Beyin Aktivitesinden Görüntü Çıkarma: 'Zihin Okuma' İddialarına Meydan Okuyan Yapay Zeka Modeli

İsrailli bilim insanları, insanların ne gördüğünü çarpıcı bir doğrulukla yeniden yapılandırabilen ve hatta tahmin edebilen bir yapay zeka modeli tasarladı. Bu çalışma, sonuçları zihin okumaya benzetiyor.

Prof. Michal Irani ve Weizmann Bilim Enstitüsü'ndeki diğer araştırmacılar tarafından geliştirilen Brain-IT adlı yapay zeka modeli, beyin aktivitesindeki değişimleri (kan akışı ve oksijen seviyeleri) izleyen fonksiyonel MR beyin taramalarından veri alıyor. Bu verileri kullanarak, kişinin tarama sırasında düşündüğü görüntüleri yeniden oluşturuyor.

Model, sadece görüntüleri yeniden oluşturmakla kalmıyor; aynı zamanda tersine de çalışarak, belirli bir görüntü gösterildiğinde bir beyin taramasının nasıl görüneceğini tahmin edebiliyor.

Brain-IT, yapay zekanın en iyi olduğu alan olan desen tanıma yeteneğinden faydalanıyor. Araştırmacılar, modelin, görüntü içeriğini ve detaylarını yeniden yapılandırmada diğer yöntemlere göre üstün olduğunu belirtiyor.

Ayrıca Brain-IT, önemli ölçüde daha hızlı çalışıyor. Araştırmacılara göre, diğer yöntemlerin 40 saatlik kayda ihtiyaç duyduğu sonuçları, yeni bir denekten sadece 1 saatlik fMRI verisiyle eşleştirebiliyor.

Model, halka açık Natural Scenes Veri Kümesi'nden elde edilen binlerce beyin taraması üzerinde eğitildi. Bu sayede yapay zeka, beyin aktivitesindeki desenleri tanımlayabildi.

Araştırmacılar, insanların belirli şeyleri düşündüklerinde beyindeki farklı bölgelerin aydınlandığını ve 128 farklı 'fonksiyonel bölge' tespit ettiklerini belirttiler. Örneğin, Irani, bazı bölgelerin yemeklere bakıldığında, bazılarının ise spor izlendiğinde parladığını söyledi. Bu desenler, yapay zekanın taranan kişinin neyi izlediğini anlamasına yardımcı oldu.

Bu bölgelerin bazıları nörobilimciler tarafından zaten biliniyordu. Araştırmalar, köpeklerin sahipleriyle birlikteyken beyinlerinin Noel ağaçları gibi parladığını ve köpeklerin bir insanın yüz ifadelerini ayırt edebildiğini göstermiştir. Ayrıca, insanların bir görüntüyü hatırlarken onu incelerken aynı nöronları kullandığı gözlemlenmiştir.

Brain-IT etkileyici olsa da, sınırlamaları da var. Şu anda yalnızca fMRI beyin taramalarından görüntüler üretebiliyor ve bu işlem zaman alıyor, ayrıca kişinin gönüllü olarak bir MR cihazına girmesini gerektiriyor.

MIT Technology Review ile yapılan bir röportajda Irani, 'zihin okuma'nın 'sevimli, hareketli bir isim' olduğunu kabul etti. Irani ve ekibi, işitsel bilgilerle benzer sonuçlar elde edip edemeyeceklerini araştırıyor.

Bu teknolojinin zihin okuma olmadığını, zihinleri, hafızayı veya dili yakalamadığını vurguluyorlar. Weizmann Enstitüsü araştırmacılarının geliştirdiği şey, izleyicinin beyin aktivitesine dayanarak bir sahneyi yeniden oluşturmanın daha verimli ve güvenilir bir yöntemidir.

Irani, 'zihin okuma'nın 'sevimli, hareketli bir isim' olduğunu kabul ederken, ekibi şimdi işitsel bilgilerle benzer sonuçlar elde edip edemeyeceklerini görmek istiyor. Daha da gizemli bir alan ise rüyalar. Irani, rüyaları çözmek için video kodlama zorluklarının üstesinden gelmeleri gerektiğini belirterek, bu alanda gelecekte rüyaları okumak mümkün olabileceğini ifade etti.