Beyin implantı: Hasta dakikada 62 kelimelik rekor bir konuşma hızına ulaşır.
Lou Gehrig sendromu olarak da bilinen amyotrofik lateral skleroz (ALS) hastasının konuşma yetisini kaybetmesinin üzerinden sekiz yıl geçti. ALS’den felç olduğu için sadece ses çıkarabiliyor, sözleri anlaşılmaz hale geldi. İletişim kurmak için bir beyaz tahtaya veya bir iPad’e ihtiyacı vardı.
Ama şimdi bu değişti. Amerika Birleşik Devletleri’nde yaşayan kadın, yeni bir tür beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) için gönüllü olmuştu. Artık “Evim bana ait değil” veya “Sadece zor” gibi cümleleri normal kullanıma yakın bir oranda iletebiliyor.
Bu, Stanford Üniversitesi’nden bir ekibin bir ön baskı sunucusunda henüz yayınladığı bir makaleden ortaya çıkıyor. Çalışma henüz akran değerlendirmesinden geçmedi, ancak bilim adamları, kısaca “T12” olarak anılan deneklerinin implante edilen arayüzle önceki rekorları kırdığını söylüyorlar. Tesis, önceki rekordan üç kat daha hızlı, dakikada 62 kelime hızında iletişim sağlıyor. San Francisco’daki California Üniversitesi’nde projede yer almayan bir araştırmacı olan Philip Sabes, çalışmayı “büyük bir buluş” olarak nitelendirdi ve bu tür deneysel yöntemlerin yakında laboratuvardan çıkacağını söyledi. Pazarlama düşünülebilir.
“T12” (neredeyse) konuşkan bir hızda iletişim kurar
Sabes’e göre performans, artık konuşamayan birçok kişinin sahip olmak isteyeceği seviyede. “İnsanlar bunu isteyecek.” Karşılaştırma için, dil bozukluğu olmayan insanlar tipik olarak dakikada yaklaşık 160 kelime konuşurlar. Ve klavyeler, telefonlarda hızlı yazma, emojiler ve kısaltmalar çağında bile, doğrudan konuşma insandan insana iletişimin en hızlı biçimi olmaya devam ediyor.
Çalışma Twitter’da ve diğer sosyal medyada büyük ilgi uyandırdı – özellikle baş yazarlardan biri olan Krishna Shenoy ön baskının yayınlandığı gün pankreas kanserinden öldüğü için. Shenoy, kariyerinin bir bölümünü beyin arayüzleri aracılığıyla iletişim hızını artırmaya adamıştı ve kendisi de web’de güncel kayıtları topladı. 2019’da, Shenoy’un birlikte çalıştığı başka bir denek, o zamanlar bir rekor olan beyin arayüzü aracılığıyla dakikada 18 kelimeye kadar “yazmayı” başardı.
Shenoy’un ekibinin çalıştığı beyin-bilgisayar arayüzleri, bir kişinin motor korteksine gömülü küçük bir sivri uçlu elektrot bloğundan oluşuyor; bu, beynin öncelikle hareketle ilgili bir bölgesi. Sistemle araştırmacılar birkaç düzine nöronun aktivitesini aynı anda kaydedebilir ve kişi felçliyken bile düşündüğü hareketleri yansıtan kalıplar bulabilir.
Düşünce dilini öğrenin
Önceki çalışmada felçli gönüllülerden ilk kez el hareketlerini hayal etmeleri istenmişti. İmplantlar, sinir sinyallerini gerçek zamanlı olarak çözerek, ekrandaki bir imleci kontrol etmelerine, sanal bir klavyede harfleri seçmelerine, video oyunları oynamalarına ve hatta bir robotik kolu kontrol etmelerine izin verdi. Ancak yeni çalışmada Stanford ekibi, motor korteksteki aktivitenin dille ilgili hareketler hakkında da bilgi sağlayıp sağlayamayacağını bilmek istedi. Yani “T12″nin konuşmaya çalışırken ağzını, dilini ve ses tellerini nasıl hareket ettirmeye çalıştığını fark edebiliyor musunuz?
Bunlar küçük, ince hareketlerdir. Ve Sabes’e göre, Stanford ekibinin önemli bir bulgusu, sadece birkaç nöronun, bir bilgisayar programının bir hastanın hangi kelimeleri söylemeye çalıştığını iyi bir doğrulukla tahmin etmesi için yeterli bilgiyi sağlamasıdır. Bu bilgiler daha sonra Shenoy’un ekibi tarafından bir bilgisayar ekranına aktarıldı. Sentezlenmiş bir ses daha sonra bunları okur.
