Makinelerle Zihni Okumak



BENn Alexandre Dumas’ın klasik romanı Monte Kristo Kontu, Mösyö Noirtier de Villefort adlı bir karakter, kendisini felçli bırakan korkunç bir felç geçirir. Uyanık ve farkında olmasına rağmen, torunu Valentine’ın alfabeyi okumasına ve ihtiyaç duyduğu harfleri ve kelimeleri bulması için bir sözlükte gezinmesine güvenerek artık hareket edemiyor veya konuşamıyor. Kararlı yaşlı adam, bu ilkel iletişim biçimiyle Valentine’ı üvey annesi tarafından zehirlenmekten kurtarmayı başarır ve oğlunun onu kendi isteği dışında evlendirme girişimlerini engeller.

Dumas’ın bu feci durumu – kendi deyimiyle “ruhun artık emirlerine itaat etmeyen bir bedene hapsolduğu” – tasviri, erken açıklamalar kilitli kalma sendromu. Bu derin felç şekli ne zaman ortaya çıkar? beyin sapı zarar görmüşgenellikle inme nedeniyle ama aynı zamanda tümörler, travmatik beyin hasarı, yılan ısırığımadde kötüye kullanımı, enfeksiyon veya amiyotrofik lateral skleroz (ALS) gibi nörodejeneratif hastalıklar.

(KREDİ: PROJE GUTENBERG) Monte-Cristo Kontu’nda Mösyö Noirtier de Villefort hareket edemiyor veya konuşamıyor ama torunuyla bir kitaptaki kelimeler ve harfler aracılığıyla iletişim kuruyor.

koşul nadir olduğu düşünülen, ancak ne kadar nadir olduğunu söylemek zor. Kilitli birçok hasta, amaçlı göz hareketleri ve göz kırpma yoluyla iletişim kurabilir, ancak diğerleri tamamen hareketsiz, gözlerini veya göz kapaklarını hareket ettirme yeteneklerini bile kaybederek, “beni anlıyorsan iki kez göz kırp” komutunu tartışmalı hale getiriyor. Sonuç olarak, hastalar ortalama 79 gün düzgün bir şekilde teşhis konmadan önce, hareketsiz bir bedene hapsedilmiş, bilinçli ancak iletişim kuramayan.

gelişi beyin-makine arayüzleri bu kilitli durumdaki insanlarla iletişimi yeniden kurma umutlarını besleyerek, onların dış dünyayla yeniden bağlantı kurmalarını sağladı. Bu teknolojiler tipik olarak konuşmayla ilişkili beyin dalgalarını kaydetmek için implante edilmiş bir cihaz kullanır ve ardından amaçlanan mesajları çevirmek için bilgisayar algoritmalarını kullanır. En heyecan verici ilerlemeler, göz kırpmayı, göz izlemeyi veya ses çıkarmaya çalışmayı gerektirmez, bunun yerine bir kişinin kafasında sessizce söylediği harfleri veya kelimeleri yakalayıp iletir.

Pasadena’daki Caltech’te hesaplama ve sinir sistemleri alanında yüksek lisans öğrencisi olan Sarah Wandelt, “Bu teknolojinin gerçekten en çok kaybeden insanlara, gerçekten kilitlenmiş ve artık iletişim kuramayan insanlara yardım etme potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorum” diyor. . Son çalışmalar Wandelt ve diğerleri, beyin-makine arayüzlerinin dahili kodu çözebildiğine dair ilk kanıtı sağladılar. konuşma. Bu yaklaşımlar umut verici olmakla birlikte, genellikle istilacı, zahmetli ve pahalıdır ve uzmanlar, kilitli hastalara ses verebilmeleri için çok daha fazla geliştirme gerektirecekleri konusunda hemfikirdir.

