PiKe
Member
Kulağa hem büyüleyici hem de korkutucu geliyor: Araştırmacılar bir kişinin beynini tarıyor ve düşünceleri hakkında sonuçlar çıkarabiliyor. Ancak bunun kısa sürede pratikte kullanılıp kullanılmayacağı şüphelidir.
Beyin tarayıcıları ve yapay zeka ile ABD’li araştırmacılar, gönüllü deneklerdeki belirli düşünce türlerini en azından kabaca yakalayabildiler. Ekibin “Nature Neuroscience” dergisinde yazdığı gibi, geliştirdikleri bir kod çözücü, katılımcıların zihninden geçenleri kabaca yeniden üretmek için belirli deneysel durumlarda sözde fMRT görüntülerini kullanabiliyordu.
Araştırmacılar, ameliyat gerektirmeyen bu beyin-bilgisayar arayüzünün bir gün örneğin felç sonucu konuşma yetisini kaybetmiş insanlara yardımcı olabileceğini umuyor. Ancak uzmanlar şüpheci.
Texas Üniversitesi’nden araştırma yazarları, teknolojilerinin düşünceleri gizlice okumak için kullanılamayacağını vurguluyor.
O nasıl çalışır?
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI), teknik devreler vasıtasıyla insan düşüncelerinin okunması, işlenip harekete veya dile çevrilmesi esasına dayanmaktadır. Bu şekilde, felçli insanlar bir dış iskeleti kontrol etmek için zihin kontrolünü kullanabilir veya kilitlenme sendromu olan insanlar dış dünyalarıyla iletişim kurabilir. Bununla birlikte, şu anda araştırılmakta olan karşılık gelen sistemlerin çoğu, elektrotların cerrahi olarak implantasyonunu gerektirmektedir.
Yeni yaklaşımda, bir bilgisayar beyin aktivitesine dayalı olarak kelimeler ve cümleler oluşturuyor. Araştırmacılar bu konuşma şifre çözücüyü, üç denek fonksiyonel bir manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) tarayıcısında yatarken 16 saat boyunca hikayeler dinleterek eğitti. Böyle bir fMRI ile beyin bölgelerindeki kan akışı değişiklikleri görünür hale getirilebilir ve bu da nöronların aktivitesinin bir göstergesidir.
Bir sonraki adımda, fMRI tüpünde beyinleri tekrar incelenirken denekler yeni hikayeler duydu. Daha önce eğitilmiş konuşma kod çözücü, araştırmacıların söylediğine göre fMRT verilerinden sözcük dizileri oluşturabiliyordu.
Sistem, fMRI’de kaydedilen bilgileri tek tek kelimelere çevirmedi. Bunun yerine, ölçülen beyin aktivitelerini yeni hikayelerdeki en olası ifadelere atamak için eğitimde tanınan bağlantıları ve yapay zekayı (AI) kullandı.
Hollanda’daki Maastricht Üniversitesi’nde Bilişsel Nörobilimler Bölüm Başkanı Rainer Goebel, bu yaklaşımı bağımsız bir sınıflandırmada açıklıyor: “Çalışmanın ana fikri, olabilecek olası ifadelerin sayısını saymak için bir AI dil modeli kullanmaktı. tutarlı bir beyin aktivitesi modeliyle birleştirilmelidir.”
Hala hatalı
Çalışmayla ilgili bir basın toplantısında, ortak yazar Jerry Tang, testlerin sonuçlarını açıkladı: Kod çözücü, “Henüz ehliyetimi almadım” cümlesini “O, araba sürmeyi öğrenmeye bile başlamadı” şeklinde yeniden üretti. Tang’a göre, örnek bir zorluğu gösteriyor: “Model zamirlerde çok kötü – ama nedenini henüz bilmiyoruz.”
Genel olarak, şifre çözücü, Rainer Goebel’e göre yeni, yani eğitimsiz hikayelerde seçilen birçok cümlenin orijinal metinden kelimeler içermesi veya en azından benzer bir anlama sahip olması konusunda başarılı.
