KaramelaYedi
New member
MBeyin tarayıcıları ve yapay zeka (AI) ile ABD’li araştırmacılar, gönüllü deneklerdeki belirli düşünce türlerini en azından kabaca yakalayabildiler. Araştırma ekibinin Nature Neuroscience dergisinde bildirdiğine göre, geliştirdikleri bir kod çözücü, sözde fMRI görüntülerini (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) analiz ederek belirli deneysel durumlarda katılımcıların zihinlerinden geçenleri kabaca yeniden üretebildi.
Bu beyin-bilgisayar arayüzü biçimi, beyne elektrot yerleştirmek için ameliyat gerektirmez. Araştırmacılar, gelecekte bu teknolojinin felç sonucu konuşma yetisini kaybetmiş insanlara yardımcı olabileceğini umuyorlar.
Ancak uzmanlar şüpheci. Texas Üniversitesi’nden araştırma yazarlarının kendileri, teknolojilerinin düşünceleri gizlice okumak için kullanılamayacağını vurgulamaktadır. Bu şey ancak denekler birlikte oynarsa işe yarayabilir.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) olarak adlandırılan beyin-bilgisayar arayüzleri, insan düşüncelerinin teknik devreler vasıtasıyla okunması, işlenip hareketlere veya dile çevrilmesi prensibine dayanmaktadır. Bu şekilde, felçli insanlar bir dış iskeleti kontrol etmek için zihin kontrolünü kullanabilir veya kilitlenme sendromu olan insanlar dış dünyalarıyla iletişim kurabilir. Bununla birlikte, şu anda araştırılmakta olan karşılık gelen sistemlerin çoğu, elektrotların cerrahi olarak implantasyonunu gerektirmektedir.
Konuşma kod çözücü, kelime dizilerini tanır
Yeni yaklaşımda, bir bilgisayar beyin aktivitesine dayalı olarak kelimeler ve cümleler oluşturuyor. Bilim adamları, bu konuşma kod çözücüyü, üç deneğin bir manyetik rezonans görüntüleme (MRI) tarayıcısında yatarken 16 saat boyunca hikayeler duymasına izin vererek eğittiler. fMRI ölçümleri ile beyin bölgelerindeki kan akışı değişiklikleri daha sonra görünür hale getirilebilir. Bunlar da nöronların aktivitesinin bir göstergesidir.
Bir sonraki adımda, denekler yeni hikayeler, yani henüz bilmedikleri hikayeler duydular ve beyinleri fMRI kullanılarak tekrar incelendi. Önceden eğitilmiş konuşma kod çözücü, artık fMRI verilerinden, duyulanın içeriğini büyük ölçüde doğru şekilde yeniden üreten kelime dizileri oluşturabiliyordu.
Sistem, fMRI’de kaydedilen bilgileri tek tek kelimelere çevirmedi. Bunun yerine, ölçülen beyin aktivitelerini yeni hikayelerdeki en olası ifadelere atamak için eğitimde tanınan bağlantıları ve yapay zekayı (AI) kullandı.
Hollanda’daki Maastricht Üniversitesi Bilişsel Nörobilimler Bölüm Başkanı Rainer Goebel, bu yaklaşımı bağımsız bir sınıflandırmada açıklıyor: “Çalışmanın ana fikri, olası tümceciklerin sayısını saymak için bir AI dil modeli kullanmaktı. bir beyin aktivitesi modeliyle tutarlı bir şekilde birleştirilmelidir.”
ABD’li araştırmacı Jerry Tang, Austin’deki Teksas Üniversitesi Biyomedikal Görüntüleme Merkezi’nde beyin aktivitesi hakkında veri topluyor.
Kaynak: dpa
Ortak yazar Jerry Tang, testlerin sonucunu şöyle açıklıyor: Kod çözücü, “Henüz ehliyetimi almadım” cümlesini “O, araba sürmeyi öğrenmeye bile başlamadı” şeklinde çevirdi. Tang’a göre, örnek bir zorluğu gösteriyor: “Model zamirlerde çok kötü – ama nedenini henüz bilmiyoruz.”
Genel olarak, şifre çözücü, Rainer Goebel’e göre yeni, yani eğitimsiz hikayelerde seçilen birçok cümlenin orijinal metinden kelimeler içermesi veya en azından benzer bir anlama sahip olması konusunda başarılıydı. “Ancak, tam teşekküllü bir beyin-bilgisayar arayüzü için çok kötü olan epeyce hata da vardı, çünkü kritik uygulamalar için – örneğin kilitli hastalarla iletişim kurarken – yanlış beyanlar üretmemek özellikle önemlidir.”
Deneklerden bağımsız olarak bir öyküyü hayal etmeleri veya kısa animasyonlu sessiz bir film izlemeleri istendiğinde ve dekoderden bu öyküyü yeniden oynatması istendiğinde daha da fazla hata üretildi.
Goebel’e göre, sunulan sistemin sonuçları genel olarak güvenilir bir arayüz olarak uygun olamayacak kadar kötü: “fMRT tabanlı BCI’ların muhtemelen gelecekte birkaç denek ile yapılan araştırma çalışmaları ile sınırlı kalacağını tahmin etmeye cüret ediyorum – tıpkı şu anda olduğu gibi. Bu çalışmada durum.”
