İnsan zihnini okuma fikri aslında yeni değil. Yaklaşık 120 yıl önce psikiyatrist Frederick Peterson ve Carl Jung, insanların verdiği kelime çağrışımlarına ve duygusal tepkilerine ilişkin ölçümler yapan bir “elektrik psikometresi” üzerinde çalışmıştı. Ancak bu cihazın düşünceleri doğrudan okuyabildiği fikri bilimsel olarak kanıtlanmış değildi.
Bugün ise yapay zekâ ve beyin-bilgisayar arayüzleriyle birlikte benzer bir fikir, bu kez gerçek nörolojik veriler ve makine öğrenimi yöntemleri üzerinden yeniden gündeme geliyor.
Beyin Sinyallerinden Metne Giden Yol
Son dönemde yapay zekâ ve beyin sinyali analizindeki gelişmeler, beyin aktivitesinden dilsel içeriğin çözülmesi hedefini gerçeğe biraz daha yaklaştırdı.
Meta, geçtiğimiz haziran ayında Brain2Qwerty v2 sistemini tanıttı. Araştırmada, cerrahi implant kullanılmadan elde edilen beyin kayıtlarından yazılan cümlelerin çözülmesi hedefleniyor. Sistem, özellikle beyin lezyonları nedeniyle iletişim kurmakta zorlanan kişilere yardımcı olabilecek daha az invaziv beyin-bilgisayar arayüzlerinin geliştirilmesi amacıyla araştırılıyor.
2024’te kurulan Conduit ise bu alanda farklı bir yaklaşım izliyor. Şirket, non-invaziv nöral verilerden anlamsal içeriği çözümleyebilen thought-to-text modelleri geliştirmeye çalışıyor. Uzun vadeli hedef ise insanların klavye veya sesli komut kullanmadan, beyin sinyalleri üzerinden dijital sistemlerle etkileşime girebilmesini sağlayabilecek teknolojiler geliştirmek.
Conduit’in mevcut araştırmaları henüz herkes için kullanılabilir bir “zihin okuma” sistemi anlamına gelmiyor. Şirketin kendi verilerine göre modeller, yeni kişiler üzerinde beyin verilerinden anlamsal içerikle ilişkili metin çıktıları üretebiliyor; ancak ortaya çıkan metin ile kişinin düşündüğü ifade arasında hâlâ belirgin farklılıklar bulunuyor.
Katılımcılara Oturum Başına 50 Dolar
Bu hedefe ulaşmak için devasa miktarda veri gerekiyor. Conduit de bunu gönüllü katılımcılarla topluyor. Şirketin kendi açıklamasına göre katılımcılar yaklaşık 4 pound, yani 1,8 kilogram ağırlığındaki başlıklarla veri toplama oturumlarına katılıyor.
İki saat süren oturumlarda katılımcılar büyük dil modelleriyle sohbet ediyor; bazı oturumlarda ise okuma ve yazma görevleri gerçekleştiriliyor. Amaç, iki saatlik süre boyunca mümkün olduğunca fazla konuşma veya yazma verisi toplamak.
Katılımcılara oturum başına 50 dolar, belirli saatlerde ise 55 dolar ödeme yapılabiliyor. Katılım için temel şartlardan biri, klavyeye bakmadan yazabilmek. Conduit’in yayımladığı bilgilere göre bir katılımcı en fazla 10 oturuma katılabiliyor. Bu da standart 50 dolarlık ödeme üzerinden toplamda 500 dolara, uygun saatlerdeki 55 dolarlık ödeme üzerinden ise 550 dolara kadar çıkabiliyor.
Conduit’in kendi açıklamasına göre şirket, binlerce farklı kişiden toplamda yaklaşık 10 bin saatlik nöro-dil verisi toplamış durumda. Bu veriler, beyin sinyalleri ile konuşma ve yazma davranışlarını zaman açısından eşleştirerek modellerin eğitilmesinde kullanılıyor.
Conduit’in Hedefi Ne?
Conduit’i Rio Popper ve Clem von Stengel’in de aralarında bulunduğu bir ekip kurdu. Şirketin temel hedefi, büyük miktarda nöral veri kullanarak farklı kişiler arasında genellenebilen thought-to-text modeller geliştirmek.
Conduit’in kendi açıklamasına göre araştırmacılar, kişinin konuşmasından veya yazmasından hemen önceki beyin verilerini kullanarak anlamsal içeriğe ilişkin tahminler üreten modeller üzerinde çalışıyor. Şirketin yayımladığı örneklerde model, kişinin ifade ettiği cümleye anlam bakımından yaklaşan ancak birebir aynı olmayan metinler üretebiliyor.
Bu nedenle mevcut teknolojiyi “insanın aklından geçen her şeyi birebir okuyabilen bir sistem” olarak değerlendirmek doğru olmaz. Daha doğru ifade, beyin sinyallerinden anlamlı bilgi çıkarmaya çalışan yapay zekâ tabanlı bir araştırma alanı olduğudur.
Araştırma Henüz Başlangıç Aşamasında
Conduit’in çalışmaları, yapay zekâ ile beyin-bilgisayar arayüzlerinin kesiştiği noktada önemli bir araştırma alanına işaret ediyor. Ancak mevcut sistemlerin günlük kullanım için hazır birer zihin okuma teknolojisi olduğu söylenemez.
Bugün kullanılan yöntemlerde hem donanım hem de veri kalitesi önemli sınırlamalar oluşturuyor. Conduit de eğitim amacıyla kullanılan başlıkların oldukça ağır olduğunu ve gelecekte kullanılabilecek bir ürün için çok daha küçük ve kullanışlı donanımlara ihtiyaç duyulacağını belirtiyor.
Dolayısıyla bugün 50 dolar karşılığında yapılan şey, aslında “düşüncelerinizi satmak”tan çok, gelecekteki beyin-bilgisayar arayüzlerini geliştirmek için nöral veri sağlamaya yönelik araştırmalara katılmak.
Bu teknolojilerin ne kadar ileri gidebileceği ise yalnızca teknik başarıya değil, aynı zamanda mahremiyet, veri sahipliği ve beyin verilerinin nasıl korunacağı gibi önemli etik ve güvenlik sorularına da bağlı olacak.