İnsan zihninin içinde: Yapay zekâ düşüncelerimizi okuyabilir mi?

​Yapay zekâ artık yazabiliyor, kod yazabiliyor, görebiliyor ve konuşabiliyor. Bir sonraki sınır çok daha mahrem olabilir: Biz söylemeden önce ne düşündüğümüzü anlamak. Araştırmacılar beyin aktivitesini kelimelere dönüştürme konusunda ilerleme kaydederken, startup'lar "telepati"nin birkaç yıl içinde kullanılabilir hâle gelebileceğine yatırım yapıyor. Zihinlerimizi okuyabilen makinelere gerçekten ne kadar yakınız?

OpenAI'dan "telepati"ye

Temmuz ayında Naomi Bashkansky, ameliyat gerektirmeden beyin aktivitesini dile çevirebilen düşünceden metne modelleri geliştiren bir startup olan Conduit'e katılmak üzere OpenAI 'dan ayrıldı.

"Telepati geliştiriyoruz: invaziv olmayan nöral verilerle eğitilmiş, düşünceden metne modeller," diye yazdı Bashkansky, geçişini duyururken. İlk düşünceden metne araçlarının 2027 civarında ortaya çıkacağını, daha yetenekli beyin-yapay zekâ arayüzlerinin ise sonraki on yıl içinde geliştirileceğini öngörüyor.

X'te gönderiyi görüntüle Yükleniyor...

Tweet yazar tarafından silindi.

Ama biz her şeyi kaydettik 🙂.

"Telepati" kelimesi bilim kurgu gibi geliyor. Ancak araştırmacılar, ameliyat olmadan beyin aktivitesini giderek daha anlamlı bilgilere dönüştürmeyi öğrendikçe, bu fikrin temelindeki yaklaşım daha az gerçek dışı hâle geliyor.

Yapay zekâ artık beyin aktivitesini kelimelere dönüştürüyor

2023'te Austin'deki Texas Üniversitesi'nden araştırmacılar, insanların beyin aktivitesinden kesintisiz dili yeniden oluşturmak için fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ve bir yapay zekâ kod çözücü kullandı. Sistem, insanların duyduğu konuşmanın anlamını ve daha da dikkat çekici biçimde, hayal ettikleri dili yeniden oluşturabildi.

Sonuçlar kusursuz metin dökümlerinden oldukça uzaktı. Kod çözücü, birinin zihninden geçen her kelimeyi çıkarmak yerine anlamsal anlamı yeniden oluşturdu. Bu ayrım önemli. Hayal edilen veya amaçlanan dili çözümlemek; rastgele düşüncelere, anılara ya da duygulara erişmekle aynı şey değil.

Teknoloji o zamandan beri daha da ilerledi. Meta'nın haziranda tanıttığı Brain2Qwerty v2, katılımcılar yazı yazarken toplanan MEG kayıtlarını cümlelere dönüştürüyor. Dokuz katılımcının yer aldığı testlerde sistem, kelime doğruluğunda ortalama %61'e ulaşırken en başarılı katılımcıda bu oran %78 oldu.

Beyin implantları daha da ileride. 2025'te araştırmacılar, amyotrofik lateral sklerozu (ALS) olan bir erkeğin konuşma girişimlerini neredeyse anında sesli konuşmaya dönüştürmek için implante edilmiş 256 mikroelektrot kullandı.

Yapay zekâ sorunu neden değiştirdi?

Bilim insanları onlarca yıldır beyin aktivitesini ölçüyor. Değişen şey, bunu anlamlandırma becerileri.

Beyin sinyalleri olağanüstü derecede gürültülüdür ve düşünceler, tek tek kelimelere karşılık gelen düzenli diziler oluşturmaz. Modern derin öğrenme modelleri, geleneksel kod çözme yöntemlerinin yakalamakta zorlandığı nöral veri örüntülerini belirleyebiliyor.

Dil modelleri de ek bir avantaj sağlıyor. Nöral sinyal eksik olduğunda bile hangi kelime ve cümlelerin olası olduğunu belirlemek için bağlamı kullanabiliyorlar. Bu nedenle gelecekteki bir sistemin, yapay zekâ olası anlamı yeniden oluşturma konusunda yeterince başarılı hâle gelirse, nöral sinyalin her ayrıntısını kusursuz biçimde yakalaması gerekmeyebilir.

Bu zihin okuma değil. En azından henüz değilGünümüz teknolojisi hâlâ muazzam sınırlamalara sahip. Meta'nın sistemi, tüketicilerin hareket hâlindeyken takabileceği bir cihaz olmaktan çok uzak olan bir MEG tarayıcısı gerektiriyor. Ayrıca eğitim için her katılımcıdan yaklaşık 10 saatlik bireysel beyin kaydı alınması gerekti.

