Yeni Yapay Zeka Modeli, Düşünceleri Yazıya Dönüştürerek Beynin Konuşmasına İmkan Tanıyor
Bilim dünyasında önemli bir gelişme yaşandı. Meta’daki bilim insanları, beynin manyetik sinyallerini analiz ederek düşünceleri yazılı hale getiren yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu teknoloji, beyin implantları kullanmaya gerek kalmadan, düşünceleri doğrudan metne dönüştürme yeteneğine sahip.
Meta araştırmacıları, yapay zeka kullanarak beynin düşünceleri nasıl yazıya dönüştürdüğünü gösteren iki yeni çalışma gerçekleştirdi. İlk çalışmada, gönüllülerin yazdığı cümleleri yeniden oluşturmak için beyin sinyallerini analiz eden bir yapay zeka modeli geliştirildi. İkinci çalışma ise beynin dil üretim sürecini haritalayarak, düşüncelerin adım adım nasıl yazıya çevrildiğini ortaya koydu. Bu çalışmalar, gelecekte beyin hasarı ya da yaralanma nedeniyle konuşma yetisini kaybeden kişilerin iletişim kurabilmesine olanak tanıyacak teknolojilerin geliştirilmesine zemin hazırlıyor.
Austin'deki Teksas Üniversitesi'nden hesaplamalı sinirbilimci Alexander Huth, “Bu, özellikle invaziv olmayan sinirsel çözümleme alanında büyük bir ilerleme” diyerek çalışmanın önemine dikkat çekti.
Manyetik Taramayla Düşünce Okuma
Araştırmacılar, manyetoensefalografi (MEG) adı verilen bir yöntemle beynin elektriksel aktivitelerinden kaynaklanan manyetik alanları ölçtü. Katılımcılar cümle yazarken, bu sinyaller yapay zeka modeli tarafından analiz edildi ve yazılan harfler %68 doğrulukla tahmin edildi. Sık kullanılan harflerde doğruluk oranı daha yüksekken, nadir harflerde (örneğin "Z" veya "K") hata oranı arttı. İlginç bir şekilde, model hatalı tahminlerde bulunduğunda, QWERTY klavyesinde hedef harfe yakın harfleri seçme eğilimindeydi. Bu da yapay zekanın motor sinyalleri kullanarak harf tahmini yaptığına işaret ediyor.
Beyin Dili Nasıl Üretiyor?
İkinci çalışma, dilin beyinde nasıl üretildiğini anlamaya yönelikti. Araştırmacılar, katılımcılar yazarken saniyede 1.000 MEG görüntüsü topladı. Bulgular, beynin önce cümlenin anlamını ve bağlamını oluşturduğunu, sonra ise kelimeleri, heceleri ve harfleri adım adım ürettiğini ortaya koydu. Uzmanlar, bu sürecin “hiyerarşik ayrıştırma” teorisini doğruladığını belirtti. Beyin, büyük anlam birimlerini küçük parçalara ayırarak bunları motor eylemlere dönüştürüyor. Ayrıca, beynin birbiri ardına gelen harf ve kelimeleri karıştırmamak için “dinamik sinir kodu” kullandığı keşfedildi. Bu kod, her bilgi parçasını beyinde sürekli farklı bir konuma taşıyarak net bir ayrım sağlıyor. Ancak MEG, bu temsillerin tam olarak hangi beyin bölgelerinde oluştuğunu şu an için tespit edebilmiş değil.
Gelecekte Olabilir: Giyilebilir Beyin-Bilgisayar Arayüzleri
Henüz hakem denetiminden geçmeyen bu çalışmalar, konuşma yetisini kaybetmiş insanlar için umut vaat ediyor. Şu anki MEG cihazları laboratuvar dışında kullanılmak için fazla büyük ve hassas. Ancak araştırmacılar, teknolojideki ilerlemelerle birlikte bu sistemlerin gelecekte giyilebilir hale gelebileceğini öngörüyor. Huth, “Mevcut teknolojiyle yapılabileceklerin sınırlarını zorluyorlar” diyerek ekibin başarısını övdü.