“Ancak, tam bir beyin-bilgisayar arayüzü için çok kötü olan epeyce hata da vardı, çünkü kritik uygulamalar için – örneğin kilitli hastalarla iletişim – yanlış beyanlar üretmemek özellikle önemlidir.” Deneklerden bağımsız olarak bir öyküyü hayal etmeleri veya kısa animasyonlu sessiz bir film izlemeleri istendiğinde ve dekoderden bu öyküyü yeniden oynatması istendiğinde daha da fazla hata üretildi.
uzmanlar arasında şüphecilik
Goebel’e göre, sunulan sistemin sonuçları genel olarak güvenilir bir arayüz olarak uygun olamayacak kadar kötü: “fMRI tabanlı BCI’lerin (maalesef) muhtemelen gelecekte birkaç denek ile yapılan araştırma çalışmaları ile sınırlı olacağını tahmin etmeye cüret ediyorum. – Bu çalışmada olduğu gibi kalacak.”
Leibniz Nörobiyoloji Enstitüsü’nden Christoph Reichert de şüpheci: “Sunulan ve yeniden oluşturulmuş metnin örneklerine bakarsanız, bu teknolojinin beyin verilerinden güvenilir bir şekilde “hayali” bir metin oluşturmaktan hala çok uzak olduğu hemen anlaşılır. Bununla birlikte, çalışma, ölçüm teknikleri gelişirse nelerin mümkün olabileceğine dair ipuçları veriyor.
Etik kaygılar da var: Gelecekteki gelişmelere bağlı olarak, yazarların kendileri yazıyor, fikri gizliliği korumak için önlemler gerekli olabilir. Ancak kod çözücüyle yapılan testler, deneklerin hem eğitim hem de sonraki uygulama için işbirliği yapması gerektiğini gösterdi.
Jerry Tang, “Kod çözme sırasında kafalarında sayarlarsa, hayvanları adlandırırlarsa veya başka bir hikaye düşünürlerse, süreç sabote edildi” diye açıklıyor. Kod çözücü, model başka bir kişiyle eğitildiğinde de düşük performans gösterdi.
dpa
#Konular
Beyin tarayıcıları ve yapay zeka ile ABD’li araştırmacılar, gönüllü deneklerdeki belirli düşünce türlerini en azından kabaca yakalayabildiler. Ekibin “Nature Neuroscience” dergisinde yazdığı gibi, geliştirdikleri bir kod çözücü, katılımcıların zihninden geçenleri kabaca yeniden üretmek için belirli deneysel durumlarda sözde fMRT görüntülerini kullanabiliyordu.
Araştırmacılar, ameliyat gerektirmeyen bu beyin-bilgisayar arayüzünün bir gün örneğin felç sonucu konuşma yetisini kaybetmiş insanlara yardımcı olabileceğini umuyor. Ancak uzmanlar şüpheci.
Texas Üniversitesi’nden araştırma yazarları, teknolojilerinin düşünceleri gizlice okumak için kullanılamayacağını vurguluyor.
O nasıl çalışır?
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI), teknik devreler vasıtasıyla insan düşüncelerinin okunması, işlenip harekete veya dile çevrilmesi esasına dayanmaktadır. Bu şekilde, felçli insanlar bir dış iskeleti kontrol etmek için zihin kontrolünü kullanabilir veya kilitlenme sendromu olan insanlar dış dünyalarıyla iletişim kurabilir. Bununla birlikte, şu anda araştırılmakta olan karşılık gelen sistemlerin çoğu, elektrotların cerrahi olarak implantasyonunu gerektirmektedir.
Yeni yaklaşımda, bir bilgisayar beyin aktivitesine dayalı olarak kelimeler ve cümleler oluşturuyor. Araştırmacılar bu konuşma şifre çözücüyü, üç denek fonksiyonel bir manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) tarayıcısında yatarken 16 saat boyunca hikayeler dinleterek eğitti. Böyle bir fMRI ile beyin bölgelerindeki kan akışı değişiklikleri görünür hale getirilebilir ve bu da nöronların aktivitesinin bir göstergesidir.