Austin'deki Texas Üniversitesi deneyi de duruma dair başka bir gerçeklik kontrolü sunuyor. Araştırmacılar, kod çözmenin katılımcının iş birliğini gerektirdiğini tespit etti. İnsanlar yalnızca başka bir şey düşünerek sistemi kasıtlı olarak bozabiliyordu; ayrıca bir kişi üzerinde eğitilen kod çözücü, başka bir kişiye uygulandığında kötü performans gösterdi.

Baş araştırmacı Jerry Tang, kötüye kullanım potansiyeline karşı da uyarıda bulundu. "Kötü amaçlarla kullanılabileceğine ilişkin endişeleri çok ciddiye alıyoruz ve bunu önlemek için çalıştık," dedi.

Klavyelerden beyin-yapay zekâya

Daha gerçekçi vaat, sınırsız zihin okuma değil. İnsan niyetiyle bilgisayar arasındaki bazı adımları ortadan kaldırmak.

Bugün bir kişi bir talimat düşünür, bu düşünceyi kelimelere dönüştürür ve bu kelimeleri bir yapay zekâ sistemine yazar ya da söyler. Yeterince yetkin bir nöral arayüz, sonunda amaçlanan mesajı doğrudan beyin aktivitesinden çevirebilir.

İlk uygulamalar tıbbi alanda olacak. Konuşma veya hareket etme yetisini kaybeden kişiler, dünyayla daha doğal bir etkileşim kurma imkânına yeniden kavuşabilir. Neuralink, felçli kişilerin nöral sinyaller aracılığıyla bilgisayarları kontrol etmesini sağlayan implante edilebilir beyin-bilgisayar arayüzlerini şimdiden gösterdi.

Conduit'in çok daha iddialı hedefi, kullanışlı beyin-bilgisayar iletişiminin sonunda ameliyat olmadan çalışabilmesi. İnvaziv olmayan sistemler daha küçük, daha doğru hâle gelir ve daha az kişisel eğitim gerektirirse, teknoloji tıbbın ötesine geçerek bilgisayarlarla etkileşim kurmanın başka bir yolu olabilir.

Zihinsel mahremiyete ne olacak?

Beyin-yapay zekâ iletişimi aynı zamanda bir mahremiyet sorunu yaratıyor. Tarama geçmişleri, mesajlar ve konumlar insanlar hakkında çok büyük miktarda bilgi açığa çıkarıyor; ancak beyin aktivitesi kaynağa bir adım daha yakın.

Nöral sistemler, bir kullanıcının kalıcı olarak kaydetmeyi hiç amaçlamadığı niyetleri veya kelimeleri sonunda çıkarabilir. Bu bilginin sahibi kim? Şirketler bunu yapay zekâ modellerini eğitmek için kullanabilir mi? Başka biri hangi koşullarda bu bilgilere erişebilir?

Bu sorular şimdiden yasa koyucuların gündemine geliyor. Colorado, 2024'te mahremiyet yasasını genişleterek nöral verileri korunan biyolojik verilerin bir parçası olarak açıkça kapsamına aldı ve bunları merkezi veya periferik sinir sistemindeki aktivitenin ölçülmesiyle üretilen bilgiler olarak tanımladı. Araştırmacılar da bu sorun üzerine düşünüyor. Austin'deki Texas Üniversitesi ekibi, beyin-bilgisayar arayüzlerinin "zihinsel mahremiyete saygı göstermesi gerektiğini" yazdı.

Yapay zekâ gerçekten zihinlerimizi okuyacak mı?

Yaygın olarak kullanılan ilk beyin-yapay zekâ sistemlerinin bilim kurgu telepatisine benzemesi pek olası değil. Bu sistemlerin, birinin aklına gelen her şeyi açığa çıkarmak yerine, iletişim kurmaya yönelik kasıtlı girişimleri çevirmesi daha muhtemel.

Ancak klavyeler, dokunmatik ekranlar ve sesli asistanların hepsi aynı sorunu çözüyor: İnsan niyetini bilgisayarın anlayabileceği bir şeye dönüştürmek. Yapay zekâ sonunda bu niyeti doğrudan beyinden çözmeyi öğrenirse, bilişimdeki bir sonraki devrim makinelerin neler yapabileceğiyle ilgili olmayabilir. Onlara ne söylemek istediğimizi anlatmak için ne kadar az şey yapmamız gerekeceğiyle ilgili olabilir.