Çoğu insan muhtemelen sadece şok anlarından, tek kelime edememenin ne kadar rahatsız edici olabileceğini biliyor. Konuşma kaslarının felce uğramasına yol açan nörolojik bozuklukları olan kişiler için bu duygu sürekli bir arkadaştır. Beyin verilerini beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) ve algoritmalar aracılığıyla konuşmaya çeviren implantların gelecekte yardımcı olup olmayacağı henüz belli değil. Ancak bu amaca yönelik teknolojinin büyük ilerleme kaydettiği açıktır.
Duyuru
Her durumda, “Nature” dergisindeki iki güncel vaka çalışması, konuşma hızı ve kelime dağarcığı açısından rekor değerleri rapor ediyor. San Francisco’daki Kaliforniya Üniversitesi’nden (UCSF) bir ekip, 1024 kelimelik bir kelime dağarcığıyla dakikada 78 kelimelik konuşma hızı bildirdi. Stanford Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, 125.000 kelimelik bir kelime dağarcığının hızının dakikada 62 kelime olduğunu tahmin ediyor. (Bir ön baskı sunucusuna gönderildiği için MIT Technology Review bu yılın Ocak ayında bu konuyu zaten ele almıştı). Her iki durumda da hata oranı %25 civarındadır.
Stanford araştırmacıları tarafından iki yıl önce belirlenen konuşma hızı rekoru dakikada 18 kelimeydi. Karşılaştırma için: Engelli olmayan insanlar dakikada yaklaşık 150 kelimeyle konuşurlar.
UC San Francisco beyin cerrahı Edward Chang’ın bakış açısından bu hedefe doğru büyük bir adım attık. Ekibinin hedefi: “Tamamen vücuda yerleştirilebilecek bir iletişim çözümü geliştirmek istiyoruz, çünkü bu onların birbirleriyle konuşmasının en doğal yolu” diyor.
Sinir ağları ve dilsel modeller
Çalışmaların pek çok ortak noktası var: Her iki çalışmada da, afazi olarak da bilinen ciddi konuşma bozukluğu olan bir test katılımcısına, beynin yüz ve ağız kaslarından sorumlu bölgelerine elektrotlar yerleştirildi. Elektrotlar, nöronlar ateşlendiğinde oradaki elektrik sinyallerini alıyor. Sinyalleri okumak için implantlar deneklerin kafalarındaki kablo bağlantıları aracılığıyla bilgisayarlara bağlandı.
Ancak sistemler verileri anında konuşmaya çevirmeyi başaramadı. Daha önce aylarca eğitim almaları gerekiyordu. Bir dizi seansta denekler belirli sesleri, kelimeleri veya cümleleri “söylediler” ve bunları bir monitörden okudular. Araştırmacılar daha sonra dil kalıplarını kullanarak değerlendirdikleri beyin veri denizindeki kalıpları takip etmek için tekrarlayan sinir ağlarını kullandılar. Sonunda, eğer test başarılı olursa, sentezlenen sesler deneklerin tam olarak söylemek istediklerini söyledi.
Duyuru
Ancak iki çalışmadaki implantlar farklıydı. USC ekibi, felç nedeniyle eklemlenemeyen bir deneğin serebral korteksine yerleştirilen 253 elektrotlu bir silikon implant yerleştirdi. Stanford çalışmasının konusu olan, amyotrofik lateral skleroz (ALS) sinir hastalığı nedeniyle konuşma yeteneğini kaybeden denek, serebral kortekse nüfuz eden toplam 128 elektrotla birlikte mikroelektrot (MEA) adı verilen çok daha küçük iki implant yerleştirdi. MEA’lar yerleşik implantlardır, ancak iltihaplanma ve yara izine yol açabilirler. Silikon çeşitlerinin beyne daha nazik olduğu düşünülüyor ancak insanlarda pek test edilmedi.
Önerilen editoryal içerik
İzniniz doğrultusunda harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videolarını yükle
YouTube videosunu şimdi yükleyin
ALS hastası yeniden iletişim kurabiliyor.
Sistemlerin eğitildiği aylar da farklı geçti. Stanford araştırmasındaki ALS hastası, telefon görüşmelerinden rastgele seçilen kelimeleri ve tüm cümleleri defalarca tekrarlamak zorunda kaldı, örneğin: “Son beş yıldır böyle oldu” veya “Yarı yolda çıktım.” Öte yandan UC çalışmasındaki denek, sistemi fonem adı verilen bireysel seslerle eğitti.
