Yeni Zihin Okuma Aracı “BrainGPT” Düşünceleri Ekranda Metne Dönüştürüyor
Sydney Teknoloji Üniversitesi’nin Yapay Zeka Merkezi’ndeki araştırmacıların yeni bir buluşu olarak “zihin okuma” gerçek olmak üzere olabilir – ve mümkün olan en gerçek anlamda, düşüncelerin bir ekranda kelimelere dönüştürüldüğünü görüyor.
UTS Bilgisayar Bilimleri Fakültesi’nde Seçkin Profesör ve GrapheneX-UTS HAI Merkezi Direktörü Ching-Ten Lin, “Bu araştırma, ham EEG dalgalarını doğrudan dile çevirme konusunda öncü bir çabayı temsil ediyor ve bu alanda önemli bir atılımı işaret ediyor” dedi.
Araştırmayı yöneten Lin, “Bu, beyinden metne çeviri sürecine ayrık kodlama tekniklerini dahil eden ve sinirsel kod çözmeye yenilikçi bir yaklaşım getiren ilk yöntemdir” dedi. “Büyük dil modelleriyle entegrasyon da sinirbilim ve yapay zekâda yeni sınırlar açıyor.”
Yapay zeka ve makine öğrenimi araştırmacılarının yıllık toplantısı olan NeurIPS konferansında spot bildiri olarak seçilen bir çalışmada, katılımcılar sessizce metin pasajlarını okurken, DeWave adlı bir yapay zeka modeli – girdi olarak yalnızca beyin dalgalarını kullanarak – bu kelimeleri bir ekrana yansıttı.
Beyin sinyallerini dile çevirebilen ilk teknoloji olmasa da, şimdiye kadar ne beyin implantları ne de tam teşekküllü bir MRI makinesine erişim gerektiren tek teknoloji. Araştırmacılar, yeni teknolojinin bu tür ekstralar olsun ya da olmasın kullanılabildiği için, göz izleme yazılımı gibi ek girdiler gerektiren öncüllerine göre de avantajlı olduğunu söylüyor.
Bunun yerine, kullanıcıların sadece beyin aktivitelerini elektroensefalogram (EEG) yoluyla kaydeden bir başlık takmaları gerekiyor – bir göz takip cihazından çok daha pratik ve kullanışlı (MRI makinesinden bahsetmiyorum bile). Araştırmacılar bunun, sinyalin implantlardan elde edilen bilgilerden biraz daha gürültülü olduğu anlamına geldiğini kabul ettiler – ancak o zaman bile teknoloji denemelerde oldukça iyi performans gösterdi. BLEU algoritması kullanılarak yapılan doğruluk ölçümleri – orijinal bir metnin makine tarafından çevrilmiş bir çıktıya benzerliğini 0 ile 1 arasında bir puan vererek değerlendirmenin bir yolu – yeni teknolojiyi yaklaşık 0,4 olarak ortaya koydu.
Kuşkusuz bu, daha invaziv yöntemlere dayanan diğer seçeneklerden bazıları kadar iyi değil. Araştırmaya eşlik eden makalenin ilk yazarı Yiqun Duan, “Model fiilleri eşleştirmede isimlerden daha becerikli” dedi ve “isimler söz konusu olduğunda, ‘yazar’ yerine ‘adam’ gibi kesin çevirilerden ziyade eşanlamlı çiftlere doğru bir eğilim gördük” diye ekledi.
Duan, “[Bu hataların] beynin bu kelimeleri işlerken anlamsal olarak benzer kelimelerin benzer beyin dalgası kalıpları üretmesinden kaynaklandığını düşünüyoruz” dedi.
Ancak araştırmacılar bu doğruluk oranını geleneksel dil çeviri programlarıyla karşılaştırılabilir bir seviye olan 0,9’a kadar yükseltebileceklerine inanıyorlar. Testlerini 29 katılımcı üzerinde gerçekleştirdikleri için zaten bir avantaja sahip olduklarından şüpheleniyorlar – bu kulağa çok fazla gelmeyebilir, ancak diğer birçok kod çözme teknolojisi denemesinden daha yüksek bir büyüklük sırasıdır.
“Zorluklara rağmen modelimiz anlamlı sonuçlar veriyor” diyen Duan, “anahtar kelimeleri hizalıyor ve benzer cümle yapıları oluşturuyor” dedi.
Sonuçlar NeurIPS konferansında gösterildi ve bir ön baskı ArXiV’de bulunabilir. Henüz hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.
Kaynak: https://www.iflscience.com
Derleyen: Figen Berber