Tümüyle felçli olan insanlar konuşamazlar. Düşüncelerini, beyin dalgalarını kelimelere çevirecek bir bilgisayar büyük bir adım olacaktır. Amerikalı bilim insanları şimdi böyle bir nöroprotez geliştirdiler. Protezin kelime hazinesi, daha önceki örnekleri fazlasıyla aşıyor. Yeni nörotprotez binden fazla sözcüğü tanıyor.
Nöroprotezler felçler için son derece önemli. Örneğin el protezlerini kontrol etmek için beyinden gelen sinir sinyallerini doğrudan doğruya çevirebiliyorlar. Arayüzler gelecekte felçli insanlara çevreleriyle iletişim kurmaya yardımcı olacak. ALS veya locked in sendromu hastalarında konuşma yeteneği tamamen kaybolmaz. Bu yüzden uzun yıllardan bu yana düşünüleni “anlayan” arayüzler üzerinde çalışılıyor. İki kişi arasında geçen basit konuşmaların çevrilebildiği çalışmalar mevcut.
Bu tür deneyler genelde hastalıkları nedeniyle beyinlerinde elektrot bulunan epilepsi hastalarıyla yapılıyor çünkü belli başlı sinir hücrelerinin etkinliği burada doğrudan doğruya okunabiliyor. Örneğin Kaliforniya Üniversitesi’nden Edward Chang ve ekibinin hastası, ağır bir inmenin ardından neredeyse tümüyle felç olan ve konuşma yetisini yitiren 36 yaşında bir erkek. Hasta sadece küçük kafa hareketlerinin yardımıyla bilgisayar destekli bir arayüzü çalıştırabiliyor. Deneyler için 128 elektrotlu, kredi kartı büyüklüğünde bir implant, genç ve bilişsel yetisini kaybetmemiş hastaya yerleştirilmişti. Araştırmacılar geçen yıl New England Journal of Medicine dergisinde ilk başarılı sonuçlarını yayımlamışlardı.
Yapay zeka, öğrenme ve dil modeller ile yapılan çalışmalar sorunda program beyin dalgalarını dile dönüştürmeyi öğrenmiş. Hatta en sonunda kelime hazinesindeki, cümleleri bile tanıyabilmiş. ‘Bununla birlikte hata payı dörtte bir kadardı’ diyor araştırmacılar. Son çalışmada test edilen yöntem ise daha doğru ve daha kapsamlı olmakla kalmayıp, aynı zamanda daha doğrudan etkili. Bu şu anlama geliyor: Hastalar sadece zihinsel ve fiziksel olarak konuşmaya da çalışmakla kalmayıp, kelimeyi veya harfi doğrudan doğruya düşünebilmişler. Bu da süreci biraz daha doğal hale getiriyor. Bu açıdan bakıldığında belki gündelik kullanım için daha uygun olabilir.
Diğer bazı araştırma grupları da motor sistem aracılığıyla, dolambaçlı bir yol kullanarak beyni daha okunabilir hale getirmeye çalışıyorlar. Örneğin geçen yıl bir ekip, elle yazmanın tamamen hayal edilmesinden (“Mindwriting”) söz etmişti. Son çalışmadan anlaşıldığı gibi, beynin kelimeleri hareket olarak mı yoksa zihinsel olarak mı ürettiği bilgisayar için o kadar da önemli olmayabilir.
Araştırmacılar öte yandan nöroprotezin kelime hazinesini zahmetsiz bir şekilde genişletmenin kolay bir yolunu da buldular. Sözcükleri düşünmek yerine denek bu sefer onları hecelemek zorundaydı. Bu şekilde sadece yirmi altı harf ile çok daha fazla kelime üretilebileceğini söylüyor araştırmacılar. Makinenin harfleri daha iyi “anlaması” için uluslararası alfabe tablosu kullanıldı (“Alpha, Bravo, Charlie,…”). Eğitim ve testler için yapay zeka ve klasik dil işleme modelleri birleştirildi. Bilgisayar bu şekilde genelde harf yöntemiyle oluşturulan zihinsel cümleleri, 1152 kelimelik temel bir kelime dağarcığında tanıyabildi. Karakter başına ortalama hata oranı yüzde altının biraz üzerinde ve dakikada neredeyse otuz harf işlenebiliyor.
Bu kelime dağarcığının günlük iletişim için çok yardımcı olacağına inanılıyor. Araştırmacılar tarafından yapılan simülasyon hesaplamaları kelime dağarcığının büyük kayıplar olmadan 9000 kelimeye kadar artırılabileceğini gösteriyor.
Nilgün Özbaşaran Dede
