Yapay zekadan bir sonraki teknoloji: Şimdi BCI yükseliyor

Bütün dünya yapay zeka konuşuyor, bu alandaki gelişmeleri ve yatırım patlamasını takip ediyor ama arka planda yapay zekanın ekonomik büyüme hızına yakın bir hızda yatırım almaya başlayan bir başka “geleceğin teknolojisi” daha var: Beyin Bilgisayar Arayüzü.

İngilizce BCI (Brain Computer Interface) harfleriyle anılan bu yeni teknolojinin öncelikli amacı beyni “okumak.” Ardından daha da iddialı bir hedef gelecek: Beyne bilgi yazmak.

BCI ile uğraşanlar da kabaca iki grup. Birinci grup, uzun yıllardır felçli hastalara bir ümit oluşturmaya çalışan doktorlar, cerrahlar, bilgisayar mühendisleri ve makine mühendislerinden oluşuyor. Onlar beyin sinyallerini, beyne yerleştirilen elektrotlarla “okuyup” sonra da bu sinyalleri anlayan bilgisayarlara aktarıyor, böylece felçli hastaların bilgisayarla haberleşmesi, hatta vücutlarına takılan robotik araçlarla hareket edebilir hale gelmeleri hedefleniyor. Bu teknolojinin deneme aşamasında çok sayıda başarılı uygulaması var.

İkinci grupta ise aynı teknolojiyi tıbbi amaçların dışında da ticarileştirmenin yollarını arayan, bunun için beyin sinyallerini okuyup bunları anlamlı biçime sokmaya çalışan çok sayıda bilimsel araştırma ve bazıları artık milyar dolarlık startun şirketi haline gelmiş şirketler var.

Bu teknoloji ve onun geleceğiyle ilgili ünlü Financial Times gazetesinde gazetenin yazarlarından John Tornhill geçen hafta çok ilginç ve önemli bir yazı yazdı. Bu yazıyı tam metne yakın çevirisiyle sunuyoruz:

***

Gerçeklik ile bilim kurgu arasındaki ayrımı yapmak giderek zorlaşıyor. Kontrolden çıkmış yapay zeka ajanları hükümet web sitelerini hackliyor. Genetiği değiştirilmiş domuzların böbrekleri insanlara naklediliyor. Nasa, asteroitlerde mineral bulma deneylerine sponsor oluyor.

Ancak gerçekliğin bilim kurguyla bulanıklaştığı özellikle büyüleyici —bir o kadar da ürkütücü— alanlardan biri, Saturnin Pugnet’in yapay zeka çevrelerinde ses getiren 168 sayfalık makalesinde tanımladığı şekliyle “beyin okuma”.

“Phase Lock” adlı manifestosunda Pugnet; beyin-bilgisayar arayüzlerinin (BCI) olağanüstü bir hızla geliştiğini ve gelecekte bir gün insan “yazılımını” yükseltmemize izin verebileceği yolları açıklıyor.

BCI cihazları halihazırda Parkinson hastalığını tedavi etmek ve felçli hastaların bilgisayar kullanabilmesini sağlamak amacıyla kullanılıyor. Pugnet, bunların insanlara bilişsel süper güçler kazandırabileceğini öne sürüyor. Ancak bu durumun korkutucu bir şekilde ters gidebileceği yolları da kabul ediyor.

Pugnet, “Hızlanan bir yapay zeka dünyasında olmasaydık, nörolojik teknolojiyi yavaşlatmak isterdim. Riskler çok yüksek,” diyor. Ancak, hızlanan bir yapay zeka dünyasında, yapay zeka modellerini insan çıkarlarıyla uyumlu hale getirmek için nöroteknolojiyi kullanmanın potansiyel faydalarının muazzam olduğunu da sözlerine ekliyor.

San Francisco merkezli bir girişimci ve yatırımcı olan Pugnet, nöroteknoloji sektörünü araştırmaya aylarını harcadı. Görüşleri kuşkusuz, süper zeki yapay zekaların insanları zekasıyla geride bırakmasının sadece bir zaman meselesi olduğuna dair Silikon Vadisi fikir birliğini yansıtıyor. Dolayısıyla tezine göre; eğer yapay zekayı yavaşlatamıyorsak, varlığımızı sürdürebilmemizi sağlamak için insanları hızlandırmamız gerekecek.

