Telefonunuzu yalnızca düşünerek kontrol edebildiğinizi hayal edin. Ya da telefonunuzun dikkat sürenizi, hafızanızı otomatik olarak geliştirdiğini… Hatta başkasının ne düşündüğünü anlamanıza yardım ettiğini?
Bir bilim kurgu senaryosu gibi görünse de, beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) adı verilen bu teknoloji artık yapay zeka ile birleşiyor ve gerçeğe yaklaşıyor. Sidney Teknoloji Üniversitesi’nden (UTS) araştırmacılar, yapay zekayı kullanarak insan düşüncelerini okuma alanında çığır açan çalışmalar yürütüyor.
Düşünceleri metne dönüştüren yapay zeka modeli
GrapheneX-UTS İnsan Merkezli Yapay Zeka Merkezi’nde çalışan Dr. Daniel Leong, EEG başlığına benzer bir cihaz takarak bilgisayar karşısında deney yapıyor. Cihazdaki 128 elektrot, beynin elektriksel sinyallerini algılıyor ve bunları bilgisayara iletiyor. Normalde epilepsi gibi nörolojik hastalıkların teşhisinde kullanılan bu yöntem, şimdi düşünceleri metne çevirmek için kullanılıyor.
Leong’un sessizce “mutlu zıplamak, sadece ben” cümlesini okuması ve ağız hareketleri, yapay zeka modelinin beynindeki sinyalleri analiz etmesine olanak tanıyor. Model, daha önce bu metinleri okuyan 12 gönüllünün EEG verilerini analiz ederek, her kelimenin karşılık geldiği beyin dalgalarını öğrenmiş durumda. Büyük dil modelleri sayesinde cümle içindeki olası hatalar da düzeltiliyor.
Sonuç olarak, Leong’un yalnızca düşünerek verdiği sinyallerden yapay zeka, “Mutlu bir şekilde atlıyorum, sadece benim” cümlesini başarıyla oluşturuyor. Elbette bu sistem hala gelişme aşamasında. Araştırmacılar, doğruluğu artırmak için daha fazla gönüllüyle deneylerini sürdürüyor.
Beyin-bilgisayar arayüzleri: Geçmişten bugüne
Beyin-bilgisayar arayüzleri ilk kez 20 yıl önce kuadriplejili bir kişinin beyin sinyalleriyle fare imlecini hareket ettirmesiyle dikkat çekmişti. Bugün bu teknoloji, hem cerrahi olarak yerleştirilebilen hem de ameliyat gerektirmeyen (non-invaziv) seçeneklerle gelişimini sürdürüyor.
Ancak dışarıdan ölçüm yapılan sistemlerde sinyaller gürültülü olabiliyor. UTS’ten Prof. Dr. Chin-Teng Lin, bu nedenle yapay zekanın devreye girdiğini ve sinyalleri filtreleyip güçlendirerek konuşma belirteçleri oluşturduğunu belirtiyor.
Her beyin farklı, yapay zeka bu farklılıkları öğreniyor
NSW Üniversitesi’nden biyoelektronik uzmanı Dr. Mohit Shivdasani, yapay zekanın her bireyin beyin dalga desenlerini tanıyarak kişiselleştirilmiş çözümler sunabileceğine dikkat çekiyor. “Bir kişide işe yarayan model, başka birinde farklılık gösterebilir. Yapay zeka bu farklılıkları hızla öğrenebilir,” diyor.
Ekip, bu öğrenmeyi desteklemek için “neurofeedback” adı verilen bir yöntem kullanıyor. Böylece yapay zeka, farklı insanların konuşma ve düşünme biçimlerine adapte oluyor. Şu anda ortalama %75 doğruluğa ulaşıldı; hedef ise %90.
Tıp, eğitim ve rehabilitasyonda devrim yaratabilir
Zihin okuyan yapay zeka, özellikle felç geçirmiş hastaların rehabilitasyonunda kullanılabilir. Dr. Shivdasani, hastanın beyin aktivitelerinin devam etmesini sağlayarak sinir hücrelerinin yeniden yapılanmasını teşvik edebileceğini belirtiyor. Otizmli bireylerde konuşma terapisini desteklemek de potansiyel kullanım alanlarından biri.
Kapalı döngü sistemlerle gerçek zamanlı geri bildirim sağlanabilmesi, dikkati artırma, hafızayı güçlendirme ve hatta duygusal dengeyi iyileştirme gibi birçok alanda çığır açabilir.
Giyilebilir teknolojilere entegre olacak
Bu sistemlerin günlük yaşamda kullanılabilmesi için daha kompakt hale gelmesi gerekiyor. Kimse, başında teller olan bir şapka ile dolaşmak istemez. Prof. Lin, bu teknolojinin artırılmış gerçeklik gözlükleri gibi giyilebilir cihazlara entegre edilebileceğini söylüyor.
Büyük teknoloji şirketleri şimdiden elektrotlu kulaklıklar gibi beyin sinyallerini okuyabilen yeni nesil cihazlar üzerinde çalışıyor. Ancak tüm bu gelişmelerle birlikte, “beyin mahremiyeti” ve etik kullanım konuları da gündemdeki yerini koruyor.
Dr. Shivdasani bu konuda uyarıyor: “Bu araçlara sahibiz, ama ne için ve ne kadar etik bir şekilde kullanacağımız asıl soru.”
Kaynak: Sydney team develop AI model to identify thoughts from brainwaves – ABC News
