Meta, beynin görsel temsillerini neredeyse anında çözebilen devrim niteliğinde bir yapay zeka sistemini tanıttı. Meta’nın bu yapay zeka sistemi, saniyede binlerce beyin aktivitesi ölçümünü yakalar ve ardından zihnimizde nasıl görüntülerin algılandığını ve işlendiğini yeniden oluşturur.
Zihin okuma: Yeni bir boyut
- Beyin aktivitesinin metinle ifade edilmesi: Meta’nın geliştirdiği bu yapay zeka tabanlı çözüm, beyin aktivitesini sürekli bir metin akışına dönüştürebilir. İnsanlar bir hikayeyi dinlerken veya hatta sessizce hayal ederken, sadece fMRI tarama verilerini kullanarak konuşmayı inanılmaz bir doğrulukla yeniden oluşturabilir. Daha önceki dil çözüm sistemleri cerrahi implantlar gerektiriyordu, ancak bu son atılım, felç veya motor nöron hastalığı nedeniyle iletişim kurmakta zorlanan hastalara yeni konuşma yolları açabilir.
- Zaman gecikmesinin üstesinden gelmek: fMRI’nın temel bir sınırlaması, beyin aktivitesini inanılmaz yüksek çözünürlükle belirli bir konuma haritalayabilmesine rağmen, takip edilemeyen bir içsel zaman gecikmesine sahip olmasıdır. Bu gecikme, fMRI taramalarının beyin aktivitesine yanıt olarak kan akışını ölçmesinden kaynaklanır ve bu yanıt yaklaşık 10 saniye içinde zirve yapar ve başlangıç seviyesine döner. Bu nedenle, en güçlü tarayıcı bile bu gecikmeyi aşamaz.
- Büyük dil modelleri ve yeni bir yaklaşım: Büyük dil modelleri, OpenAI’nin ChatGPT’sinin temelini oluşturan türden yapay zeka modelleridir. Bu modeller, konuşmanın anlamını sayılarla temsil edebilir ve bilim insanları, nöron aktivitesi desenlerini belirli bir anlam taşıyan kelime dizilerine karşılık gelen desenlerle eşleştirmek yerine, anlamı temsil edebilirler. Öğrenme süreci yoğundu: Üç gönüllü, her biri 16 saat boyunca podcast dinlemek için bir tarayıcıda yatmak zorundaydı. Çözücü, büyük bir dil modeli olan GPT-1’i kullanarak beyin aktivitesini anlamla eşleştirmeyi öğrendi. Daha sonra aynı katılımcılar, yeni bir hikaye dinlerken veya bir hikaye anlatmayı hayal ederken tarandı ve çözücü, sadece beyin aktivitesinden metin üretmek için kullanıldı. Zamanın yaklaşık yarısında, metin, orijinal kelimelerin amaçlanan anlamlarına yakın (hatta bazen tam olarak) eşleşti.
Bu atılım, beyin aktivitesini doğal konuşmaya yanıt olarak nasıl yorumlayabileceğimiz konusunda önemli bir adımdır ve gelecekte daha fazla uygulama alanı sunabilir.