MRI teknolojisi hakkında daha fazla bilgi
Leibniz Nörobiyoloji Enstitüsü’nden Christoph Reichert de şüpheci: “Sunulan ve yeniden oluşturulmuş metnin örneklerine bakarsanız, bu teknolojinin beyin verilerinden güvenilir bir şekilde hayali bir metin oluşturmaktan hala çok uzak olduğu hemen anlaşılır.” Yine de çalışma, ölçüm teknikleri gelişirse nelerin mümkün olabileceğine dair ipuçları veriyor.
Fikri mahremiyet risk altında
Etik kaygılar da var: Gelecekteki gelişmelere bağlı olarak, yazarların kendileri yazıyor, fikri gizliliği korumak için önlemler gerekli olabilir, ancak kod çözücüyle yapılan testler, deneklerin hem eğitim hem de sonraki uygulama için işbirliği yapması gerektiğini gösterdi.
Jerry Tang, “Kafalarında sayarlarsa, hayvanları adlandırırlarsa veya şifre çözme sırasında başka bir hikaye düşünürlerse, süreç sabote edildi” diye açıklıyor.Kod çözücü, model başka bir kişiyle eğitildiğinde de kötü performans gösterdi.
WELT podcast’lerimizi buradan dinleyebilirsiniz.
Gömülü içeriğin görüntülenmesi için, üçüncü taraf sağlayıcılar olarak gömülü içeriğin sağlayıcıları bu izni talep ettiğinden, kişisel verilerin iletilmesi ve işlenmesine ilişkin geri alınabilir onayınız gereklidir. [In diesem Zusammenhang können auch Nutzungsprofile (u.a. auf Basis von Cookie-IDs) gebildet und angereichert werden, auch außerhalb des EWR]. Anahtarı “açık” konumuna getirerek, bunu kabul etmiş olursunuz (herhangi bir zamanda iptal edilebilir). Buna, GDPR Madde 49 (1) (a) uyarınca belirli kişisel verilerin ABD dahil üçüncü ülkelere aktarılmasına verdiğiniz onay da dahildir. Bununla ilgili daha fazla bilgi bulabilirsiniz. Onayınızı istediğiniz zaman anahtar ve sayfanın alt kısmındaki gizlilik aracılığıyla geri çekebilirsiniz.
“Aha! On dakikalık günlük bilgi” WELT’in bilgi podcast’idir. Her salı, çarşamba ve perşembe bilim alanından günlük soruları yanıtlıyoruz. Podcast’e Spotify, Apple Podcasts, Deezer, Amazon Music ve diğerleri üzerinden veya doğrudan RSS beslemesi aracılığıyla abone olun.
Bu beyin-bilgisayar arayüzü biçimi, beyne elektrot yerleştirmek için ameliyat gerektirmez. Araştırmacılar, gelecekte bu teknolojinin felç sonucu konuşma yetisini kaybetmiş insanlara yardımcı olabileceğini umuyorlar.
Ancak uzmanlar şüpheci. Texas Üniversitesi’nden araştırma yazarlarının kendileri, teknolojilerinin düşünceleri gizlice okumak için kullanılamayacağını vurgulamaktadır. Bu şey ancak denekler birlikte oynarsa işe yarayabilir.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) olarak adlandırılan beyin-bilgisayar arayüzleri, insan düşüncelerinin teknik devreler vasıtasıyla okunması, işlenip hareketlere veya dile çevrilmesi prensibine dayanmaktadır. Bu şekilde, felçli insanlar bir dış iskeleti kontrol etmek için zihin kontrolünü kullanabilir veya kilitlenme sendromu olan insanlar dış dünyalarıyla iletişim kurabilir. Bununla birlikte, şu anda araştırılmakta olan karşılık gelen sistemlerin çoğu, elektrotların cerrahi olarak implantasyonunu gerektirmektedir.
Konuşma kod çözücü, kelime dizilerini tanır
Yeni yaklaşımda, bir bilgisayar beyin aktivitesine dayalı olarak kelimeler ve cümleler oluşturuyor. Bilim adamları, bu konuşma kod çözücüyü, üç deneğin bir manyetik rezonans görüntüleme (MRI) tarayıcısında yatarken 16 saat boyunca hikayeler duymasına izin vererek eğittiler. fMRI ölçümleri ile beyin bölgelerindeki kan akışı değişiklikleri daha sonra görünür hale getirilebilir. Bunlar da nöronların aktivitesinin bir göstergesidir.
Bir sonraki adımda, denekler yeni hikayeler, yani henüz bilmedikleri hikayeler duydular ve beyinleri fMRI kullanılarak tekrar incelendi. Önceden eğitilmiş konuşma kod çözücü, artık fMRI verilerinden, duyulanın içeriğini büyük ölçüde doğru şekilde yeniden üreten kelime dizileri oluşturabiliyordu.