Elon Musk’ın 2016 yılında implant edilebilir BCI’lar geliştirmek üzere Neuralink’i kurmasının arkasında da bu düşünce yatıyordu. Lansmandan kısa bir süre sonra Musk, insanlardaki saniyede 10 bitlik hıza karşılık bilgisayarların saniyede bir trilyon bit hızında iletişim kurabileceğini söyledi. İnsan “bant genişliği”, yalnızca bir tür siborg oluşturarak, biyolojik ve dijital zekanın birleştirilmesiyle artırılabilirdi.

Yapay zekadaki gelişmeler yeni araştırma yolları açıyor ve ek bir yatırım dalgasının önünü açıyor. Nöroteknolojiye yönelik risk sermayesi fonlaması, 2024’teki 2,3 milyar dolardan geçen yıl 4,8 milyar dolara yükselerek iki katından fazla arttı. Pugnet’in argümanı; nöroteknolojinin, son on yılda büyük dil modellerine (LLM) yardımcı olan aynı ölçeklendirme yasalarından önümüzdeki on yılda faydalanabileceği yönünde.

Büyük dil modelleri, internetten taranan verilere devasa işlem gücü uygulayarak çalışır. Aynı şekilde yapay zeka modelleri de yeterli veri ve işlem gücü verildiğinde beyin aktivitesindeki kalıpları tanıyabilir ve yineleyebilir. Bu kaba kuvvet (brute-force) yaklaşımı, araştırmacıların beyni tam olarak anlamasını ve daha tartışmalı bir şekilde yeni yetenekler eklemesini sağlayabilir.

Pugnet barındırdığı tehlikeleri de tanımlıyor. Ancak etik bir şekilde uygulandığında, bu yaklaşımın insan değerlerini yansıtan daha güvenli yapay zekalar geliştirilmesine yardımcı olabileceğini savunuyor. Yapay zeka modelleri, BCI cihazları tarafından toplanan taranmış veriler üzerinde eğitilerek, kendisinin deyimiyle “entegrasyon yoluyla hizalanma” sağlayabilir. Bu durum, bugün kullandığımız kusurlu “kontrol yoluyla hizalanma” yaklaşımlarından daha güvenilir olabilir.

Bugüne kadar girişimsel (invaziv) BCI teknolojisi, yalnızca tıbbi alanda, vücuda yerleştirilebilir elektrotlar aracılığıyla kullanıldı. Yakın tarihli bir Nature Medicine makalesi, 45 yaşındaki felçli bir adamın iki yıl boyunca konuşma ve imleç kontrolü için bir BCI cihazı kullanarak dakikada ortalama 56 kelime hızla 183.060 cümle oluşturabildiğini anlattı.

Daha gelişmiş, girişimsel olmayan (non-invaziv) beyin görüntüleme cihazları da hızla gelişiyor. Bu hafta İngiliz girişim Cerca Magnetics, sara hastalığının (epilepsi) tedavisine yardımcı olmak amacıyla iki NHS (Ulusal Sağlık Hizmeti) hastanesinde girişimsel olmayan beyin tarama hizmetleri kurmak üzere hükümetten 7 milyon sterlinlik fon aldı.

Nottingham Üniversitesi’nde profesör ve Cerca Magnetics’in başkanı olan Matt Brookes, beyin taramasının tıbbi araştırmalar için “inanılmaz fırsatlar” sunduğunu söylüyor: “Bunların hepsi tamamen bilim kurgudan ibaret değil.”

Bazı nöroteknologların ölçeklendirme yaklaşımının nereye varacağı konusunda merakı uyanmış durumda, ancak Pugnet’in öngördüğü şekilde çalışacağı konusunda şüpheci kalmaya devam ediyorlar. Örneğin bir kişinin bir elma yemeyi düşündüğünü varsayalım. Bu düşünce, kişinin mutlu, aç, depresif veya beyin sarsıntısı geçirmiş olmasına bağlı olarak çok farklı beyin sinyalleri üretebilir.

Bir bilgisayarın soyut düşünceleri okuyabileceğine inanmak kesinlikle büyük bir inanç sıçraması gerektirir. Bu sürecin çift yönlü hale gelerek yapay zekanın “okumanın” yanı sıra “yazmasını” da sağlamasını hayal etmek ise daha da büyük bir sıçrama gerektirir. Ancak risk sermayesinin kendi kendine üstlendiği rol, girişimcilerin şüphecilik uçurumunu aşmalarına yardımcı oluyor. Başarısız olsalar bile tıp araştırmacıları için değerli bir ek veri kaynağı üretebilirler.