تقييم موضوعي للألفة في الموسيقى باستخدام التخيل والتعلم الآلي القائم على تخطيط الدماغ الكهربائي

لماذا تهمك الأغاني التي في رأسك

مرَّ على معظم الناس تجربة استمرار تشغيل أغنية مفضلة في ذهنهم حتى بعد توقف الصوت. تطرح هذه الدراسة سؤالاً لافتاً: هل يمكننا أن نعرف، فقط من نشاط الدماغ خلال تلك اللحظات الصامتة، ما إذا كان الشخص يتخيل أغنية يعرفها جيداً أم أغنية لم يسمعها من قبل؟ باستخدام تسجيلات موجات الدماغ والتعلم الآلي، يظهر الباحثون أن أدمغتنا تحمل بصمة مميزة وقابلة للقياس للألفة الموسيقية، حتى عندما لا يصل أي صوت إلى الأذنين.

الاستماع إلى موسيقى تصمت فجأة

لاستكشاف هذا المسار الصوتي العقلي الخفي، جند الفريق عشرين بالغاً بلا تدريب موسيقي رسمي. اختار كل مشارك خمس أغنيات شعبية يعرفها جيداً بلغته الأم. ثم طابق العلماء كل واحدة منها مع أغنية مشابهة لكن غير مألوفة لفنانين أقل شهرة. خلال التجربة، استمع المشاركون إلى مقتطفات مدتها دقيقتان من هذه الأغنيات العشرة بينما سُجل نشاط أدمغتهم باستخدام قبعة عالية الكثافة تضم أكثر من 200 قطب كهربائي. دون إنذار، احتوت كل أغنية على فترات صمت قصيرة مدتها ثانيتان موزعة ضمنها. طُلب من المشاركين ببساطة أن يستمعوا بانتباه؛ لم يُطلب منهم تخيل أي شيء، لكنهم قيّموا لاحقاً مدى سهولة أن يملأوا ذهنياً القطع المفقودة.

قراءة موجات الدماغ في اللحظات الهادئة

جاءت القياسات الحاسمة من موجات الدماغ المسجلة فقط خلال تلك الصمتات القصيرة. وبما أنه لم يكن هناك صوت حاضر، فقد كان أي اختلاف بين الأغاني المألوفة وغير المألوفة ناتجاً عن نشاط داخلي مولَّد ذاتياً، مثل الذاكرة أو التوقع أو التخيل الموسيقي التلقائي. عالج الباحثون الإشارات الكهربائية لإزالة الضوضاء وقسموها إلى مقاطع قصيرة محورية حول كل فجوة صامتة. ثم حولوا هذه الأنماط الموجية المعقدة إلى ميزات رقمية، تلتقط خصائص إيقاعية بسيطة وخريطة أغنى لكيفية تزامن تقلبات مناطق الدماغ المختلفة مع الزمن.

تعليم الآلات لتمييز اللحن المألوف

بعد ذلك، درب الفريق خوارزميات حاسوبية لتتعلم الفرق بين الفترات الصامتة التي تلت أغاني مألوفة وتلك التي تلت أغاني غير مألوفة. لكل شخص بنوا نماذج منفصلة، مع مراعاة أن الأدمغة والتاريخ الموسيقي يختلفان بين المستمعين. استخدمت مجموعة من النماذج مقاييس كلاسيكية لقوة موجات الدماغ في نطاقات ترددية مختلفة، مثل ما يعرف بإيقاعات ثيتا وألفا المرتبطة بالذاكرة والانتباه الداخلي. أما النهج الثاني الأكثر تقدماً فتعامل مع نمط الترابط بين الأقطاب الكهربائية كنقاط على فضاء رياضي منحني، ثم قام بتسطيح هذا الفضاء بطريقة تحافظ على هيكله قبل إدخاله إلى المصنف. عبر الجميع، سمحت هذه الاستراتيجية الثانية للكمبيوتر بتمييز الألفة بدقة أعلى.

أين تعيش الموسيقى الصامتة في الدماغ

عندما فحص الباحثون أي الأقطاب الكهربائية كانت الأكثر أهمية لقرارات الكمبيوتر، برزت صورة واضحة. حملت الإشارات فوق مناطق السمع في جانبي الرأس، وخصوصاً في الجانب الأيمن، جزءاً كبيراً من المعلومات المفيدة. كما لعبت المناطق الجبهية في مقدمة الرأس دوراً رئيسياً، وكانت أنماط الترابط بين هذه المناطق مفيدة بشكل خاص. يتوافق هذا التوزيع مع أعمال تصوير دماغية سابقة تظهر أن الموسيقى المألوفة تربط مناطق السمع بشبكات الذاكرة والتحكم، مما يساعد الدماغ على توقع كيف ستتطور الألحان. ومن المثير للاهتمام أن تقييمات الأشخاص الشخصية لشدة التخيل الموسيقي أو مدى الإلفة لم تفسر بقوة أداء النماذج، مما يشير إلى أن عمليات دقيقة وتلقائية تم التقاطها تتجاوز التقارير الواعية.

ماذا يعني هذا للذاكرة و«قراءة العقل»

تُظهر الدراسة أنه من خلال الاستماع إلى الدماغ أثناء صمت موضعي دقيق، يمكن التمييز بدقة تبلغ نحو ثلاثة أرباع ما إذا كان الشخص يسمع في ذهنه أغنية معروفة جيداً أم أغنية غير معروفة. في الوقت الحالي هذا دليل مفهوم على مجموعة صغيرة من البالغين الشباب الأصحاء، ومسجل بمعدات معملية متقدمة. لكنه يلمّح إلى أدوات مستقبلية قد تقيّم الذاكرة الموسيقية—وربما أشكالاً أخرى من الذاكرة—دون أن تطلب من المرضى الإجابة على أسئلة أو أداء مهام. إذا تكرر ذلك في مجموعات أكبر وأكثر تنوعاً، وتم تكييفه لأنظمة تسجيل أبسط للدماغ، فقد يساعد هذا النهج يوماً ما في تتبع تغيُّر الذاكرة في حالات مثل الخرف، باستخدام لا شيء سوى الأغاني المفضلة ولحظات الصمت.

الاستشهاد: Darçot, B., Nicolier, M., Giustiniani, J. et al. Objective assessment of familiarity in music using imagery and EEG-based machine learning. Sci Rep 16, 8689 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41988-0

الكلمات المفتاحية: الذاكرة الموسيقية, تخطيط الدماغ الكهربائي, موجات الدماغ, التعلم الآلي, ألفة الموسيقى