Sistem, fMRI’de kaydedilen bilgileri tek tek kelimelere çevirmedi. Bunun yerine, ölçülen beyin aktivitelerini yeni hikayelerdeki en olası ifadelere atamak için eğitimde tanınan bağlantıları ve yapay zekayı (AI) kullandı.
Hollanda’daki Maastricht Üniversitesi Bilişsel Nörobilimler Bölüm Başkanı Rainer Goebel, bu yaklaşımı bağımsız bir sınıflandırmada açıklıyor: “Çalışmanın ana fikri, olası tümceciklerin sayısını saymak için bir AI dil modeli kullanmaktı. bir beyin aktivitesi modeliyle tutarlı bir şekilde birleştirilmelidir.”
ABD’li araştırmacı Jerry Tang, Austin’deki Teksas Üniversitesi Biyomedikal Görüntüleme Merkezi’nde beyin aktivitesi hakkında veri topluyor.
Kaynak: dpa
Ortak yazar Jerry Tang, testlerin sonucunu şöyle açıklıyor: Kod çözücü, “Henüz ehliyetimi almadım” cümlesini “O, araba sürmeyi öğrenmeye bile başlamadı” şeklinde çevirdi. Tang’a göre, örnek bir zorluğu gösteriyor: “Model zamirlerde çok kötü – ama nedenini henüz bilmiyoruz.”
Genel olarak, şifre çözücü, Rainer Goebel’e göre yeni, yani eğitimsiz hikayelerde seçilen birçok cümlenin orijinal metinden kelimeler içermesi veya en azından benzer bir anlama sahip olması konusunda başarılıydı. “Ancak, tam teşekküllü bir beyin-bilgisayar arayüzü için çok kötü olan epeyce hata da vardı, çünkü kritik uygulamalar için – örneğin kilitli hastalarla iletişim kurarken – yanlış beyanlar üretmemek özellikle önemlidir.”
Deneklerden bağımsız olarak bir öyküyü hayal etmeleri veya kısa animasyonlu sessiz bir film izlemeleri istendiğinde ve dekoderden bu öyküyü yeniden oynatması istendiğinde daha da fazla hata üretildi.
Goebel’e göre, sunulan sistemin sonuçları genel olarak güvenilir bir arayüz olarak uygun olamayacak kadar kötü: “fMRT tabanlı BCI’ların muhtemelen gelecekte birkaç denek ile yapılan araştırma çalışmaları ile sınırlı kalacağını tahmin etmeye cüret ediyorum – tıpkı şu anda olduğu gibi. Bu çalışmada durum.”
MRI teknolojisi hakkında daha fazla bilgi
Leibniz Nörobiyoloji Enstitüsü’nden Christoph Reichert de şüpheci: “Sunulan ve yeniden oluşturulmuş metnin örneklerine bakarsanız, bu teknolojinin beyin verilerinden güvenilir bir şekilde hayali bir metin oluşturmaktan hala çok uzak olduğu hemen anlaşılır.” Yine de çalışma, ölçüm teknikleri gelişirse nelerin mümkün olabileceğine dair ipuçları veriyor.
Fikri mahremiyet risk altında
Etik kaygılar da var: Gelecekteki gelişmelere bağlı olarak, yazarların kendileri yazıyor, fikri gizliliği korumak için önlemler gerekli olabilir, ancak kod çözücüyle yapılan testler, deneklerin hem eğitim hem de sonraki uygulama için işbirliği yapması gerektiğini gösterdi.
Jerry Tang, “Kafalarında sayarlarsa, hayvanları adlandırırlarsa veya şifre çözme sırasında başka bir hikaye düşünürlerse, süreç sabote edildi” diye açıklıyor.Kod çözücü, model başka bir kişiyle eğitildiğinde de kötü performans gösterdi.
WELT podcast’lerimizi buradan dinleyebilirsiniz.
Gömülü içeriğin görüntülenmesi için, üçüncü taraf sağlayıcılar olarak gömülü içeriğin sağlayıcıları bu izni talep ettiğinden, kişisel verilerin iletilmesi ve işlenmesine ilişkin geri alınabilir onayınız gereklidir. [In diesem Zusammenhang können auch Nutzungsprofile (u.a. auf Basis von Cookie-IDs) gebildet und angereichert werden, auch außerhalb des EWR]. Anahtarı “açık” konumuna getirerek, bunu kabul etmiş olursunuz (herhangi bir zamanda iptal edilebilir). Buna, GDPR Madde 49 (1) (a) uyarınca belirli kişisel verilerin ABD dahil üçüncü ülkelere aktarılmasına verdiğiniz onay da dahildir. Bununla ilgili daha fazla bilgi bulabilirsiniz. Onayınızı istediğiniz zaman anahtar ve sayfanın alt kısmındaki gizlilik aracılığıyla geri çekebilirsiniz.
“Aha! On dakikalık günlük bilgi” WELT’in bilgi podcast’idir. Her salı, çarşamba ve perşembe bilim alanından günlük soruları yanıtlıyoruz. Podcast’e Spotify, Apple Podcasts, Deezer, Amazon Music ve diğerleri üzerinden veya doğrudan RSS beslemesi aracılığıyla abone olun.