุ่มผู้ป่วยผู้พิการได้ดียิ่งขึ้น¹³

ตัวเชื่อมต่อและสั่งการระหว่างก้านสมองและคอมพิวเตอร์ (BCI) - ยลโฉมอัจฉริยะผลงานชิ้นโบว์แดงของ John หนูน้อยวัย 8 ขวบ ผู้เผชิญภาวะปัญหาเส้นประสาทสมองใหญ่อักเสบ/สมองพิการ (Cerebral palsy) ที่ brainpaintbyjohn บน แพลตฟอร์ม Instagram

อีกขั้นของการพัฒนาและปูพรมยกระดับวงการอุตสาหกรรมดนตรี คือการเปิดตลาดนำนวัตกรรมระบบนี้ เข้าไปร่วมสร้างจังหวะดนตรีใหม่ๆ ให้กับเหล่านักแต่งเพลงและกลุ่มนักร้องชื่อดัง โดยพวกเขาสามารถควบคุมความคิดของตัวเองในการสร้างตัวโน้ตและเรียบเรียงเสียงทำนองดนตรีได้สวยงาม (ติดตามและค้นหาเรื่องราวอันน่าตื่นเต้นที่เกี่ยวข้องกับประเด็นบทความนี้ของเราที่นี่)

ตัวเชื่อมต่อสั่งการร่วมระหว่างสมองและอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ (BCI) - ชุดหูฟัง EPOC หัวเรือใหญ่จาก Emotiv & เครื่องมือวิเคราะห์สังเคราะห์เสียงระดับไอคอนิกอย่าง TONTO ถือเป็นความร่วมมือผลงานการสร้างสรรค์ที่สุดแสนจะเพอร์เฟกต์และลงตัวที่สุด

กล่าวโดยสรุป การนำชุดเครื่องมือและอุปกรณ์วัดคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) มาประยุกต์ใช้งาน ถือเป็นการส่งต่อความหวังอันเรืองรองที่จะเข้ามาเติมเต็มการไขคำตอบและเข้าใจถึงแก่นลึกของนิยามพฤติกรรมของมนุษย์ได้อย่างลึกซึ้งไปอีกขั้น ด้วยคุณสมบัติที่มีราคาสมเหตุสมผลและจับต้องได้ อีกทั้งความพรั่งพร้อมในสะดวกสบายและหยิบมาใช้งานได้ทันที จึงทำให้อุปกรณ์ชิ้นนี้ เป็นเครื่องมือที่พร้อมเคียงข้างเคียงและมอบประโยชน์มากมายในหลากหลายสาขาวิชาและแวดวงการทำงานพัฒนาต่างๆ ได้อย่างลงตัว โดยส่งต่อกระบวนการที่สามารถทำงานครอบคลุมตั้งแต่การยกระดับประสิทธิภาพของผู้ใช้งาน ไปจนถึงการช่วยสร้างภาพจำลองทางสรีรวิทยาด้วยการทำงานที่เข้าวิเคราะห์จิตได้ดีและลึกยิ่งขึ้น ซึ่งก้าวข้ามผ่านขีดจำกัดเดิมๆ ที่พบได้จากวิธีการเขียนคำตอบรายงานผลและเข้าวัดพฤติกรรมมนุษย์แบบดั้งเดิมไปได้อย่างสิ้นเชิง ด้วยการขยายขอบเขตการทำงานร่วมประเมินค่าอย่างมีเหตุผลคู่ขนานกับการนำเทคโนโลยี EEG มาปรับใช้เชิงรุก

ระบบคอมพิวเตอร์ควบคุมสั่งการผ่านสมองสังเคราะห์ (BCI) - ความร่วมมือสุดยิ่งใหญ่ Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes การฝึกขับสุดยอดรถแข่งหรู F1 โดยคอยควบคุมและสั่งการทิศทางด้วยคลื่นระบบคำสั่งจิตผ่านระบบส่งสัญญาณ

เรียบเรียงและสรุปความบทความโดย
รศินี รันเดนิยา (Roshini Randeniya), เจ้าหน้าที่วิจัยผู้เชี่ยวชาญ คณะทำงานวิจัยเพื่อ Emotiv Research Pty. Ltd

เอกสารอ้างอิง

1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).

2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).

3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).

4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).

5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).

6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).

7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).

8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).

9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).

10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).

11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)

12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).

13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod