Zihin okumak gerçeğe bir adım daha yaklaştı: Bilim adamları beyin aktivitesini metne dönüştürebilen yapay zeka geliştirdiler.
Sistem şu anda birisi yüksek sesle konuşurken tespit edilen sinirsel modeller üzerinde çalışırken uzmanlar sonunda konuşamayan veya yazamayan hastalara yardımcı olabileceğini söylüyor.
San Francisco California Üniversitesi’nden araştırmanın ortak yazarı Dr. Joseph Makin “Henüz o aşamada değiliz ancak bunun bir konuşma protezinin temeli olabileceğini düşünüyoruz.” diyor
Nature Neuroscience dergisinde yazan Makin ve meslektaşları, epileptik nöbetleri izlemek için beyinlerine elektrot dizileri yerleştirilmiş dört katılımcıyı işe alarak sistemlerini nasıl geliştirdiklerini açıklıyorlar.
Bu katılımcılardan, “Tina Turner bir pop şarkıcısı” ve “O hırsızlar 30 mücevher çaldı” da dahil olmak üzere, 50 set cümleden defalarca sesli okumaları istendi. Ekip, konuşurken sinirsel aktivitelerini izledi.
Bu veriler daha sonra her bir konuşulan cümlenin beyin etkinliği verilerini bir dizi dizeye dönüştüren bir tür yapay zeka sistemi olan bir makine öğrenme algoritmasına dönüştürüldü.
Sayıların sadece konuşmanın yönleriyle ilgili olduğundan emin olmak için sistem beyin aktivite verilerinin küçük parçalarından tahmin edilen sesleri gerçek kaydedilmiş ses ile karşılaştırdı. Daha sonra sayı dizisi, sistemin bir kelime dizisine dönüştürülen ikinci bir bölümüne aktarıldı.
İlk başta sistem saçma cümleler kurdu. Ancak sistem her bir kelime dizisini, gerçekten yüksek sesle okunan cümlelerle karşılaştırırken kelimelerle ilgili sayı dizisinin nasıl ve hangi kelimelerin birbirini takip etme eğiliminde olduğunu öğrendi.
Ekip daha sonra sistemi test ederek konuşma sırasında sadece beyin aktivitesinden yazılı metin üretti.
Sistem mükemmel değildi. Hataları arasında “Bu müzisyenler harika bir şekilde uyum sağlıyor”, “Ispanak ünlü bir şarkıcıydı” ve “Duvarın yanında bir tel teli döşendi”, “Robin sarı bir zambak takacak mı” oldu.
Ancak ekip yeni sistemin doğruluğunun önceki yaklaşımlardan çok daha yüksek olduğunu buldu. Doğruluk kişiden kişiye değişmekle birlikte bir katılımcı için her cümlenin sadece% 3’ü düzeltmeye ihtiyaç duyuyordu. Ancak ikincisinin aksine algoritma sadece az sayıda cümle işliyor.
Makin “Kullanılan [50 cümlenin] dışına çıkmaya çalışırsanız, kod çözme çok daha kötüye gidiyor,” dedi. Sistemin büyük olasılıkla belirli cümleleri öğrenme, beyin aktivitesinden kelimeleri belirleme ve İngilizce genel kalıpları tanıma kombinasyonuna güveniyor olduğunu ekledi.
Ekip ayrıca bir katılımcının verileri üzerinde algoritmanın eğitilmesinin, son kullanıcıdan daha az eğitim verisine ihtiyaç duyulduğu anlamına geldiğini ve bu da eğitimi hastalar için daha az zahmetli hale getirebilecek bir şey olduğunu dile getirdiler.
Maastricht Üniversitesi’nden araştırmaya katılmayan bir uzman olan Dr Christian Herff, araştırmanın heyecan verici olduğunu söyledi. Çünkü sistem her katılımcı için 40 dakikadan az eğitim verisi ve sınırlı sayıda cümle kullanıldı, dedi.
“Böylece, şu ana kadar elde edilemeyen doğruluk seviyelerine ulaşıyorlar” dedi.
Bununla birlikte sistemin ciddiyetle konuşan insanlardan kaydedilen beyin aktivitesine dayandığı için birçok ciddi engelli hasta için henüz kullanılabilir olmadığını belirtti.
“Tabii ki bu harika bir araştırma ama bu insanlar ‘OK Google’ı da kullanabilirler ” dedi. “Bu düşüncenin çevirisi değil, konuşmaya katılan beyin aktivitesidir.”
Herff, insanların henüz düşüncelerini okudukları için endişelenmemesi gerektiğini söyledi: Beyin elektrotları implante edilmelidir, hayal edilen konuşma iç sesten çok farklıdır.
Ancak Sheffield Üniversitesi beyin makine arayüzlerinde uzman olan Dr. Mahnaz Arvaneh, etik konuların şu an dikkate alınmasının önemli olduğunu söyledi. “Makinelerin zihnimizi okuyabileceği noktadan çok çok uzaktayız” dedi. “Ama bu düşünmememiz gerektiği ve plan yapmamamız gerektiği anlamına gelmiyor.”.