Beyni meşgul etmek – ama nerede?

ilk adım bir beyin-makine arayüzü oluşturmak beynin hangi bölümüne dokunulacağına karar vermektir. Dumas gençken, birçok kişi bir kişinin kafatasının dış hatlarının zihnin iç işleyişini anlamak için bir atlas sağladığına inanırdı. Renkli frenoloji Yardımseverlik, iştah ve dil gibi insan yetileri için bloke edilmiş broşürler hâlâ eski tıbbi metinlerde ve büyük mağazaların ev dekorasyonu bölümlerinde bulunabilir. Caltech’te nörobilimci ve doktora sonrası araştırmacı olan David Bjånes, “Elbette artık bunun saçmalık olduğunu biliyoruz,” diyor. Aslında, artık açıktır ki, fakültelerimiz ve fonksiyonlarımız çeşitli beyin alanları arasındaki etkileşimler ağından ortaya çıkar, her alan sinir ağında bir düğüm görevi görür. Bu karmaşıklık hem bir zorluk hem de bir fırsat sunuyor: İç dilden sorumlu henüz bir beyin bölgesi bulunamadığından, birkaç farklı bölge geçerli hedefler olabilir.

Örneğin, Wandelt, Bjånes ve meslektaşları, parietal lobun supramarjinal girus (SMG) olarak adlandırılan ve tipik olarak nesneleri kavramakla ilişkilendirilen bir kısmının da güçlü bir şekilde aktif konuşma sırasında. SMG’sine mikroelektrot dizisi – küçültülmüş metal çivilerle kaplı bir itme piminin başından daha küçük bir cihaz – yerleştirilmiş bir tetraplejik çalışma katılımcısını gözlemlerken şaşırtıcı bir keşif yaptılar. Dizi, tek tek nöronların ateşlenmesini kaydedebilir ve verileri bir kablo yumağı aracılığıyla bunları işlemesi için bir bilgisayara iletebilir.

Bjånes, beyin-makine arayüzünün kurulumunu bir futbol maçına benzetiyor. Beyninizin bir futbol stadyumu olduğunu ve o stadyumdaki nöronların her birinin bir kişi olduğunu hayal edin. Elektrotlar, dinlemek için stadyuma indirdiğiniz mikrofonlardır. “Bunları koçun, belki bir spikerin veya seyirciler arasında neler olup bittiğini gerçekten bilen birinin yanına yerleştirmeyi umuyoruz” diye açıklıyor. “Sonra sahada neler olduğunu anlamaya çalışıyoruz. Kalabalıktan bir uğultu duyduğumuzda, bu bir temas mı? Bu bir geçiş oyunu muydu? Oyun kurucunun kovulması bu muydu? Oyunun kurallarını anlamaya çalışıyoruz ve ne kadar çok bilgi edinirsek cihazımız o kadar iyi olacak.”

Beyinde, implante edilen cihazlar nöronlar arasındaki hücre dışı boşluğa oturur ve burada hareket eden elektrokimyasal sinyalleri izlerler. sinapslar her nöron ateşlendiğinde. İmplant ilgili nöronları yakalarsa, elektrotların kaydettiği sinyaller ses dosyaları gibi görünür ve farklı eylemler veya niyetler için farklı bir iniş ve çıkış modelini yansıtır.

Caltech ekibi, beyin-makine arayüzünü, tetraplejik bir çalışma katılımcısı dahili olarak altı kelime (savaş alanı, kovboy, piton, kaşık, yüzme, telefon) ve iki sözde kelime (nifzig, bindip) “konuştuğu” zaman üretilen beyin modellerini tanımak üzere eğitti. Yalnızca 15 dakikalık bir eğitimden sonra ve nispeten basit bir kod çözme algoritması kullanarak, cihazın kelimeleri yüzde 90’ın üzerinde doğrulukla tanımlayabildiğini buldular.

