Beyin-bilgisayar arayüzleri (BBA) alanındaki birçok deneysel çalışma, insan konuşmasını sentezlemek için beynin konuşma niyetini kas hareketlerine çeviren bölgelerine odaklanıyor. Bu tür implantların çalışabilmesi için hastanın fiziksel olarak konuşmaya teşebbüs etmesi gerekiyor ki bu da şiddetli felçli bireyler için oldukça yorucu.
Bu zorluğun üstesinden gelmek için Stanford Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, sessiz okuma ve iç monologlarımızda kullandığımız türden içsel konuşmayı (inner speech) çözebilen bir BBA geliştirdi. Ancak bu içsel konuşmalar, başkalarının duymasını istemeyeceğimiz düşünceleri de içerebilir. Bu nedenle araştırmacılar, hastaların en özel düşüncelerinin açığa çıkmasını engellemek için türünün ilk örneği olan bir “zihinsel gizlilik” güvenlik önlemi tasarladı.
Örtüşen Sinyallerin Gizemi
Konuşmayı sentezlemek için kullanılan nöral protezlerin büyük çoğunluğunun denenen konuşmayı çözmek üzere tasarlanmasının temel nedeni, yapay uzuvları kontrol etme yöntemine benzer bir yaklaşım benimsemekti: beynin kasları kontrol eden bölgesinden kayıt yapmak. Bu alanda denenen hareketler çok güçlü sinyaller üretiyordu ve araştırmacılar bunun konuşma için de kullanılabileceğini düşünmüşlerdi. Bu çalışma, beynin dil işlemenin henüz tam olarak anlayamadığımız üst düzey seviyelerini çözme zorluğunun üstesinden gelmek için bu kasları harekete geçiren beyin sinyallerini yakalamayı mantıklı bir yol olarak görüyordu.
Ancak ALS veya tetrapleji gibi rahatsızlıkları olanlar için konuşmaya teşebbüs etmek ciddi bir çaba gerektiriyor. İşte bu yüzden araştırmacılar yön değiştirerek, kasları hiçbir şekilde harekete geçirmeyen içsel, yani sessiz konuşmayı çözmeye odaklandı.
Bu çalışma, içsel konuşmayla ilgili nöral sinyalleri alıp kelimelere çevirecek yapay zeka algoritmalarını eğitmek için veri toplamakla başladı. Dört katılımcıyla çalışıldı ve bu katılımcıların her birinin motor korteksine, biraz farklı bölgelere mikroelektrot dizileri yerleştirildi. Katılımcılara kaydedilmiş kelimeleri dinleme veya sessiz okuma gibi görevler verildi.
Bu verilere dayanarak, denenen konuşma için de kullanılan beyin bölgelerinden kaydedilen sinyallerde içsel konuşmanın temsil edildiği belirlendi. Bu durum hemen şu soruyu akla getirdi: denenen konuşmayı çözmek üzere eğitilmiş bir sistem, bazen içsel konuşmayı tesadüfen yakalayabilir mi? Araştırmacılar, önceki çalışmalarında geliştirdikleri denenen konuşmayı çözen bir sistemle bunu test etti ve sonuç tam olarak böyleydi.
Araştırmacılar, denenen konuşma üzerinden eğitilen geleneksel BBA sistemlerinin, bir denek ekrandaki bir cümleye bakıp zihninde o cümleyi konuştuğunu hayal ettiğinde aktif hale gelebileceğini gösterdi.
Zihinsel Şifreler: Düşüncelerin Korunması
Doğrudan düşüncelerimizden kelimeleri ve cümleleri çıkarma fikri, özellikle beyin hakkındaki bilgimiz hala çok sınırlı olduğu için önemli gizlilik endişelerini de beraberinde getiriyor. Beyin sinyallerini seslere çevirebilen bir sistemin tanıtıldığı bir çalışmada, araştırmacılara BBA'larının içsel ve denenen konuşmayı nasıl ayırt edebildiği sorulduğunda, bunun bir sorun olmadığı çünkü kas kontrolünden sorumlu beyin bölgesinden sinyal kaydı yapıldığı belirtilmişti.
