Yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü teknolojisi, kullanıcının iç sesini deşifre edebiliyor. Bilim insanları, bu gelişmenin ağır konuşma felci hastalarının niyetlerini iletmelerini sağlayabileceğini söylüyor.
Cell mecmuasında yayınlanan araştırma, yeni beyin-bilgisayar arayüzünün (BBA) kullanıcının iç sesini komut üzerine yüzde 74’e varan doğrulukla çözebildiğini ortaya koydu. Bilim insanları yeni teknolojinin, anlaşılabilir konuşamayan bireylerin daha kolay bağlantı kurmasına yardımcı olabileceğini umuyor.
Independent Türkçe’nin aktardığına nazaran Stanford Üniversitesinden çalışmanın ortak muharrirlerinden Erin Kunz, “Konuşmayı düşündüğünüzde beyin aktivitesinin nasıl göründüğünü birinci sefer anladık” dedi.
Ağır konuşma ve motor bozukluğu olan şahıslar için, iç sesi deşifre edebilen BBA’lar, çok daha kolay ve daha doğal bir halde irtibat kurmalarını sağlayabilir.
BBA, hareketi denetim eden beyin bölgelerine yerleştirilen sensörleri aracılığıyla hudut sinyallerini çözüyor ve bunları protez el kullanmak üzere aksiyonlara dönüştürüyor.
Son araştırmalar, BBA’ların felçli bireylerde konuşma teşebbüslerini bile deşifre edebildiğini gösteriyor.
Kullanıcılar ses üretmede rol oynayan kasları harekete geçirerek konuşmaya çalıştığında, BBA’lar karşılık gelen beyin aktivitesini yorumlayıp, konuşulan sözler anlaşılmaz olsa bile metne dönüştürebiliyor.
Çalışmanın başka müellifi Benyamin Meschede-Krasa, “Konuşmaya çalışmak yerine yalnızca konuşmayı düşünmek zorunda kalırsanız, beşerler için potansiyel olarak daha kolay ve daha süratli olur” dedi.
Son çalışmada araştırmacılar, amyotrofik lateral skleroz yahut beyin sapı felci nedeniyle ağır felç geçiren 4 iştirakçinin beyindeki konuşmadan sorumlu bölge olan motor korteksine mikroelektrotlar yerleştirdi.
Katılımcılardan ya konuşmaya çalışmaları ya da bir dizi kelimeyi söylediklerini hayal etmeleri istendi. Araştırmacılar, hem konuşma teşebbüsünün hem de iç sesin beyinde örtüşen bölgeleri harekete geçirip benzeri sinirsel aktivite kalıpları uyandırdığını fakat tıpkı vakitte birbirlerinden emniyetli bir formda ayırt edilebilecek kadar farklı olduklarını da buldu.
Bilim insanları, iç sesin genel olarak daha zayıf bir aktivasyon büyüklüğü gösterme eğiliminde olduğunu gözlemledi. Akabinde iştirakçilerin düşündüğü sözleri yorumlamak için yapay zeka kullandılar.
BBA’larının 125 bin söze kadar bir söz dağarcığından düşünülen cümleleri yüzde 74’e varan doğruluk oranıyla çözebildiğini gösterdiler.
Bu teknoloji, iştirakçilerden ekrandaki pembe daireleri saymaları istendiğinde sayılar üzere, söylenmeleri asla istenmeyen kimi iç sesleri bile algılayabiliyordu. Araştırmacılar, BBA’nın seçilen bir anahtar sözle süreksiz olarak kilidi açılmadığı sürece iç konuşmayı çözmesini önlemek için parola denetimli bir düzenek geliştirdi.
Bir deneyde, kullanıcılar iç ses deşifresini başlatmak için “chitty chitty bang bang” sözünü düşündü.
Çalışma, sistemin bu parolayı yüzde 98’in üzerinde doğrulukla tanıyabildiğini ortaya koydu. Çalışmanın bir başka muharriri Frank Willett, “Bu çalışma, konuşma BBA’larının bir gün konuşma kadar akıcı, doğal ve rahat bir bağlantısı geri getirebileceğine dair gerçek bir umut veriyor” dedi.
