Japonya'da bir bilim insanı, beyin tarama yöntemlerini ve yapay zekâyı (AI) birleştirerek bir insanın zihinsel görüntülerini ve bunların ilişkilerini yansıtan açıklayıcı metinlere dönüştüren devrim niteliğinde bir teknik geliştirdi. Science Advances dergisinde yayımlanan bu "zihin altyazısı" yöntemi, daha önce zorlu bir görev olarak görülen, karmaşık görsel düşünceleri dile dökme sorununu aşmayı hedefliyor.

Japonya'da bir bilim insanı, beyin tarama yöntemlerini ve yapay zekâyı (AI) birleştirerek bir insanın zihinsel görüntülerini ve bunların ilişkilerini yansıtan açıklayıcı metinlere dönüştüren devrim niteliğinde bir teknik geliştirdi. Science Advances dergisinde yayımlanan bu "zihin altyazısı" yöntemi, daha önce zorlu bir görev olarak görülen, karmaşık görsel düşünceleri dile dökme sorununu aşmayı hedefliyor.

Düşünce kontrolü ve zihin okuma bilim kurgu olmaktan çıkıyor. Japon bilim insanı Tomoyasu Horikawa tarafından geliştirilen ve CNN tarafından "zihin altyazısı" olarak adlandırılan yeni bir yöntem, nörobilim ve yapay zekâ entegrasyonunda önemli bir kilometre taşını temsil ediyor.

Japonya'da bir bilim insanı, beyin tarama yöntemlerini ve yapay zekâyı kullanarak bir insanın zihinsel görüntülerini doğru ve açıklayıcı cümlelere dönüştüren bir teknik geliştirdi.

Science Advances dergisinde yayımlanan çalışmanın yazarı Tomoyasu Horikawa'ya göre, beyin aktivitesinin taramalarını kullanarak düşündüğümüz kelimeleri metne çevirmede ilerleme kaydedilmiş olsa da karmaşık zihinsel görüntülerimizi dile dönüştürmek zorlu bir görev olarak ortaya çıktı. Ancak CNN'in haberine göre; Horikawa'nın “zihin altyazısı” olarak bilinen yeni yöntemi, yapay zekâ kullanarak beyindeki nesneler, yerler, eylemler ve olaylar gibi görsel ayrıntılarla bunların arasındaki ilişkiler hakkındaki bilgileri yansıtan açıklayıcı metinler üretiyor.

ÇALIŞMA NASIL YAPILDI? NTT'nin İletişim Bilimleri Laboratuvarları'nda araştırmacı olan Horikawa, 22 ila 37 yaşları arasında Japonca ana dili konuşan dört erkek ve iki kadının beyin aktivitelerini analiz ederek çalışmaya başladı. Katılımcılar, nesneler, sahneler ve eylemler arasında içeriği değişen, saniye uzunluğunda ve ses içermeyen 2 bin 180 videoyu izledi.

Horikawa, video kliplerle ilgili taranan beyin aktivitesini sayısal dizilerle eşleştirmek için "kod çözücüler" olarak bilinen ayrı ve daha basit yapay zekâ modelleri eğitti.

Daha sonra, kod çözücüleri kullanarak, katılımcıların yapay zekânın eğitim sürecinde karşılaşmadığı videoları izlerken veya hatırlarken beyin aktivitelerini yorumladı. Kod çözülen beyin aktivitesine en uygun kelime dizilerini aşamalı olarak oluşturmak için başka bir algoritma daha oluşturuldu.

Bu algoritma, katılımcılar yeni videolar izlerken veya hatırlarken beyin aktivitelerini çözümleyerek metin üretmeyi başardı. Teknoloji, dil ile ilgili beyin bölgelerinde hasar olan kişiler için de kullanılabiliyor; bu da afazi veya ALS gibi konuşma yetisini etkileyen hastalıklarda potansiyel yardım sağlıyor. Uzmanlar, yöntemin ayrıca sözel iletişim zorluğu yaşayan otistik bireyler için de önemli bir adım olabileceğini belirtiyor.