Ancak, denenen konuşma BBA'ları için bir çözüm olarak geliştirilen ilk güvenlik önlemi, denenen ve içsel konuşma arasındaki ince farkları yakalamaya dayanıyordu. Eğer içsel konuşma sinyalleri sessiz olarak etiketlenip, yapay zeka çözücüleri bunları göz ardı edecek şekilde eğitilirse, bu konuda oldukça başarılı olunabiliyordu.
Alternatif bir güvenlik önlemi ise daha az otomatikti. Araştırmacılar, protezi aktive etmek için hastaların zihinlerinde konuşmayı hayal etmeleri gereken bir şifre tanıyan bir çözücü eğitti. Bu şifre, “Chitty chitty bang bang” gibi bir ifadeydi ve “Hey Siri” komutu gibi zihinsel bir eşdeğer görevi görüyordu. Protez bu şifreyi %98 doğrulukla tanıyordu, ancak daha karmaşık ifadelerde zorlanıyordu.
Sınırları Zorlamak
Zihinsel gizlilik güvenlik önlemi yerleştirildikten sonra ekip, içsel konuşma sistemini ilk olarak işaretli kelimelerle test etmeye başladı. Katılımcılar ekranda kısa bir cümle görüntülendiğinde bunları zihinlerinde söylemeyi hayal etti. En iyi performans gösteren katılımcıda %86 doğruluk oranı elde edildi ve bu, 50 kelimelik sınırlı bir kelime haznesiyle gerçekleştirildi. Ancak kelime haznesi 125.000 kelimeye çıkarıldığında doğruluk oranı %74'e düştü.
Ekip, protezin yapılandırılmamış içsel konuşmayı çözüp çözemeyeceğini test etmeye geçtiğinde ise BBA'nın sınırlılıkları daha belirgin hale geldi.
İlk yapılandırılmamış içsel konuşma testi, ekranda okların yukarı, sağa veya sola doğru sıralı bir şekilde gösterilmesini içeriyordu. Görev, kısa bir gecikmeden sonra joystick kullanarak bu sıralı okları tekrar etmekti. Hastaların bunları zihinlerinde “yukarı, sağ, yukarı” gibi tekrar ederek ezberlemeleri bekleniyordu ve amaç protezin bunu yakalayıp yakalayamayacağını görmekti. Yaklaşık olarak yakaladı ancak performans sadece şans seviyesinin biraz üzerindeydi.
Son olarak, araştırmacılar daha karmaşık ifadeleri açık ipuçları olmadan çözmeye çalıştı. Katılımcılardan en sevdikleri yemeğin adını düşünmelerini veya bir filmden en sevdikleri repliği hatırlamalarını istediler. Bu denemeler başarılı olmadı ve çözücüden çıkanlar anlamsızdı.
Mevcut haliyle, içsel konuşma nöral protezinin bir kavram kanıtı olduğunu belirten araştırmacılar, bunun mümkün olacağını düşünmediklerini ancak başardıklarını ve bunun heyecan verici olduğunu belirtti. Ancak hata oranlarının, birinin bunu düzenli olarak kullanması için çok yüksek olduğu ifade edildi. Temel sınırlılığın, beyne implante edilen elektrot sayısı ve nöronlardan sinyal kaydetme hassasiyeti gibi donanımsal faktörler olabileceği öne sürüldü. Ayrıca, içsel konuşma temsillerinin motor korteksten ziyade diğer beyin bölgelerinde daha güçlü olabileceği de düşünüldü.
Araştırmacılar şu anda içsel konuşma nöral protezinden doğan iki proje üzerinde çalışıyor. İlk proje, içsel konuşma BBA'sının denenen konuşmaya göre ne kadar daha hızlı olacağını araştırmayı hedefliyor. İkinci proje ise ağız motor kontrolüne sahip olmasına rağmen kelime üretemeyen afazi hastalarına odaklanıyor. Bu hastalar için içsel konuşma çözmenin yardımcı olup olmayacağını değerlendirmek istiyorlar.
