Meta araştırmacıları, iki yeni çalışma ile yapay zekayı kullanarak beynin düşünceleri nasıl yazıya döktüğünü çözdü. İlk çalışmada, gönüllülerin yazdığı cümleleri yeniden oluşturmak için beyin sinyallerini analiz eden bir YZ modeli tasarlandı. İkinci çalışma ise beynin dil üretim sürecini haritalayarak, düşüncelerin adım adım nasıl yazıya dönüştüğünü ortaya koydu. Bu çalışmalar, gelecekte beyin hasarı veya yaralanması nedeniyle konuşamayan bireylerin iletişim kurmasına yardımcı olabilecek teknolojilere zemin hazırlıyor.
Austin’deki Teksas Üniversitesi’nden hesaplamalı sinirbilimci Alexander Huth, “Bu, özellikle invaziv olmayan kod çözme alanında büyük bir adım” diyerek çalışmanın önemini vurguladı.
Araştırmacılar, manyetoensefalografi (MEG) adı verilen bir yöntemle beynin elektriksel aktivitelerinden kaynaklanan manyetik alanları ölçtü. Katılımcılar cümle yazarken, bu sinyaller YZ modeli tarafından analiz edildi ve yazılan harfler %68 doğrulukla çözüldü. Sık kullanılan harfler daha yüksek doğrulukla tahmin edilirken, “Z” veya “K” gibi nadir harflerde hata oranları arttı. İlginç bir şekilde, model hatalı tahmin yaptığında, QWERTY klavyede hedef harfe yakın harfleri seçme eğilimindeydi. Bu da YZ’nin motor sinyalleriyle harf tahmini yaptığını gösteriyor.
İkinci çalışma, dilin beyinde nasıl oluştuğunu anlamaya odaklandı. Araştırmacılar, katılımcılar yazarken saniyede 1.000 MEG görüntüsü topladı. Bulgular, beynin önce cümlenin anlamını ve bağlamını oluşturduğunu, ardından kelimeleri, heceleri ve harfleri adım adım ürettiğini gösterdi.
Uzmanlar, bu sürecin “hiyerarşik ayrıştırma” teorisini doğruladığını ifade etti: Beyin, büyük anlam birimlerini küçük parçalara bölerek motor eylemlere dönüştürüyor.
Ayrıca, beynin birbiri ardına gelen harf ve kelimeleri karıştırmamak için “dinamik sinir kodu” kullandığı keşfedildi. Bu kod, her bilgi parçasını beyinde sürekli farklı bir konuma taşıyarak net bir ayrım sağlıyor. Ancak MEG, bu temsillerin tam olarak hangi beyin bölgelerinde oluştuğunu henüz tespit edemedi.
Bu çalışmalar, henüz hakem denetiminden geçmemiş olsa da, konuşma yetisini kaybetmiş kişiler için umut vadediyor. Şu anki MEG cihazları laboratuvar dışında kullanım için fazla büyük ve hassas. Ancak araştırmacılar, teknolojideki ilerlemelerin gelecekte bu sistemleri giyilebilir hale getirebileceğine inanıyor. Huth, “Mevcut teknolojiyle yapılabileceklerin sınırlarını zorluyorlar” diyerek ekibin başarısını övdü.
Bu yapay zeka modeli, beyin sinyallerini invaziv olmayan bir şekilde çözerek hem bilimsel hem de pratik alanda devrim yaratabilir.
Felçli hastalar veya nörolojik rahatsızlıkları olan bireyler, düşüncelerini yazıya dökerek yeniden iletişim kurabilir. Üstelik implant gerektirmemesi, teknolojinin daha geniş kitlelere ulaşmasını sağlayabilir.
Meta’nın bu yenilikçi çalışmaları, yapay zeka ve sinirbilim arasındaki köprüyü güçlendiriyor. Beynimizin sırlarını çözmek, artık sadece bir bilim kurgu hayali olmaktan çıkıyor gibi görünüyor.