Bilim insanları, bu araştırmayı, NeurIPS konferansında öne çıkan bir makale olarak sundular. Makalede, katılımcıların sessizce metin parçalarını okudukları ve DeWave adı verilen bir yapay zeka modelinin, girdi olarak yalnızca beyin dalgalarını kullanarak, bu kelimeleri ekrana yansıttığı anlatılıyor. Daha sonra, bu metin, ChatGPT adı verilen bir büyük dil modeline verilerek, daha anlamlı ve akıcı bir şekilde yeniden yazılıyor.
Bu araştırma, beyin sinyallerini konuşma diline çevirebilen ilk teknoloji olmasa da, şu ana kadar geliştirilenler arasında en basit ve en pratik olanı olarak dikkat çekiyor. Araştırmacılar, yeni teknolojinin, göz izleme yazılımı gibi ek girdi gerektiren önceki modellere göre de bir avantajı olduğunu ve bu tür ekstra donanımlarla birlikte veya bu bunlar olmadan kullanılabildiğini söylüyorlar.
Yeni teknolojide, kullanıcıların beyin aktivitelerini elektroensefalogram (EEG) aracılığıyla kaydeden bir başlık takmaları yeterli oluyor. Bu, bir göz takip cihazından (ve doğal olarak bir MRI makinesinden) çok daha ucuz ve kullanışlı bir sistem. Araştırmacılar, sadece bu başlığın kullanılmasının sinyalin implantlardan elde edilen bilgiye göre biraz daha fazla gürültüye sahip olduğu anlamına geldiğini kabul ediyor olsalar da, bu gürültüye rağmen denemelerde oldukça iyi performans gösterdiğini belirtiyorlar.
UTS HAI Research - BrainGPT
Araştırmaya eşlik eden makalenin baş yazarı Yiqun Duan, sistemin doğruluğunu değerlendirmek için BLEU algoritmasını kullandıklarını ve yeni teknolojiyi yaklaşık 0,4 olarak belirlediklerini söylüyor. Bu oran, daha invaziv yöntemlere dayanan diğer seçeneklerden bazıları kadar iyi olmasa da, sistemin anlamlı sonuçlar verdiğini ve anahtar kelimeleri sıralayabildiğini ve benzer cümle yapıları oluşturabildiğini ifade ediyor.
Duan, sistemin bazı hatalar yaptığını da kabul ediyor. Örneğin, isimleri eşleştirme konusunda fiillerden daha zayıf olduğunu ve bazen eşanlamlı kelimeleri karıştırdığını belirtiyor. Duan, bu hataların, beyin bu kelimeleri işlediğinde anlamsal olarak benzer kelimelerin benzer beyin dalgası modelleri üretebilmesinden kaynaklandığını düşündüğünü söylüyor.
Araştırmanın lideri ve UTS Bilgisayar Bilimleri Okulu Seçkin Profesörü Ching-Ten Lin ise, bu araştırmanın, saf EEG dalgalarını doğrudan dile çevirme konusunda öncü bir çabayı temsil ettiğini ve bu alanda önemli bir gelişmeyi gösterdiğini vurguluyor. Lin, bu araştırmanın, beyinden metne çeviri sürecine ayrı kodlama tekniklerini dahil eden ve sinirsel kod çözmeye yenilikçi bir yaklaşım getiren ilk çalışma olduğunu da ekliyor. Lin, büyük dil modelleriyle entegrasyonun, sinir bilimi ve yapay zeka alanında da yeni ufuklar açtığını belirtiyor.
Araştırmacılar, bu sistemin, felçli veya konuşamayan kişilere, düşüncelerini iletişim kurmak için kullanmalarına olanak tanıyarak, bağımsız bir yaşam sürmelerine yardımcı olabileceğini umuyorlar. Ayrıca, bu sistem, insanların duygu ve düşüncelerini daha iyi anlamak için de kullanılabilir. Araştırmacılar, sistemin henüz mükemmel olmadığını, ancak gelecekte daha da geliştirileceğini belirtiyorlar.
Yorumlar
0 yorum