UC çalışmasının bir diğer özelliği: Ekip, beyin verilerinden deneklerin yalnızca konuşma niyetlerini değil aynı zamanda yüz ifadelerini de elde etti. Dil ve yüz ifadeleri, araştırmacıların eski bir video kaydından alınan deneğin sesini verdiği bir avatarla yeniden üretildi. Stanford araştırmasındaki hasta ise bir düğmeye bastığında söylenenleri erkek sesi olarak duyuyordu.
Önerilen editoryal içerik
İzniniz doğrultusunda harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videolarını yükle
YouTube videosunu şimdi yükleyin
Beyin implantları ve yapay zeka felçli bir kadının sesini nasıl yeniden üretiyor?
Henüz antrenmana hazır değilim
Hollanda’daki Utrecht Üniversitesi Tıp Merkezi’nden nöroloji uzmanları Nick Ramsy ve ABD Baltimaore’deki Johns Hopkins Üniversitesi’nden Nathan Crone, Nature dergisinin Haberler ve Görüşler bölümünde yeni bulgular hakkında yorum yapıyor. Çalışmaların bir “dönüm noktası” olduğunu ancak pratiğe giden yolun hâlâ uzun olduğu sonucuna varıyor. Her iki yöntem de zaman alıcı ve pahalıdır ve şu ana kadar yalnızca kablo bağlantısıyla çalışmıştır.
Ayrıca yazarlar bunların yalnızca iki vaka çalışması olduğundan şikayetçidir. Büyük ölçekli çalışmalar öncelikle yöntemin diğer hastalar için de işe yaradığını, özellikle de mevcut çalışmalardaki deneklerin aksine, konuşmaya çalışırken artık yüz veya ağız kaslarını harekete geçiremeyen hastalar için de işe yaradığını göstermek zorunda. Ayrıca, farklı tesislerin ve eğitim yöntemlerinin sonuç üzerinde ne gibi bir etkisinin olduğu da açık değildir.
Stanford araştırmacısı Francis Willet, “Her şey bir kavram kanıtıdır, ancak insanların günlük yaşamda kullanabileceği bir sistem değildir” diye itiraf ediyor. “Fakat bu, konuşma felci olan insanlar için daha hızlı iletişim kurma yönünde büyük bir adım.” UC Chang araştırmacısı, ABD Gıda ve İlaç İdaresi’nin (FDA) teknolojiyi “yakın gelecekte” onaylayacağını umuyor. Ancak zorluklar göz önüne alındığında, o zamana kadar konuşma hızı açısından rekorlardan biri veya diğeri kırılabilir.
(Ah)
Haberin Sonu
Duyuru
Her durumda, “Nature” dergisindeki iki güncel vaka çalışması, konuşma hızı ve kelime dağarcığı açısından rekor değerleri rapor ediyor. San Francisco’daki Kaliforniya Üniversitesi’nden (UCSF) bir ekip, 1024 kelimelik bir kelime dağarcığıyla dakikada 78 kelimelik konuşma hızı bildirdi. Stanford Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, 125.000 kelimelik bir kelime dağarcığının hızının dakikada 62 kelime olduğunu tahmin ediyor. (Bir ön baskı sunucusuna gönderildiği için MIT Technology Review bu yılın Ocak ayında bu konuyu zaten ele almıştı). Her iki durumda da hata oranı %25 civarındadır.
Stanford araştırmacıları tarafından iki yıl önce belirlenen konuşma hızı rekoru dakikada 18 kelimeydi. Karşılaştırma için: Engelli olmayan insanlar dakikada yaklaşık 150 kelimeyle konuşurlar.
UC San Francisco beyin cerrahı Edward Chang’ın bakış açısından bu hedefe doğru büyük bir adım attık. Ekibinin hedefi: “Tamamen vücuda yerleştirilebilecek bir iletişim çözümü geliştirmek istiyoruz, çünkü bu onların birbirleriyle konuşmasının en doğal yolu” diyor.
Sinir ağları ve dilsel modeller
Çalışmaların pek çok ortak noktası var: Her iki çalışmada da, afazi olarak da bilinen ciddi konuşma bozukluğu olan bir test katılımcısına, beynin yüz ve ağız kaslarından sorumlu bölgelerine elektrotlar yerleştirildi. Elektrotlar, nöronlar ateşlendiğinde oradaki elektrik sinyallerini alıyor. Sinyalleri okumak için implantlar deneklerin kafalarındaki kablo bağlantıları aracılığıyla bilgisayarlara bağlandı.
