Beyin Tarama Teknolojileri İnsanların Düşüncelerini Okuyabiliyor!
- Basın Bildirisi
- Sinirbilim (Nörobiyoloji)
- Bilim Haberciliği
Bu haber 1 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.
Bilim insanları, güçlü bir hesaplamalı dil modeli ve harici beyin taramaları sayesinde insanların duydukları, düşündükleri veya izledikleri hikayelerin bağlamını okuyabiliyorlar. Bu "düşünce okuma" yeteneği, 1 Mayıs'ta Nature Neuroscience'ta duyurulmasına rağmen, kullanılabilecek hale gelmesi için daha çok çalışma gerekiyor. Ancak sonuç, iletişim kurması zor olan veya konuşamayan insanlara yardımcı olmak üzere cihazlar üretilmesine olanak sağlayabilir. Bununla birlikte, araştırma aynı zamanda istenmeyen sinirsel dinlemelerle ilgili etik endişeleri de artırıyor.
Yöntem
California Üniversitesinden Sinir Mühendisi Gopala Anumanchipalli, araştırma sonuçları hakkında şöyle söylüyor:
Büyüleyici! Bu noktaya geldiğimizi görmek harika. Bunu gördüğüme çok sevindim.
Araştırmada kullanılan yeni sistem, son zamanlarda umut vaat eden implant cihazların aksine cerrahi müdahale gerektirmiyor. Ayrıca diğer yöntemlerden farklı olarak sınırlı kelime dizileri yerine sürekli kelime akışlarını okuyabiliyor.
Bu yeni çalışma için, üç kişi en az 16 saat boyunca bir MRI makinesinde gözlem altına alındı. Fonksiyonel MRI taramaları, beyindeki kan akışındaki değişiklikleri tespit etti. Bu değişiklikler, yavaş ve kusursuz şekilde ölçülemez olsa da beyin aktivitesini temsil etmek için yeterliydi.
Texas Üniversitesi'nden Alexander Huth ve Jerry Tang ile meslektaşları, bu sinirsel verilere dayanarak beyin aktivitesi sinyallerini belirli kelimelere ve fikirlere eşleştirmeyi başardılar. Bu yaklaşım, günümüzdeki yapay zekâ sohbet botlarının kullanılmasını sağlayan GPT gibi öncü bir dil modeline dayanıyordu.
Araştırmacılar; hikayelerdeki kelimelerle eşleşen beyin aktivitesi sinyallerinin neler olduğunu bulduktan sonra, bu sinyalleri kullanarak yeni kelimeleri ve fikirleri tahmin etme çalışmalarına başladılar. Süreç, aşamalı bir şekilde ilerledi. Bir dekoder, bir kelimeden sonra istatistiksel olarak hangi kelimelerin gelebileceğini hesapladı. Ardından beyin aktivitesi sinyallerini kullanarak bu kelimeler arasından birini seçti ve böylece kişinin beyninden geçen fikrin ana hatlarına ulaşıldı. Huth, bu konuda şunları söylüyor:
Kesinlikle her kelimeyi doğru bilemiyor. Aslında, kelime kelime bakarsak hata oranı oldukça yüksek, yüzde 92 ila 94 arasında. Ancak bu oranlar, fikirleri nasıl farklı kelimelerle ifade ettiğini açıklayamıyor, çünkü fikirleri anlayabiliyor. Örneğin, bir kişi 'Henüz ehliyetim yok' dediğinde, dekoder 'Henüz araba kullanmayı öğrenmeye bile başlamadı' şeklinde bir çıktı üretiyor.
Hızla ilerleyen beyin çözümleme alanı, zihinsel gizlilik konularında tartışmalara yol açabilir. Huth, yeni çalışmada bu konuya da değiniyor:
Bulguların rahatsız edici bulunabileceğini biliyoruz. İnsanları bir tarayıcıya koyup ne düşündüklerini okuyabilmek oldukça garip bir durum.
