Meta'nın Laboratuvarda Kalan Beyinle Yazı Yazma Teknolojisi: YZ ve Sinirbilimde Büyük Bir Adım

2017 yılında Facebook, yalnızca düşünerek mesaj yazılmasını sağlayacak bir beyin okuma başlığı geliştirme planlarını duyurdu. O dönemde CEO Mark Zuckerberg, “Doğrudan beyninizden yazmanızı sağlayacak bir sistem üzerinde çalışıyoruz.” paylaşımını yaptı.

Şirketin Meta olarak yeniden markalaşmasından sonra bu teknoloji nihayet gerçeğe dönüştü. Ancak, sistem şu an için yarım ton ağırlığında, 2 milyon dolar maliyetinde ve laboratuvardan çıkamayacak kadar büyük ve pahalı.

Yine de Meta’nın sinirbilim ve yapay zeka (YZ) araştırmacılarının, bir kişinin düşündüğünde beyninde oluşan sinyalleri analiz edip hangi harfe bastığını belirleyebilmeleri, bu alandaki büyük bir ilerlemeye işaret ediyor.

Meta'nın Beyinle Yazı Yazma Sistemi Nasıl Çalışıyor?

Meta, geliştirdiği bu yeni beyin yazma teknolojisini iki bilimsel makale ve bir blog gönderisiyle duyurdu. Bu çalışmanın en dikkat çekici noktası, beynin içinden doğrudan ölçüm yapmadan, yani dışarıdan manyetik tarayıcılar kullanarak beyin aktivitesinin okunabilmesi.

Forest Neurotech'in kurucusu Sumner Norman, bu çalışmada yer almamasına rağmen Meta’nın elde ettiği yüksek kaliteli verileri takdir ederek şu yorumu yaptı: “Derin sinir ağları, sağlam verilerle eşleştirildiğinde olağanüstü içgörüler ortaya çıkarabiliyor.”

Meta’nın "Beyin & YZ" araştırma ekibinin başkanı Jean-Rémi King, sistemin hızlı bir daktilo kullanıcısının hangi harfe bastığını %80 doğruluk oranıyla tahmin edebildiğini, bunun da beyin sinyallerinden tam cümleleri yeniden oluşturabilecek kadar yüksek bir hassasiyet sağladığını belirtti.

Ticari Ürün Değil, Bilimsel Bir Araştırma

Meta’nın beyinle yazı yazma sistemi, ticari bir ürün olmayı hedeflemiyor. Bu teknoloji, beyin sinyallerini algılamak için özel bir manyetik tarayıcı olan magnetoensefalografi (MEG) cihazına dayanıyor.

Bu cihaz, kortekste nöronlar ateşlendiğinde oluşan manyetik sinyalleri ölçüyor, ancak son derece büyük, pahalı ve özel olarak korunan bir odada çalıştırılması gerekiyor. Dünyadaki manyetik alanın, beynin yaydığı manyetik alandan trilyon kat daha güçlü olması, cihazın hassasiyetini sağlamak için özel koşullar gerektirdiğini gösteriyor.

Norman, cihazı şu şekilde tanımlıyor: “Bu, bir MRI cihazının yan yatırılıp kullanıcının başının üzerine yerleştirilmiş hali gibi.”

Daha da büyük bir zorluk ise cihazın kullanıcının kafasını oynatması durumunda sinyalin kaybolması. King, bu konuyu net bir şekilde ifade ediyor: “Çalışmamızın amacı ürün geliştirmek değil. Aslında, her zaman söylediğim şey şu: Bu teknolojinin bir ürüne dönüşme şansı yok çünkü çok zor.”

Araştırma Nasıl Gerçekleştirildi?

Çalışma, İspanya’daki Bask Biliş, Beyin ve Dil Merkezi'nde yürütüldü. 35 gönüllü, yaklaşık 20 saat boyunca tarayıcının içinde kaldı ve beyin sinyalleri kaydedilirken belirli cümleleri yazdı. Örneğin, katılımcılar “el procesador ejecuta la instrucción” (işlemci komutu çalıştırır) gibi cümleleri yazarken, beyin aktiviteleri bir derin öğrenme sistemi olan Brain2Qwerty tarafından işlendi.

Sistemin amacı, beynin hangi sinyallerinin hangi harfleri temsil ettiğini anlamak. Gönüllü kişi binlerce karakter yazdıktan sonra, modelin hangi harfe basıldığını tahmin etme yeteneği gelişti.

İlk bilimsel makaleye göre, sistemin ortalama hata oranı %32 olarak ölçüldü. Yani, her üç harften biri yanlış tahmin edildi. Yine de bu, beyin sinyalleri kullanılarak tam bir alfabe klavyesi ile yapılan en yüksek doğruluk oranlarından biri.

Beyin Okuma Teknolojisinde Genel Eğilimler

Beyin okuma teknolojisi son yıllarda büyük ilerlemeler kaydetti, ancak en başarılı yöntemler genellikle beyninin içine veya yüzeyine yerleştirilen elektrotlar aracılığıyla doğrudan sinyal ölçen “invaziv” beyin-bilgisayar arayüzleri oldu.

2023 yılında, ALS nedeniyle konuşma yetisini kaybetmiş bir hasta, beyin sinyallerini bir ses sentezleyiciye aktaran bir sistemle tekrar konuşabilmişti. Elon Musk’ın kurucusu olduğu Neuralink, felçli kişilere beyin implantları ile bilgisayar imlecini kontrol etme yeteneği kazandırmayı amaçlayan bir sistem üzerinde çalışmalarına devam ediyor.

Ancak Meta, beyinle yazı yazma teknolojisini daha çok YZ araştırmalarına katkı sağlayacak temel bir nörobilim projesi olarak görüyor.

YZ İçin İnsan Beyninden İlham Almak

Beyin sinyallerini ölçebilen dev manyetik tarayıcı, bireysel nöronları izleyemese de beynin tamamına dair geniş kapsamlı bir bakış sunabiliyor. Meta araştırmacıları, aynı verileri kullanarak ikinci bir çalışma yürüttüklerini ve beynin dili nasıl işlediğine dair önemli ipuçları elde ettiklerini belirtiyor.

Araştırmaya göre, beyin dili hiyerarşik bir yapı içinde üretiyor. Yani, önce bir cümle fikri oluşuyor, ardından kelimeler, heceler ve son olarak harfler belirleniyor.

Norman, bu bulguyu şu şekilde açıklıyor: “Beyin, dil üretimini hiyerarşik olarak yapılandırıyor.” Bu yeni bir teori olmasa da Meta’nın araştırması, bu farklı seviyelerin nasıl bir sistem olarak çalıştığını daha detaylı gösteriyor.

Bu tür içgörüler, YZ sistemlerinin tasarımını şekillendirmede önemli bir rol oynayabilir. Konuşma temelli yapay zeka modelleri, insanların dili nasıl işlediğine dair daha derin bir anlayış geliştirerek, gelecekte daha doğal ve akıllı hale getirilebilir.

King, Meta’nın bu alandaki araştırmalarının amacını şöyle özetliyor: “Dil, YZ’nin temel taşı haline geldi. Beynin ya da herhangi bir sistemin böyle bir yeteneği nasıl kazandığını anlamak, bu çalışmanın en büyük motivasyonudur.”

‍

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://www.technologyreview.com/2025/02/07/1111292/meta-has-an-ai-for-brain-typing-but-its-stuck-in-the-lab/