47 yaşındaki Ann adlı bir kadın, yapay beyin implantının çabaları sayesinde sesini yeniden buldu. Birkaç yıl önce felç geçiren Ann, 18 yıldır konuşamıyordu ancak yeni bir yöntem, beyin dokusuna bağlanan birkaç elektrot yardımıyla Ann'in dijital bir avatar aracılığıyla yeniden konuşabilmesini sağladı.
İmplant ve Ann'e nasıl yardımcı olduğuna ilişkin ayrıntılı bulgular Nature dergisinde yayımlandı. Çalışmaya göre araştırmacılar Ann'in beynine konuşma için kritik bir bölge üzerinden 253 elektrot bağladı. Elektrotlar daha sonra 18 yıl önce beyin felci geçirmemiş olsaydı normalde çenesindeki, dilindeki, gırtlağındaki ve yüzündeki kasları kontrol edecek olan beyin sinyallerini yakaladı.
Yapay zekâ beyin implantı uygulandıktan sonra Ann, araştırmacılarla birlikte çalışarak sistemin yapay zekâ algoritmasına, çeşitli konuşma seslerinin elde edilmesine yardımcı olan benzersiz sinyaller de dâhil olmak üzere aldığı beyin sinyallerini nasıl tespit edeceğini öğretti. The Guardian'a göre bilgisayar 39 farklı ses öğrendi ve bu sesler daha sonra ChatGPT tarzı bir dil modeliyle birlikte kullanılarak cümlelere dönüştürüldü.
Yapay Zeka, Ann'e Konuşma Olanağını Nasıl Sağladı?
Araştırmacılar bu sesleri ve sinyalleri, Ann'in yaralanmadan önceki sesine benzeyecek şekilde kişiselleştirilmiş bir sese sahip dijital bir avatarı kontrol etmek için kullandılar. Teknoloji mükemmel değil ancak 500'den fazla cümleyi içeren bir test çalışmasında kelimelerin yalnızca %28'ini yanlış çözerek önemli başarı gösterdi.
Yapay zekâ beyin implantı ayrıca beyinden metne dakikada yaklaşık 78 kelimelik bir hızda çeviri yapabiliyor. Bu, doğal bir konuşmada dakikada konuşulan tipik 110-150 kelimeden biraz daha yavaş. Eksikliklere rağmen araştırmacılar hız, doğruluk ve karmaşıklıktaki son gelişmelerin bu teknolojinin ileriye dönük olarak gelişmesine yardımcı olacağına ve Ann gibi daha fazla insana yeniden konuşma şansı vereceğine inanıyor.
Peki siz bu gelişme hakkında ne düşünüyorsunuz? Düşüncelerinizi aşağıdaki yorumlar kısmından bizimle paylaşabilirsiniz.
YORUMLAR