Semantik kod çözücü adı verilen yeni bir yapay zeka sistemi, bir hikaye dinlerken veya bir hikaye anlatırken görüntülerken bir kişinin beyin aktivitesini sürekli bir metin akışına çevirme yeteneğine sahip.
Sistem, Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirildi ve bunun, felç nedeniyle zayıf düşenler gibi zihinsel olarak bilinçli ancak fiziksel olarak konuşamayan kişilerin yeniden anlaşılır bir şekilde iletişim kurmasına yardımcı olabileceğini söyledi.
Bilim adamının çalışması Nature Neuroscience dergisinde yayınlandı ve kısmen Open AI’dan ChatGPT ve Google’dan Bard’ınkine benzer bir transformatör modeline dayanıyor.
Beyin aktivitesi, bireyin tarayıcıda saatlerce podcast dinlediği kod çözücünün kapsamlı eğitiminden sonra fonksiyonel bir MRI tarayıcısı kullanılarak ölçülür.
YAPAY ZEKA, BAZI ABD HASTANELERİNDE MEME KANSERİNİN ERKEN BELİRTİLERİNİ TESPİT ETMEYE YARDIMCI OLUYOR
Doktora öğrenci Jerry Tang, Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki Biyomedikal Görüntüleme Merkezinde beyin aktivitesi verilerini toplamaya hazırlanıyor. Araştırmacılar semantik kod çözücülerini, bir fMRI tarayıcısında toplanan, katılımcılardan alınan düzinelerce saatlik beyin aktivitesi verileri üzerinde eğittiler. Fotoğraf (Nolan Zunk/Austin’deki Teksas Üniversitesi)
Katılımcılar, daha sonra yeni bir hikaye dinleyerek veya bir hikaye anlatmayı hayal ederek düşüncelerinin kodunun çözülmesine açıktı; bu, makinenin yalnızca beyin aktivitesinden karşılık gelen metni üretmesine izin veriyordu.
Sonuç, kelimesi kelimesine bir transkript olmasa da, söylenen veya düşünülen şeyin özünü yakalar.
Zamanın yaklaşık yarısında, kod çözücü bir katılımcının beyin aktivitesini izlemek üzere eğitildiğinde, makine, orijinal kelimelerin amaçlanan anlamlarıyla yakından – ve bazen tam olarak – eşleşen metin üretir.
Bir konuşmacıyı dinleyen bir katılımcının henüz ehliyetinin olmadığını söylemesi üzerine düşünceleri “Daha araba sürmeyi öğrenmeye bile başlamamış” şeklinde tercüme edilmiş.
Araştırmacılar, modeli karmaşık fikirlerle uzun süreler boyunca sürekli dili deşifre edecek şekilde aldıklarını söylediler.
Alex Huth (solda), Shailee Jain (ortada) ve Jerry Tang (sağda), Austin’deki Teksas Üniversitesi’ndeki Biyomedikal Görüntüleme Merkezi’nde beyin aktivitesi verilerini toplamaya hazırlanıyor. Araştırmacılar semantik kod çözücülerini, bir fMRI tarayıcısında toplanan, katılımcılardan alınan düzinelerce saatlik beyin aktivitesi verileri üzerinde eğittiler. (Nolan Zunk/Austin’deki Teksas Üniversitesi)
KÖR ÇALIŞMAYA GÖRE ŞOK MARJ İLE AI CHATBOT’UN ‘YAĞMUR BAŞI TAVSİYESİ’ GELENEKSEL DOKTORLARA GÖRE TERCİH EDİLMİŞTİR.
Katılımcıların hikayeleri dinlemesini veya düşünmesini sağlamanın yanı sıra, deneklerden tarayıcının içindeyken dört kısa, sessiz video izlemelerini istediler ve semantik kod çözücü, videolardan belirli olayları doğru bir şekilde tanımlamak için beyin aktivitelerini kullanabildi.
Özellikle, araştırmacılar sistemi üzerinde eğitim almamış kişiler üzerinde test ettiler ve sonuçların anlaşılmaz olduğunu gördüler.
Alex Huth (solda), Jerry Tang (ortada) ve Shailee Jain (sağda Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki biyomedikal görüntüleme merkezinde) ile semantik kod çözücü projesini tartışıyor. (Nolan Zunk/Austin’deki Teksas Üniversitesi)
Sistem şu anda bir fMRI makinesine ihtiyaç duyması nedeniyle laboratuvar dışında kullanım için pratik değildir. Yine de araştırmacılar, bu çalışmanın diğer, daha taşınabilir beyin görüntüleme sistemlerine aktarılabileceğini düşünüyor.
Bilgisayar bilimleri alanında doktora öğrencisi olan çalışma lideri Jerry Tang yaptığı açıklamada, “Kötü amaçlar için kullanılabileceği konusundaki endişeleri çok ciddiye alıyoruz ve bundan kaçınmak için çalıştık.” Dedi. “İnsanların bu tür teknolojileri yalnızca istedikleri zaman kullandıklarından ve bunun onlara yardımcı olduğundan emin olmak istiyoruz.”
HABERLER SUNULDU
Yazarlar, sistemin birisinin haberi olmadan kullanılamayacağını ve birinin düşüncelerinin şifresinin çözülmesine karşı korunma yolları olduğunu söyledi – örneğin, hayvanları düşünmek.
Tang, “Şu anda, teknoloji bu kadar erken bir durumdayken, insanları ve mahremiyetlerini koruyan politikalar çıkararak proaktif olmanın önemli olduğunu düşünüyorum.” Dedi. “Bu cihazların ne için kullanılabileceğini düzenlemek de çok önemli.”