(Kredi: Knowable Magazine) Araştırmacılar, beyinlerine elektrot yerleştirilmesini kabul eden tetraplejili bir gönüllünün yardımıyla beyin-bilgisayar arayüzü deneyleri gerçekleştirdiler. Bu şekil, konuşma sırasında güçlü bir şekilde aktive olan supramarjinal girus adı verilen beyin bölgesindeki nöronlardan alınan okumaları göstermektedir. Gönüllü, bazı kelimelerin yanı sıra bazı anlamsız kelimelerle test edildi. Elektrot dizisini tetikleyen nöron popülasyonu, testler arasında (ITI veya denemeler arası aralık) birbirine benzer şekilde davrandı, ancak özneye sözcükler gösterildiğinde (CUE), sözcükleri dahili olarak söylediğinde (DAHİLİ KONUŞMA) veya kelimeleri yüksek sesle söyledi (SESLENDİRİLMİŞ KONUŞMA). Her renkli çizgi farklı bir kelimeyi gösterir. Dikey eksende iniş ve çıkışlarla gösterilen varyans örüntüsü, bilgisayar yazılımı tarafından kelimelerin birbirinden ayırt edilmesini sağlamıştır.

Wandelt’in sunduğu çalışmakhenüz hakemli bir bilimsel dergide yayınlanmayan, 2022’de Nörobilim Derneği konferansı San Diego’da. Bulguların önemli bir kavram kanıtı olduğunu düşünüyor, ancak kilitli bir hastanın kötü bir üvey anneyi engellemesi veya bir bardak su temin etmesi için kelime dağarcığının genişletilmesi gerekecek. Wandelt toplantıda, “Açıkçası, seçtiğimiz kelimeler en bilgilendirici kelimeler değildi, ancak onları evet, hayır, gerçekten bilgilendirici bazı kelimelerle değiştirirseniz, bu yardımcı olur” dedi.

Düşünceler harflere kelimelere dönüşür

Bir diğer yaklaşmak kelimeler yerine harfleri tanıyan bir beyin-makine arayüzü tasarlayarak büyük bir kelime dağarcığı oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırır. Roma alfabesinin her harfini kodlayan kelimeleri ağzından çıkarmaya çalışan felçli bir hasta, aklına gelen herhangi bir kelimeyi heceleyebilir ve bu kelimeleri tam cümleler halinde iletişim kurmak için bir araya getirebilirdi.

University of California San Francisco ve University of California’da biyomühendislik alanında yüksek lisans öğrencisi olan Sean Metzger, “Konuşarak bir şeyleri yüksek sesle hecelemek, bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle telefonda konuşurken olduğu gibi, oldukça sık yaptığımız bir şeydir” diyor. Kaliforniya, Berkeley. Tıpkı bir telefon hattındaki parazit gibi, beyin sinyalleri gürültülü olabilir. A için Alpha, B için Bravo ve C için Charlie gibi NATO kod sözcüklerini kullanmak, birinin ne söylediğini ayırt etmeyi kolaylaştırır.

Metzger ve meslektaşları bu fikri felç sonucu hareket edemeyen veya konuşamayan bir katılımcıda test ettiler. Çalışma katılımcısının motor korteksinin geniş bir alanı üzerine implante edilmiş daha geniş bir elektrot dizisi – yaklaşık bir kredi kartı büyüklüğünde – vardı. Tek tek nöronları dinlemek yerine, bu dizi on binlerce nöronun senkronize aktivitesini kaydediyor, tıpkı bir futbol stadyumunun tüm bir bölümünde aynı anda inilti veya tezahürat duymak gibi.

Araştırmacılar bu teknolojiyi kullanarak saatlerce veri kaydettiler ve bunları gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarına aktardılar. yapabildiler çalışma konusunun sessizce hecelenmiş cümlelerinin yüzde 92’sinin kodunu çöz — “Sorun değil” veya “Saat kaç?” – iki denemeden en az birinde. Metzger, bir sonraki adımın, bu hecelemeye dayalı yaklaşımı kelimelere dayalı yaklaşım daha önce kullanıcıların daha hızlı ve daha az çabayla iletişim kurmasını sağlamak için geliştirildiler.