Bir sonraki adımda, fMRI tüpünde beyinleri tekrar incelenirken denekler yeni hikayeler duydu. Daha önce eğitilmiş konuşma kod çözücü, araştırmacıların söylediğine göre fMRT verilerinden sözcük dizileri oluşturabiliyordu.
Sistem, fMRI’de kaydedilen bilgileri tek tek kelimelere çevirmedi. Bunun yerine, ölçülen beyin aktivitelerini yeni hikayelerdeki en olası ifadelere atamak için eğitimde tanınan bağlantıları ve yapay zekayı (AI) kullandı.
Hollanda’daki Maastricht Üniversitesi’nde Bilişsel Nörobilimler Bölüm Başkanı Rainer Goebel, bu yaklaşımı bağımsız bir sınıflandırmada açıklıyor: “Çalışmanın ana fikri, olabilecek olası ifadelerin sayısını saymak için bir AI dil modeli kullanmaktı. tutarlı bir beyin aktivitesi modeliyle birleştirilmelidir.”
Hala hatalı
Çalışmayla ilgili bir basın toplantısında, ortak yazar Jerry Tang, testlerin sonuçlarını açıkladı: Kod çözücü, “Henüz ehliyetimi almadım” cümlesini “O, araba sürmeyi öğrenmeye bile başlamadı” şeklinde yeniden üretti. Tang’a göre, örnek bir zorluğu gösteriyor: “Model zamirlerde çok kötü – ama nedenini henüz bilmiyoruz.”
Genel olarak, şifre çözücü, Rainer Goebel’e göre yeni, yani eğitimsiz hikayelerde seçilen birçok cümlenin orijinal metinden kelimeler içermesi veya en azından benzer bir anlama sahip olması konusunda başarılı.
“Ancak, tam bir beyin-bilgisayar arayüzü için çok kötü olan epeyce hata da vardı, çünkü kritik uygulamalar için – örneğin kilitli hastalarla iletişim – yanlış beyanlar üretmemek özellikle önemlidir.” Deneklerden bağımsız olarak bir öyküyü hayal etmeleri veya kısa animasyonlu sessiz bir film izlemeleri istendiğinde ve dekoderden bu öyküyü yeniden oynatması istendiğinde daha da fazla hata üretildi.
uzmanlar arasında şüphecilik
Goebel’e göre, sunulan sistemin sonuçları genel olarak güvenilir bir arayüz olarak uygun olamayacak kadar kötü: “fMRI tabanlı BCI’lerin (maalesef) muhtemelen gelecekte birkaç denek ile yapılan araştırma çalışmaları ile sınırlı olacağını tahmin etmeye cüret ediyorum. – Bu çalışmada olduğu gibi kalacak.”
Leibniz Nörobiyoloji Enstitüsü’nden Christoph Reichert de şüpheci: “Sunulan ve yeniden oluşturulmuş metnin örneklerine bakarsanız, bu teknolojinin beyin verilerinden güvenilir bir şekilde “hayali” bir metin oluşturmaktan hala çok uzak olduğu hemen anlaşılır. Bununla birlikte, çalışma, ölçüm teknikleri gelişirse nelerin mümkün olabileceğine dair ipuçları veriyor.
Etik kaygılar da var: Gelecekteki gelişmelere bağlı olarak, yazarların kendileri yazıyor, fikri gizliliği korumak için önlemler gerekli olabilir. Ancak kod çözücüyle yapılan testler, deneklerin hem eğitim hem de sonraki uygulama için işbirliği yapması gerektiğini gösterdi.
Jerry Tang, “Kod çözme sırasında kafalarında sayarlarsa, hayvanları adlandırırlarsa veya başka bir hikaye düşünürlerse, süreç sabote edildi” diye açıklıyor. Kod çözücü, model başka bir kişiyle eğitildiğinde de düşük performans gösterdi.
dpa
#Konular