Yapay Zeka, Beyin Aktivitesini Çözüyor ve Gördüklerimizi Yazıyor
Bilim, fütüristik bir kavram olan zihin okumaya bir adım daha yaklaştı. Japonya’daki NTT İletişim Bilimi Laboratuvarları’ndan hesaplamalı sinirbilimci Tomoyasu Horikawa liderliğindeki bir ekip tarafından geliştirilen ‘Zihin Altyazısı’ adlı yeni ve invaziv olmayan bir teknik, bir kişinin beyin aktivitesini kullanarak zihninde gördüğü veya canlandırdığı sahneleri etkileyici bir doğrulukla betimleyici cümlelere dönüştürebiliyor.
Haberi PodCast olarak dinlemek isterseniz;
Science Advances dergisinde yayımlanan bu çığır açıcı çalışma, beynin dünyayı kelimelere dökülmeden önce nasıl temsil ettiğine dair önemli ipuçları sunarken, aynı zamanda felç gibi dil sorunları yaşayan kişilerin iletişim kurmasına yardımcı olma potansiyeli taşıyor.
Yöntemin Farkı: Beynin Bağlamını Çözmek
Geleneksel yöntemler, beyin aktivitesini kullanarak yalnızca anahtar kelimeleri tahmin edebiliyordu. Ancak Horikawa’nın yöntemi, video içeriğinin konusunu, eylemlerini ve tüm bağlamını içeren karmaşık cümle yapılarını çözümleyerek bir atılım gerçekleştiriyor:
- Derin Dil Modeli: İlk olarak, 2.000’den fazla videonun metin altyazıları derin dil tabanlı bir yapay zeka modeli kullanılarak analiz edildi ve her bir altyazı, benzersiz bir sayısal “anlam imzasına” dönüştürüldü.
- Beyin Kod Çözücü Eğitimi: Ayrı bir yapay zeka aracı, altı katılımcının fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ile alınan beyin taramaları üzerinde eğitildi. Bu araç, katılımcılar videoları izlerken her bir anlam imzasıyla eşleşen beyin aktivitesi kalıplarını bulmayı öğrendi.
- Metin Oluşturma: Eğitimden sonra kod çözücü, yeni bir beyin taramasını okuyabiliyor ve buna karşılık gelen anlam imzasını tahmin edebiliyordu. Son aşamada ise, farklı bir yapay zeka metin oluşturucu, kişinin beyninden kodlanan anlam imzasına en yakın cümleyi arayıp oluşturuyordu.
Örnek Başarı: Şelaleden Atlayan Kişi
Deneylerde, bir katılımcı şelalenin tepesinden atlayan bir kişiyi içeren kısa bir video izlediğinde, yapay zeka modeli ilk tahminlerde “kaynak akışı” gibi kısa ifadelere ulaşırken, daha sonraki denemelerde “bir kişi bir dağ sırtındaki derin bir şelalenin üzerinden atlıyor” gibi tam ve bağlamsal bir cümleyi başarıyla tahmin etti.
Hafıza ve Anıların Çözümlenmesi
Araştırmacılar, katılımcılardan izledikleri video klipleri hatırlamalarını istediklerinde de aynı yöntemi uyguladı. Yapay zeka modelleri, bu anıların betimlemelerini de başarılı bir şekilde oluşturdu. Bu sonuç, beynin hem görsel bir şeyi izlerken hem de onu anımsarken benzer sinirsel temsilleri kullandığını gösteriyor.
Zihinsel Mahremiyet Endişesi
Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley‘den hesaplamalı sinirbilimci Alex Huth, bu gibi tekniklerin iletişim güçlüğü çeken insanlara yardımcı olabileceği umudunu dile getiriyor. Ancak Huth, araştırmacıların teoride gözetim, manipülasyon veya ayrımcılık için kullanılabilecek mahrem düşünceleri ve duyguları ortaya çıkarmaya yaklaştıkça, bu bulguların zihinsel mahremiyet (mental privacy) konusunda endişelere yol açtığını belirtiyor.
Horikawa ve Huth, mevcut modellerinin etik bir çizgiyi aşmadığını çünkü:
- Tekniklerin katılımcıların onayını gerektirdiğini.
- Modellerin henüz katılımcıların özel, spontane düşüncelerini ayırt edemediğini ifade ediyorlar.
Bu teknoloji, gelecekte invaziv beyin-bilgisayar arayüzlerinin, insanların sözel olmayan zihinsel temsillerini doğrudan metne çevirme sürecini iyileştirmesine yardımcı olabilir.
Kaynaklar: Tomoyasu Horikawa (NTT İletişim Bilimi Laboratuvarları, Japonya) ve ekibinin Science Advances dergisinde yayımlanan makalesi. Alex Huth (Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley) yorumları.
Bu haber ilgini çekebilir.