Shenoy ve arkadaşları, konuşmayı insanların gerçekleştirebileceği en karmaşık hareket olarak gören San Francisco’daki California Üniversitesi’nden (UCSF) Edward Chang’ın daha önceki çalışmalarından yararlanıyor. Sözcükler ağız, dudaklar ve dil ile hava ve titreşimlerle çalışarak oluşur. Örneğin “F” sesini çıkarmak için üst dişlerinizi alt dudağınıza yerleştirin ve nefes verin, konuşmak için gereken onlarca ağız hareketinden sadece biri.
“Etkileyici Yeni Performans Ölçütleri”
Chang daha önce bir deneğin bilgisayar aracılığıyla konuşmasına izin vermek için yalnızca beyne yerleştirilen elektrotları kullanmıştı, ancak ön baskılarında, Stanford araştırmacıları sistemlerinin daha doğru ve üç ila dört kat daha hızlı olduğunu söylüyorlar. Merhum Shenoy ve beyin cerrahı Jaimie Henderson’ın da aralarında bulunduğu araştırmacılar, “Bulgularımız felçli insanların normal hızlarda iletişim kurmaları için uygun bir yol öneriyor” diye yazıyor.
UCSF’de Chang’ın ekibiyle çalışan David Moses, çalışmanın “olağanüstü yeni performans standartlarına” ulaştığını söylüyor. Ancak rekorlar kırılmaya devam etse de Moses, “birkaç yıl içinde istikrarlı ve güvenilir performans sergilemenin giderek daha önemli hale geleceğini” söyledi. Beyinde yara oluşabileceği için veri kalitesi zamanla bozulur. Düzenleyicilerin böyle bir tesisin ticari kullanıma izin verip vermeyeceği söylenmiyor.
İleriye giden yol muhtemelen hem daha sofistike implantları hem de yapay zeka ile daha sıkı entegrasyonu içerecektir. Mevcut sistem zaten bir tür makine öğrenimi kullanıyor. Örneğin, doğruluğu artırmak için Stanford ekibi, genellikle bir cümlede hangi kelimenin geleceğini tahmin eden bir yazılım kullandı. Örneğin, İngilizce’de “ben” kelimesinden sonra “ham” yerine “am” gelir, ancak bu kelimeler kulağa benzer gelebilir ve bir kişinin beyninde benzer kalıplar oluşturabilir. Bir kelime tahmin sistemi ekleyerek, denek daha hızlı ve daha az hatayla konuşabildi.
Dil modelleri yardımcı olabilir
GPT-3 gibi yeni büyük dil modelleri artık tüm makaleleri yazabilir ve soruları yanıtlayabilir. Bu modelleri beyin arayüzlerine bağlayarak, insanlar daha hızlı konuşabilir çünkü sistem kısmi bilgilere dayanarak ne söylemeye çalıştıklarını daha iyi tahmin edebilir. Sabes, “Son yıllarda büyük konuşma modellerinin başarısı, böyle bir protez sese ulaşabileceğimize inanmamı sağlıyor, çünkü artık konuşmayı okumak için bu kadar olağanüstü iyi girdilere ihtiyacınız olmayabilir” diyor.
Shenoy’un grubu, bir düzineden fazla gönüllünün beynine elektrotlar yerleştiren BrainGate adlı bir konsorsiyumun parçası. Şu anda, yaklaşık 100 iğne benzeri elektrot içeren sert bir metal kare olan Utah Dizisi adı verilen bir implant kullanıyorlar. Elon Musk’ın beyin arayüzü şirketi Neuralink ve Paradromics adlı bir start-up’ın da aralarında bulunduğu bazı şirketler, aynı anda binlerce hatta on binlerce nöronu yakalayabilen daha gelişmiş arayüzler geliştirdiklerini söylüyor.
Şüpheciler, aynı anda (önemli ölçüde) daha fazla nöron ölçmenin bir fark yaratıp yaratmadığını hâlâ sorgulasa da, yeni çalışma, özellikle beyindeki dil gibi karmaşık şeyleri okumak söz konusu olduğunda, bunun olabileceğini öne sürüyor. Stanford bilim adamları, aynı anda ne kadar çok nöron okursa, “T12” konusunu anlamada o kadar az hata yaptıklarını keşfettiler. Daha önce Neuralink’te kıdemli bir bilim insanı olan Sabes, “Bu önemli bir bulgu çünkü Neuralink gibi şirketlerin beyne 1.000 elektrot yerleştirme çabalarının, görev çok büyük olduğunda bir fark yaratacağını gösteriyor” dedi.
(jle)
Haberin Sonu