‘Hala erken aşamada’

Bugün, yakın 40 kişi dünya çapında mikroelektrot dizileri implante edildi ve daha fazlası çevrimiçi hale geldi. Bu gönüllülerin çoğu – felçli insanlar vuruşlar, omurilik yaralanmaları veya ALS – bilgisayarlara bağlı saatler geçirerek araştırmacıların yeni beyin-makine arayüzleri geliştirmelerine yardımcı olarak başkalarının da bir gün kaybettikleri işlevleri geri kazanmalarına olanak tanıyın. Austin’deki Texas Üniversitesi’nde bir bilgisayar ve konuşma bilimcisi olan Jun Wang, konuşmayı geri yüklemek için cihazlar geliştirmedeki son gelişmelerden heyecan duyduğunu söylüyor, ancak pratik uygulamadan önce gidilecek çok yol olduğu konusunda uyarıyor. “Şu anda, tüm alan hala erken aşamada.”

Wang ve diğer uzmanlar, cihazları daha az hantal, daha doğru ve daha hızlı hale getiren donanım ve yazılım yükseltmelerini görmek istiyor. Örneğin, cihaz UCSF laboratuvarının öncülük ettiği dakikada yaklaşık yedi kelime hızında çalışırken, doğal konuşma dakikada yaklaşık 150 kelime hızında hareket eder. Ve teknoloji insan konuşmasını taklit edecek şekilde gelişse bile, biraz hareket etme veya konuşma becerisine sahip hastalarda geliştirilen yaklaşımların tamamen kilitlenmiş hastalarda işe yarayıp yaramayacağı belirsiz. bu kesinlikle, ”diyor Metzger. “Bunu doğrulamamız gerekecek.”

Diğer bir açık soru da beyin ameliyatı gerektirmeyen beyin-makine arayüzleri tasarlamanın mümkün olup olmadığıdır. İnvaziv olmayan yaklaşımlar yaratma girişimleri, park yerinden bir futbol maçını takip etmeye çalışmak gibi, doku ve kemik katmanlarından geçen sinyalleri anlamlandırmaya çalıştıkları için sekteye uğradı.

Wang yaptı ilerleme beyindeki elektrik akımları tarafından üretilen kafatasının dışındaki manyetik alanları kaydeden ve ardından bu sinyalleri metne çeviren manyetoensefalografi (MEG) adı verilen gelişmiş bir görüntüleme tekniği kullanıyor. Şu anda, İngilizce dilindeki 44 ses birimini veya konuşma seslerini tanımak için MEG kullanan bir cihaz yapmaya çalışıyor. ph veya oo – heceleri, ardından kelimeleri ve ardından cümleleri oluşturmak için kullanılabilir.

Sonuç olarak, kilitli hastalarda konuşmayı geri kazanmanın en büyük zorluğu, teknolojiden çok biyoloji ile ilgili olabilir. Konuşmanın, özellikle içsel konuşmanın kodlanma şekli, bireye veya duruma göre değişebilir. Bir kişi hayal edebilir bir kelimeyi karalamak akıllarının gözünde bir kağıda; bir başkası, henüz söylenmemiş olan, kulaklarında yankılanan sözü duyabilir; bir başkası, belirli bir duygu durumunu çağrıştırarak bir kelimeyi anlamı ile ilişkilendirebilir. Farklı insanlarda farklı beyin dalgaları farklı sözcüklerle ilişkilendirilebileceğinden, her kişinin bireysel doğasına göre farklı tekniklerin uyarlanması gerekebilir.”

Farklı grupların bu çok yönlü yaklaşımının, tüm temellerimizi kapsamanın en iyi yolu olduğunu düşünüyorum,” diyor Bjånes, “ve birçok farklı bağlamda işe yarayan yaklaşımlara sahip.”

10.1146/bilinebilir-051823-1


Marla Broadfoot, Kuzey Karolina, Wendell’de yaşayan serbest çalışan bir bilim yazarıdır. Doktorası var. Genetik ve moleküler biyolojide. Bu makale ilk olarak yayınlandı Bilinen Dergi, Yıllık İncelemelerden bağımsız bir gazetecilik girişimi. orijinali oku Burada.



Kaynak : https://www.discovermagazine.com/mind/reading-the-mind-with-machines

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir