Yapay Zekâ Beynin Elektriksel Dilini Çözmeye Başladı

Beynin içindeki elektriksel kıvılcımların çözülmesi uzunluğu yıllar boyunca olan fazlasıyla karmaşık giriş edildi. Yapay zekâ bu tabloyu değiştirmeye başladı.

Nefes alış verişinin ince yükselip alçalması dışında neredeyseymiş hiç hareket etmeyen tek kadın, gözlerini ekrana sabitlemiş durumda. Önündeki ekranda kelimeler yavaş yavaş beliriyor, cümlelere dönüşüyor. Yüksek sesle ifadeleri edemediği cümleler ekranda görünür hâle geliyor.

52 yaşındaki kadın, 19 yıl önce geçirdiği felç dolayı başlıkşma yetisini büyük ölçüde kaybetti. Ancak bu deney sırasında iç başlıkşması metne dönüşüyor.

Yalnızca T16 olarak tanımlanan katılımcının beyninin ön lobuna cerrahi operasyonla küçük tek elektrot dizisi yerleştirildi. Yapay zekâ yardımli tek malumatsayar sistemi, kelimeleri hayal ederken oluşan nöral sinyalleri çözümlüyor ve bunları ekrandaki yazıya dönüştürüyor. ABD’nin Kaliforniya eyaletindeki Stanford University bünyesinde yürütülen çalışmada, amyotrofik lateral skleroz (ALS) hastalığı bulunan üç kişiyle birlikteki düşünceleri gerçek zamanlı metne dönüştürebilen tek teknikleri testleri ediliyor. Bu gelişme, şimdiye kadarki en ileri “zihin okuma” adımlarından arasında biri olarak görülüyor.

Araştırmacılar başarıyı Ağustos 2025’te duyurdu. Birkaç aylık sonraları Japonya’daki ilim insanları, kişinin gördüklerini ya da zihninde canlandırdıklarını ayrıntılı biçimde betimleyebilen tek “zihin altyazılama” tekniğini açıkladı. Üç farklı yapay zekâ aracı ve invaziv olmayan beyin taramaları birlikteki kullanılarak beyin aktivitesi manalı çıktılara çevrildi.

Bu çalışmalar, nörobilimcilere insanoğlu beyninin işleyişine dair yepyeni tek penceresi açıyor ve iletişim kuramayan bireyler için yepyeni olanaklar sunuyor. Uzun vadede teknolojinin, insanların dünya ve birbirleriyle tesirleşim biçimini kökten dönüştürme potansiyeli bulunuyor.

ABD’deki University of California, Davis Nöroprotez Laboratuvarı’nda beyin-malumatsayar arayüzleri üzerine çalışan nöromühendis Maitreyee Wairagkar, önümüzdeki yıllarda bu teknolojilerin ticarileşmesini bekliyor. Neuralink gibi şirketler, laboratuvarlar ortamındaki beyin çiplerini günlük yaşama taşımayı hedefliyor.

Beyin-Bilgisayar Arayüzlerinin Kısa Tarihi

Beyne doğrudan yerleştirilen elektrotlar, kelimeler ve başlıkşmayla ilişkili düşüncelere karşılık gelen küçük elektriksel sinyalleri belirleme edebiliyor. Beyin-malumatsayar arayüzleri üzerine çalışmalar sanılandan daha eskiye uzanıyor.

1969 yılında nörobilimci Eberhard Fetz, maymunların tekbaşına tek nöronun aktivitesiyle tek göstergenin ibresini hareket ettirmeyi öğrenebildiğini gösterdi. Aynı dönemde İspanyol ilim insanı Jose Delgado, öfkeli tek boğanın beynini uzaktan uyararak hayvanın hücumunu durdurdu.

On yıllardır bu sistemler, hareketle ilişkili beyin sinyallerini çözerek protez uzuv ya da malumatsayar imlecini denetim etmeyi sağlıyor. Ancak başlıkşma ve karmaşık düşüncelerin çözümlenmesi daha yavaş ilerledi. Erken dönem çalışmaların çoğu insanoğlu dışı primatlar üzerinde yürütüldü; bu nedenle başlıkşma süreçleri doğrudan incelenemedi.

Konuşmanın Beyinden Metne Dönüşümü

Son yıllarda ALS ya da “kilitli kalma” sendromu gibi iletişim kısıtlılığı yaşayan bireylerde önemli ilerlemeler kaydedildi. 2021 yılında Stanford University araştırmacıları, dört uzvu felçli tek erkeğin havada harf çizdiğini hayal ederek dakikada 18 kelimeler yazabildiğini gösterdi.

Doğal başlıkşma hızı dakikada yaklaşık 150 kelimeler seviyesinde. 2024 yılında Wairagkar’ın laboratuvarı, ALS hastası tek bireyin başlıkşma girişimlerini doğrudan metne dönüştüren tek sistemi denedi. Dakikada yaklaşık 32 kelimeler ve yüzde 97,5 doğruluk oranı elde edildi.

Bu yöntemlerde beyin yüzeyine yerleştirilen mikroelektrot dizileri kullanılıyor. Elektrotlar kesin tek bölgedeki nöral aktivite örüntülerini kaydediyor; alet öğrenimi algoritmaları bu örüntüleri dilin en küçük birimleri olan fonemlerle eşleştiriyor. Süreç, sayısal asistanların sesi tanımasına benzetiliyor; bununla birlikte işte çözümlenen şey sesli değil, doğrudan nöral hatırlatma oluyor.

İç Konuşmayı Yakalamak

Uzun süre boyunca olan sistemlerin doğru çalışabilmesi için hastaların kelimeleri söylemeye çalışması istendi. Elektrotlar çoğunlukla hareketten sualmlu motorlar kortekse yerleştirildiği için başlıkşma girişimi önemli görev oynadı. Ancak başlıkşmaya çalışmak çaba lüzumtiriyor ve iletişimi yavaşlatıyor.

Stanford ekibi, iç başlıkşmanın gerçek zamanlı olarak yakalanıp yakalanamayacağını testleri etti. Katılımcılardan ekrandaki kesin renklerdeki şekilleri zihinden saymaları istendi. Bu görev sırasında motorlar kortekste sayı kelimelerine karşılık gelen izler belirleme edildi.

Cümle hayal etme görevlerinde doğruluk oranı yüzde 74’e ulaştı. Daha serbest ve açık uçlu görevlerde ise manalı sonuçlar azaldı ve çözümlenen metinleri çoğu zamanlar manasız kaldı. Bulgular, iç başlıkşma ile başlıkşma girişimi arasında benzer nöral örüntüler bulunduğunu; bununla birlikte iç başlıkşma sinyallerinin daha zayıf olduğunu gösterdi.

Kelimelerin Ötesi: Tonlama ve Müzik

2025 yılında University of California, Davis ekibi yalnızca kelimeleri değil, tonlama, perde, hız ve tempo gibi sözsüz unsurları da çözebildiğini gösterdi. Böylece hastaların aksan ve ifadeleri biçimini aktarması mümkün hâle geldi.

Bir ALS hastası, sistemleri aracılığıyla cümle nihayetinde sual tonlaması yapabildi ve başlıkşurken perdeyi değiştirebildi. Basit melodileri mırıldanma görevlerinde tonları farklılıkları belirleme edildi. Test edenlerin yüzde 60’ı üretilen kelimeleri anlaşılır buldu.

Araştırmacılar, ilave nöronun örneklenmesiyle sistemlerin gelişeceğini öngörüyor. Mevcut çalışmalarda yüzlerce nöron izlenirken, insanoğlu beyninde milyarlarca nöron bulunuyor. Daha gelişmiş cihazlar daha varlıklılar bilgi sağlayabilecek.

Görüntüleri ve Sesleri Yeniden Üretmek

Beyin taramalarını çözümleme ederek görülen görüntüleri yeniden üretmeye yönelik çalışmalar da hız kazandı. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ile kaydedilen beyin aktiviteleri, yapay zekâ yardımli görüntü üretim sistemlerine aktarılıyor.

Japonya’daki Nagoya Teknoloji Enstitüsü’nden Yu Takagi, 2023 yılında yayımladığı çalışmada Nagoya Institute of Technology bünyesinde Stable Diffusion algoritmasını kullandı. Sistem, deneklerin izlediği görüntülere benzer görseller oluşturabildi.

Araştırmalar, beynin arka kısmındaki oksipital lobun görsellerin düşük seviyeli özelliklerini; temporal lobun ise nesnelerin kavramsal kimliğini işlediğini ortaya koydu.

2025 yılında müzik dinlenirken alınan fMRI verilerinden sesli yeniden üretme denemeleri yapıldı. Görsel yeniden üretime kıyasla nitelik daha düşük kaldı; bununla birlikte müziğin ilköğretim karakteri ve kategorisi yakalandı. Bulgular, müzik algısının beyinde görsel algıdan farklı biçimde işlendiğini gösterdi.

Geleceğe Doğru

Bu alandaki ilerlemeler, halüsinasyonların yeniden oluşturulmasından rüyaların çözümlenmesine kadar geniş tek gizilgüç taşıyor. Doğrudan beyinler arası iletişim ihtimali da tartışılıyor; bununla birlikte ahlak ve insanoğlu hakları boyutu henüz netlik kazanmış değil.

Teknik sınırlamalar devam ediyor. Görsel ya da işitsel deneyimlerin eğlence amaçlı doğrudan beyinde oluşturulması için asgari 10 ila 20 yıllık tek geliştirme süreci öngörülüyor. Buna rağmen yapay zekâ yardımli beyin çözümleri, insanoğlu zihninin sınırlarını genişletme yolunda önemli tek eşik olarak görülüyor.

Derleyen: Damla Şayan