Ayrıca ekip, yeni yöntemin herkes için uygun olmadığının altını çiziyor. Her bir dekoder, kullanıldığı hasta için eğitiliyor ve ancak bu kişi için doğru sonuçlar verebiliyor. Dahası, bir kişinin fikirlerini tespit etmek için kişinin gönüllü olması gerekiyor. Yani kişi anlatılan hikâyeye dikkat etmiyorsa, dekoderin beyin sinyallerinden hikâyeyi tespit etmesi imkânsız. Katılımcılar; hikâyeyi görmezden gelerek hayvanlar hakkında düşünmek, matematik problemleri çözmek veya başka bir hikâyeye odaklanmak gibi eylemlerde bulunsalardı dinleme çabasını engelleyebilirdi. Anumanchipalli bu konuda şunları söylüyor:
Bu deneyler, gizliliği anlama amacıyla yapıldığı için memnunum. Bu konuda dikkatli olmalıyız, çünkü olan olduktan sonra geri dönüp araştırmaya ara vermek zor.
Araştırmanın sonuçlarına göre, beyin taramalarıyla düşüncelerin çözülmesi potansiyeli olsa da bu alanda daha fazla çalışmanın yapılması gerekiyor. Beyin çözümleme teknolojileri, konuşamayan veya kolayca iletişim kuramayan insanlara yardımcı olabilecek kusursuz cihazların geliştirilmesine yol açabilir. Örneğin, felçli bir kişinin düşüncelerini çözerek onun isteklerini anlamak ve iletişimini sağlamak mümkün olabilir.
Bunun yanı sıra bu teknoloji, nörolojik hastalıkların teşhis ve tedavisinde de önemli bir rol oynayabilir. Ancak, bu tür teknolojilerin kullanımıyla ilgili bazı etik endişeler ortaya çıkmaktadır. Özel düşüncelerin ve zihinsel aktivitelerin kaydedilmesi, insanların gizliliğini tehlikeye atabilir. Bu nedenle, bu alandaki araştırmaların gizlilik ve etiğe dair endişeleri dikkate alması önemlidir.
Sonuç
Bilim insanları, bu potansiyel teknolojilerin geliştirilmesi ve kullanımı konusunda toplumun görüşlerini ve endişelerini dikkate almalıdır. Sonuç olarak beyin taramalarıyla düşüncelerin çözülmesi; sinirbilim alanında önemli bir adım olmakla birlikte, hala geliştirilmesi gereken birçok yönü bulunmaktadır. Bu alandaki çalışmaların devam etmesi ve teknolojinin potansiyelini anlamak için daha fazla araştırmanın yapılması önemlidir.
Evrim Ağacı'nda tek bir hedefimiz var: Bilimsel gerçekleri en doğru, tarafsız ve kolay anlaşılır şekilde Türkiye'ye ulaştırmak. Ancak tahmin edebileceğiniz Türkiye'de bilim anlatmak hiç kolay bir iş değil; hele ki bir yandan ekonomik bir hayatta kalma mücadelesi verirken...
O nedenle sizin desteklerinize ihtiyacımız var. Eğer yazılarımızı okuyanların %1'i bize bütçesinin elverdiği kadar destek olmayı seçseydi, bir daha tek bir reklam göstermeden Evrim Ağacı'nın bütün bilim iletişimi faaliyetlerini sürdürebilirdik. Bir düşünün: sadece %1'i...
O %1'i inşa etmemize yardım eder misiniz? Evrim Ağacı Premium üyesi olarak, ekibimizin size ve Türkiye'ye bilimi daha etkili ve profesyonel bir şekilde ulaştırmamızı mümkün kılmış olacaksınız. Ayrıca size olan minnetimizin bir ifadesi olarak, çok sayıda ayrıcalığa erişim sağlayacaksınız.
Makalelerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu makalemizle ilgili merak ettiğin bir şey mi var? Buraya tıklayarak sorabilirsin.
Soru & Cevap Platformuna Git-
9
-
7
-
6
-
5
-
3
-
2
-
1
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
- J. Tang, et al. (2023). Semantic Reconstruction Of Continuous Language From Non-Invasive Brain Recordings. Nature Neuroscience, sf: 858-866. doi: 10.1038/s41593-023-01304-9. | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 22/02/2025 15:53:52 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/14701
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