Julia Musto, Haberler ve Fox Business Digital için bir muhabirdir.
Sistem, Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirildi ve bunun, felç nedeniyle zayıf düşenler gibi zihinsel olarak bilinçli ancak fiziksel olarak konuşamayan kişilerin yeniden anlaşılır bir şekilde iletişim kurmasına yardımcı olabileceğini söyledi.
Bilim adamının çalışması Nature Neuroscience dergisinde yayınlandı ve kısmen Open AI’dan ChatGPT ve Google’dan Bard’ınkine benzer bir transformatör modeline dayanıyor.
Beyin aktivitesi, bireyin tarayıcıda saatlerce podcast dinlediği kod çözücünün kapsamlı eğitiminden sonra fonksiyonel bir MRI tarayıcısı kullanılarak ölçülür.
YAPAY ZEKA, BAZI ABD HASTANELERİNDE MEME KANSERİNİN ERKEN BELİRTİLERİNİ TESPİT ETMEYE YARDIMCI OLUYOR
Doktora öğrenci Jerry Tang, Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki Biyomedikal Görüntüleme Merkezinde beyin aktivitesi verilerini toplamaya hazırlanıyor. Araştırmacılar semantik kod çözücülerini, bir fMRI tarayıcısında toplanan, katılımcılardan alınan düzinelerce saatlik beyin aktivitesi verileri üzerinde eğittiler. Fotoğraf (Nolan Zunk/Austin’deki Teksas Üniversitesi)
Katılımcılar, daha sonra yeni bir hikaye dinleyerek veya bir hikaye anlatmayı hayal ederek düşüncelerinin kodunun çözülmesine açıktı; bu, makinenin yalnızca beyin aktivitesinden karşılık gelen metni üretmesine izin veriyordu.
Sonuç, kelimesi kelimesine bir transkript olmasa da, söylenen veya düşünülen şeyin özünü yakalar.
Zamanın yaklaşık yarısında, kod çözücü bir katılımcının beyin aktivitesini izlemek üzere eğitildiğinde, makine, orijinal kelimelerin amaçlanan anlamlarıyla yakından – ve bazen tam olarak – eşleşen metin üretir.
Bir konuşmacıyı dinleyen bir katılımcının henüz ehliyetinin olmadığını söylemesi üzerine düşünceleri “Daha araba sürmeyi öğrenmeye bile başlamamış” şeklinde tercüme edilmiş.
Araştırmacılar, modeli karmaşık fikirlerle uzun süreler boyunca sürekli dili deşifre edecek şekilde aldıklarını söylediler.
Alex Huth (solda), Shailee Jain (ortada) ve Jerry Tang (sağda), Austin’deki Teksas Üniversitesi’ndeki Biyomedikal Görüntüleme Merkezi’nde beyin aktivitesi verilerini toplamaya hazırlanıyor. Araştırmacılar semantik kod çözücülerini, bir fMRI tarayıcısında toplanan, katılımcılardan alınan düzinelerce saatlik beyin aktivitesi verileri üzerinde eğittiler. (Nolan Zunk/Austin’deki Teksas Üniversitesi)
KÖR ÇALIŞMAYA GÖRE ŞOK MARJ İLE AI CHATBOT’UN ‘YAĞMUR BAŞI TAVSİYESİ’ GELENEKSEL DOKTORLARA GÖRE TERCİH EDİLMİŞTİR.
Katılımcıların hikayeleri dinlemesini veya düşünmesini sağlamanın yanı sıra, deneklerden tarayıcının içindeyken dört kısa, sessiz video izlemelerini istediler ve semantik kod çözücü, videolardan belirli olayları doğru bir şekilde tanımlamak için beyin aktivitelerini kullanabildi.
Özellikle, araştırmacılar sistemi üzerinde eğitim almamış kişiler üzerinde test ettiler ve sonuçların anlaşılmaz olduğunu gördüler.
Alex Huth (solda), Jerry Tang (ortada) ve Shailee Jain (sağda Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki biyomedikal görüntüleme merkezinde) ile semantik kod çözücü projesini tartışıyor. (Nolan Zunk/Austin’deki Teksas Üniversitesi)
Sistem şu anda bir fMRI makinesine ihtiyaç duyması nedeniyle laboratuvar dışında kullanım için pratik değildir. Yine de araştırmacılar, bu çalışmanın diğer, daha taşınabilir beyin görüntüleme sistemlerine aktarılabileceğini düşünüyor.
Bilgisayar bilimleri alanında doktora öğrencisi olan çalışma lideri Jerry Tang yaptığı açıklamada, “Kötü amaçlar için kullanılabileceği konusundaki endişeleri çok ciddiye alıyoruz ve bundan kaçınmak için çalıştık.” Dedi. “İnsanların bu tür teknolojileri yalnızca istedikleri zaman kullandıklarından ve bunun onlara yardımcı olduğundan emin olmak istiyoruz.”
HABERLER SUNULDU
Yazarlar, sistemin birisinin haberi olmadan kullanılamayacağını ve birinin düşüncelerinin şifresinin çözülmesine karşı korunma yolları olduğunu söyledi – örneğin, hayvanları düşünmek.
Tang, “Şu anda, teknoloji bu kadar erken bir durumdayken, insanları ve mahremiyetlerini koruyan politikalar çıkararak proaktif olmanın önemli olduğunu düşünüyorum.” Dedi. “Bu cihazların ne için kullanılabileceğini düzenlemek de çok önemli.”
Julia Musto, Haberler ve Fox Business Digital için bir muhabirdir.