Beyin aktivitesini sürekli metin akışına çevirebilen bir yapay zeka tabanlı kod çözücü geliştirildi. Girişimsel olmayan bir yöntemle, yani ameliyata gerek olmadan gerçekleştirilen bu çalışma, rüya gören birinin düşüncelerini okuma gibi araştırmaların önünü açacak.
Beyin aktivitesini sürekli bir metin akışına çevirebilen yapay zeka tabanlı bir kod çözücü geliştirildi ve bir kişinin düşüncelerinin ilk kez invazif olmayan (yani herhangi bir hasar ameliyat olmadan) bir yöntemle okunması sağlandı. Bundan önce de beyindeki düşünceleri okumaya, onları komutlara çevirmeye yönelik çok sayıda çalışma yapılmıştı ama bunların hepsinde ameliyatla beyne bir dizi ‘alıcı’ çip yerleştirilmiş ve bu çipler dışarıdaki bir bilgisayara bağlanmıştı.
Bu kez ise kod çözücü yapay zeka yüklü bilgisayar, insanlar örneğin manyetik rezonansla beyin görüntüleme sistemi olan fMRI cihazının içindeyken, oradan gelen verileri kullanıyor ve insanların o sırada bir hikayeyi dinlerken, hatta sessizce hayal ederken, beyinlerinden geçeni esrarengiz bir doğrulukla tekrar oluşturabiliyor. Daha önceki dil çözümleme sistemleri cerrahi implantlar gerektiriyordu ve bu son gelişme, felç ya da motor nöron hastalığı nedeniyle iletişim kurmakta zorlanan hastalarda konuşmayı eski haline getirmenin yeni yollarını ortaya koydu.
fMRI’ın değişmez bir handikapı var: Aktiviteyi gerçek zamanlı olarak izlemeyi imkansız kılan doğal bir gecikme mevcut. fMRI taramaları beyin aktivitesine verilen kan akışı tepkisini ölçüyor ve bu süre kısalamıyordu. Şimdi ChapGPT türevi yapay zeka dil modellerinin ortaya çıkışı yeni bir yol sağladı: Bu modeller, konuşmanın anlamını sayılarla temsil edebiliyor ve bilim insanlarının, aktiviteyi kelime kelime okumaya çalışmak yerine, hangi nöronal aktivite modellerinin belirli bir anlama sahip kelime dizilerine karşılık geldiğine bakmalarına olanak tanıyor.
ChatGPT’nin öncüsü GPT-1 beyin aktivitesini anlama eşleştirmek üzere eğitildi. Sonra katılımcılar yeni bir hikaye dinlerken veya bir hikaye anlattıklarını hayal ederken tarandı ve kod çözücü yalnızca beyin aktivitesinden metin üretmek için kullanıldı. Yaklaşık yarı zamanda, metin orijinal kelimelerin amaçlanan anlamlarıyla yakından ve bazen de tam olarak eşleşti.
Nature Neuroscience’daki makaleye göre, katılımcılardan tarayıcıdayken dört kısa, sessiz video izlemeleri istendi ve kod çözücü, içeriğin bir kısmını doğru bir şekilde tanımlamak için beyin aktivitelerini kullanabildi. Texas Üniversitesi’nde doktora öğrencisi olan ve çalışmanın yazarlarından Jerry Tang, “Sistemin kötü amaçlar için kullanılabileceğine dair endişeleri çok ciddiye alıyoruz ve bundan kaçınmak için çalıştık. İnsanların bu tür teknolojileri yalnızca istedikleri zaman ve kendilerine yardımcı olması için kullandıklarından emin olmak istiyoruz” diyor.
Oxford Üniversitesi’nden Prof. Tim Behrens ise bu çalışmayı etkileyici bulduğunu belirterek, bunun rüya gören birinin düşüncelerini okuma ya da arka plandaki beyin aktivitesinden yeni fikirlerin nasıl ortaya çıktığını araştırmak gibi bir dizi deneysel olasılığın önünü açtığını söyledi.