Araştırmacılar fMRI(manyetik rezonans görüntüleme) taramalarını yorumlayarak izlenen videonun ne içerdiğini yorumlayabilen bir yapay zeka programı geliştirdi. Bu gelişme yapay zeka alanının ilerlemesi ve beynin nasıl çalıştığını anlamamız adına büyük bir adım. Araştırmada kullanılan sarmal sinir ağı (convolutional neural network), daha öncesinde telefonların yüzümüzü ve objeleri algılayabilecek şekilde geliştirilmesinde büyük önem taşıyan bir yere sahipti. Purdue Üniversitesi biyomedikal mühendisliği öğretim üyelerinden Zhongming Liu, “Bu tip sinir ağları son yıllarda bilgisayarların etkili görsel işlem yapmasında kritik rol oynadı, bizim yöntemimizle de bu görsel işleme ve yorumlama algoritması sizin ne gördüğünüzü anlıyor.”
Geçmişte buna benzer sarmal sinir ağı algoritmaları kullanılan deneyler olmasına rağmen video içeriğinin ne olduğunu, yani sizin o an ne gördüğünüzü gerçek zamanlı olarak yorumlayabilmek açısından bu çalışma bir ilk. Bu da insanların çevresinden aldığı görsel uyaranların beyinde nasıl yönetildiğini anlamak açısından çığır açıcı.
Araştırmada 3 katılımcıdan toplamda 30 saatlik fMRI verisi toplandı, kişilerin her biri farklı ortamlardaki hayvan ve insanlardan oluşan 972 video izledi.İlk olarak bu veriler sarmal sinir ağının eğitilmesinde kullanıldı, daha sonrasında test aşamasında katılımcılara sinir ağının eğitiminde kullanılmayan yeni videolar izletildi ve algoritma bunları da başarıyla yorumladı.
Testin bitiminin ardından algoritmanın, katılımcının gördüğünü düşündüğü tahmini görsellerle gerçek görseller karşılaştırıldı. Kaplumbağa, insan, uçan bir kuş, Ay vb. bilgisayarın oluşturduğu gruplardan bazıları. Her iki saniyede bir beynin tekrar taranmasıyla bilgisayarın tahmini görseli de yeniden şekilleniyor.
Araştırmacılar beynin belirli bölgelerindeki aktivitenin belirli uyaranlarla eşleştiğini gösterdi, böylelikle beynin anlaşılması için kilit taşı bir hedef de gerçekleştirilmiş oldu. Bu çalışmada bir insanda eğitilen modelin farklı bir insanda da işe yaradığının kanıtlanması görme engelinin yenilmesi için de büyük bir adım. Eğer modelin gruplandırma ve yorumlama kesinlikleri iyileştirilebilirse gözler olmadan da beynin görsel bölümü uyarılabilir.
Araştırmanın tanıtım videosu için: https://youtu.be/Qh5_uMGXl1g