Ancak sistemler verileri anında konuşmaya çevirmeyi başaramadı. Daha önce aylarca eğitim almaları gerekiyordu. Bir dizi seansta denekler belirli sesleri, kelimeleri veya cümleleri “söylediler” ve bunları bir monitörden okudular. Araştırmacılar daha sonra dil kalıplarını kullanarak değerlendirdikleri beyin veri denizindeki kalıpları takip etmek için tekrarlayan sinir ağlarını kullandılar. Sonunda, eğer test başarılı olursa, sentezlenen sesler deneklerin tam olarak söylemek istediklerini söyledi.
Duyuru
Ancak iki çalışmadaki implantlar farklıydı. USC ekibi, felç nedeniyle eklemlenemeyen bir deneğin serebral korteksine yerleştirilen 253 elektrotlu bir silikon implant yerleştirdi. Stanford çalışmasının konusu olan, amyotrofik lateral skleroz (ALS) sinir hastalığı nedeniyle konuşma yeteneğini kaybeden denek, serebral kortekse nüfuz eden toplam 128 elektrotla birlikte mikroelektrot (MEA) adı verilen çok daha küçük iki implant yerleştirdi. MEA’lar yerleşik implantlardır, ancak iltihaplanma ve yara izine yol açabilirler. Silikon çeşitlerinin beyne daha nazik olduğu düşünülüyor ancak insanlarda pek test edilmedi.
Önerilen editoryal içerik
İzniniz doğrultusunda harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videolarını yükle
YouTube videosunu şimdi yükleyin
ALS hastası yeniden iletişim kurabiliyor.
Sistemlerin eğitildiği aylar da farklı geçti. Stanford araştırmasındaki ALS hastası, telefon görüşmelerinden rastgele seçilen kelimeleri ve tüm cümleleri defalarca tekrarlamak zorunda kaldı, örneğin: “Son beş yıldır böyle oldu” veya “Yarı yolda çıktım.” Öte yandan UC çalışmasındaki denek, sistemi fonem adı verilen bireysel seslerle eğitti.
UC çalışmasının bir diğer özelliği: Ekip, beyin verilerinden deneklerin yalnızca konuşma niyetlerini değil aynı zamanda yüz ifadelerini de elde etti. Dil ve yüz ifadeleri, araştırmacıların eski bir video kaydından alınan deneğin sesini verdiği bir avatarla yeniden üretildi. Stanford araştırmasındaki hasta ise bir düğmeye bastığında söylenenleri erkek sesi olarak duyuyordu.
Önerilen editoryal içerik
İzniniz doğrultusunda harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videolarını yükle
YouTube videosunu şimdi yükleyin
Beyin implantları ve yapay zeka felçli bir kadının sesini nasıl yeniden üretiyor?
Henüz antrenmana hazır değilim
Hollanda’daki Utrecht Üniversitesi Tıp Merkezi’nden nöroloji uzmanları Nick Ramsy ve ABD Baltimaore’deki Johns Hopkins Üniversitesi’nden Nathan Crone, Nature dergisinin Haberler ve Görüşler bölümünde yeni bulgular hakkında yorum yapıyor. Çalışmaların bir “dönüm noktası” olduğunu ancak pratiğe giden yolun hâlâ uzun olduğu sonucuna varıyor. Her iki yöntem de zaman alıcı ve pahalıdır ve şu ana kadar yalnızca kablo bağlantısıyla çalışmıştır.
Ayrıca yazarlar bunların yalnızca iki vaka çalışması olduğundan şikayetçidir. Büyük ölçekli çalışmalar öncelikle yöntemin diğer hastalar için de işe yaradığını, özellikle de mevcut çalışmalardaki deneklerin aksine, konuşmaya çalışırken artık yüz veya ağız kaslarını harekete geçiremeyen hastalar için de işe yaradığını göstermek zorunda. Ayrıca, farklı tesislerin ve eğitim yöntemlerinin sonuç üzerinde ne gibi bir etkisinin olduğu da açık değildir.
Stanford araştırmacısı Francis Willet, “Her şey bir kavram kanıtıdır, ancak insanların günlük yaşamda kullanabileceği bir sistem değildir” diye itiraf ediyor. “Fakat bu, konuşma felci olan insanlar için daha hızlı iletişim kurma yönünde büyük bir adım.” UC Chang araştırmacısı, ABD Gıda ve İlaç İdaresi’nin (FDA) teknolojiyi “yakın gelecekte” onaylayacağını umuyor. Ancak zorluklar göz önüne alındığında, o zamana kadar konuşma hızı açısından rekorlardan biri veya diğeri kırılabilir.
(Ah)
Haberin Sonu