Bu Nöroprotez Binden Fazla Sözcüğü Tanıyor
Tümüyle felçli olan insanlar konuşamazlar. Düşüncelerini, beyin dalgalarını kelimelere çevirecek bir bilgisayar büyük bir adım olacaktır. Amerikalı bilim insanları şimdi böyle bir nöroprotez geliştirdiler. Protezin kelime hazinesi, daha önceki örnekleri fazlasıyla aşıyor. Yeni nörotprotez binden fazla sözcüğü tanıyor.
Nöroprotezler felçler için son derece önemli. Örneğin el protezlerini kontrol etmek için beyinden gelen sinir sinyallerini doğrudan doğruya çevirebiliyorlar. Arayüzler gelecekte felçli insanlara çevreleriyle iletişim kurmaya yardımcı olacak. ALS ya da locked in sendromu hastalarında konuşma yeteneği tamamen kaybolmaz. Bu yüzden uzun yıllardan bu yana düşünüleni “anlayan” arayüzler üzerinde çalışılıyor. İki kişi arasında geçen basit konuşmaların çevrilebildiği çalışmalar mevcut.
Bu tür deneyler genelde hastalıklar nedeniyle beyinlerinde elektrot bulunan epilepsi hastalarıyla yapılıyor çünkü belli başlı sinir hücrelerinin etkinliği burada doğrudan doğruya okunabiliyor. Örneğin Kaliforniya Üniversitesi’nden Edward Chang ve çalışma arkadaşları hastası, ağır bir inmenin ardından neredeyse tümüyle felç olan ve konuşma yetisini yitiren 36 yaşında bir erkek. Hasta sadece küçük kafa hareketlerinin yardımıyla bilgisayar destekli bir arayüzü çalıştırabiliyor. Deneyler için 128 elektrotlu, kredi karti büyüklüğünde bir implant, genç ve bilişsel yetisini kaybetmemiş hastaya yerleştirilmişti. Bilim insanları geçen yıl New Engtand Journal of Medicine dergisinde ilk başarılı sonuçlarını yayımlamışlardı.
Yapay zeka, öğrenme ve dil modeller ile yapılan çalışmalar sorunda program beyin dalgalarını dile dönüştürmeyi öğrenmiş. Hatta en sonunda kelime hazinesindeki, cümleleri bile tanıyabilmiş. Bilim insanları, “Hata payı dörtte bir kadardı,” diyor. Son araştırmada test edilen yöntem ise daha doğru ve daha kapsamlı olmakla kalmayıp, aynı zamanda daha doğrudan etkili. Bu şu anlama geliyor: Hastalar sadece zihinsel ve fiziksel olarak konuşmaya da çalışmakla kalmayıp, kelimeyi ya da harfi doğrudan doğruya düşünebilmişler. Bu da süreci biraz daha doğal hale getiriyor. Bu açıdan bakıldığında belki gündelik kullanım için daha uygun olabilir.
Diğer bazı araştırma grupları da motor sistem aracılığıyla, dolambaçlı bir yol kullanarak beyni daha okunabilir hale getirmeye çalışıyorlar. Örneğin geçen yıl bir ekip, elle yazmanın tamamen hayal edilmesinden (“Mindwriting”) söz etmişti. Son araştırmadan anlaşıldığı gibi, beynin kelimeleri hareket olarak mi yoksa zihinsel olarak mı ürettiği bilgisayar için o kadar da önemli olmayabilir.
Bilim insanları öte yandan nöroprotezin kelime hazinesini zahmetsiz bir şekilde genişletmenin kolay bir yolunu da buldular. Araştırmacılar, “Sözcükleri düşünmek yerine denek bu sefer onları hecelemek zorundaydı. Bu şekilde sadece 26 harf ile çok daha fazla kelime üretilebileceğini,” söylüyor. Makinenin harfleri daha iyi “anlaması” için uluslararasi alfabe tablosu kullanıldı (“Alpha, Bravo, Charlie,…”). Eğitim ve testler için yapay zeka ve klasik dil işleme modeller birleştirildi. Bilgisayar bu şekilde genelde harf yöntemiyle oluşturulan zihinsel cümleleri, 1152 kelimelik temel bir kelime dağarcığında tanıyabildi. Karakter başına ortalama hata oranı %6’nın biraz üzerinde ve dakikada neredeyse 30 harf işlenebiliyor.
Bu kelime dağarcığının günlük iletişim için çok yardımcı olacağına inanılıyor. Bilim insanları tarafından yapılan simülasyon hesaplamalan kelime dağarcığının büyük kayıplar olmadan 9 bin kelimeye kadar artılabileceğini gösteriyor.
Yazan: Selim ÖZTEMEL
Real-time decoding of question-and-answer speech dialogue using human cortical activity, Nature Communications, 30.07.2019.
Generalizable spelling using a speech neuroprosthesis in an individual with severe limb and vocal paralysis, Nature Communiciations, 8.11.2022.
Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria, The New England Journal of Medicine, 5.07.2021.
Bir yanıt bırakın