Stanford Üniversitesinden araştırmacılar, konuşma yetisini kaybetmiş hastaların yalnızca konuşmaya çalışırken değil, hayal ettikleri kelimeleri de beyin sinyallerinden çözebilen bir sistem geliştirdi.
Bilim insanları, insanların zihnindeki “iç konuşma” ile ilişkili beyin aktivasyonunu tespit etmeyi başardı. Bu sessiz düşünceleri, önceden belirlenmiş bir şifre içsel olarak zihinde söylendiğinde maksimum yüzde 74 başarı oranıyla çözümleyebilen bir sistem geliştirildi.
Bulgular, 14 Ağustos 2025 tarihinde Cell adlı dergide yayımlandı. Bu teknoloji, sesli şekilde konuşamayan bireylerin iç düşüncelerini beyin–bilgisayar arayüzü (BCI) teknolojileri sayesinde rahat ve doğal bir biçimde aktarabilmelerine olanak tanıyabilir.
Araştırmanın ilk yazarı Stanford Üniversitesi’nden Erin Kunz, “Sadece konuşmayı düşündüğünüzde beyin aktivitesinin nasıl göründüğünü ilk kez anlayabildik,” ifadelerini kullanıyor. Bu teknoloji, konuşma ve motor becerileri ciddi ölçüde kısıtlı kişilerin doğal ve daha az çaba gerektiren iletişim yöntemlerine kavuşması bakımından büyük önem taşıyor.
BCI sistemleri, engelli bireylerin yaşamlarını kolaylaştıran araçlar olarak öne çıkıyor. Bu sistemler, hareket kontrolüyle ilişkili sinyalleri çözümleyerek örneğin protez bir el gibi cihazları kontrol etmeye yardımcı olabiliyor.
Araştırmacılar, fiziksel olarak konuşmayı denemek yerine ki bu, kas hareketlerini de içeriyor, sadece zihinde konuşmayı düşünmenin daha az enerji gerektireceğini ve daha hızlı iletişim sağlayabileceğini belirtiyor.
Araştırma ekibi, amiyotrofik lateral skleroz (ALS) hastalığı veya beyin sapı felci nedeniyle ciddi ölçüde felçli dört katılımcının konuşmayla ilişkili beyin motor korteksine mikroelektrotlar yerleştirdi. Katılımcılardan bir kelimeyi fiziksel olarak söylemeye çalışmaları veya sadece zihinde söylemeleri istendi. Deneyin sonunda, bu iki farklı durumda beyin bölgelerinin benzer şekilde aktive olduğu, ancak iç konuşmanın genel olarak daha düşük bir aktivasyon düzeyine sahip olduğu gözlendi.
Elde edilen iç konuşma verileri, yapay zeka modellerini eğitmek için kullanıldı. Kavram kanıtı niteliğindeki demo çalışmada, BCI sistemi 125.000’lik bir kelime hazinesinden zihinde söylenen cümleleri en fazla yüzde 74 doğruluk oranı ile çözümlemeyi başardı. İlginç bir şekilde, katılımcılar ekrandaki pembe daireleri sayarken zihinde akıllarına gelen sayılar gibi talimat dışında düşünceleri bile sistem tanıyabildi.
Araştırmacılar, iç konuşma ile fiziksel konuşma girişiminin beyinde benzer sinyal desenleri ürettiğini, fakat bu iki durumu ayırt edebilecek kadar farklı olduklarını ortaya koydu. Stanford Üniversitesi’nden kıdemli yazar Frank Willett, BCI sistemlerinin iç konuşmayı isteğe bağlı olarak görmezden gelmesini sağlayacak şekilde ayarlanabileceğini belirtti.
İletişim kolaylığı ve hız isteyen kullanıcılar için araştırma ekibi, BCI sisteminin iç konuşmayı sadece belirli bir “şifre” zihinde söylendiğinde çözümleyecek bir mekanizma geliştirdi. Örneğin katılımcılar zihinde “chitty chitty bang bang” diye düşündüklerinde sistem iç konuşmayı devreye alıyor ve yüzde 98’den fazla doğruluk oranıyla şifreyi tanıyabiliyor.
Şu anki sistemler, serbest biçimli, yani önceden tanımlanmamış iç konuşmayı hatasız şekilde çözümleyemiyor. Ancak araştırmacılar, daha fazla sensör ve gelişmiş algoritmalarla gelecekte bu sorunun aşılabileceğini öngörüyor.
Stanford Üniversitesi öncülüğündeki bu çalışma, mimikleri veya kas hareketini içermeyen, tamamen içsel düşünceden iletişim çıkarımı yapabilen ilk örneklerden biri olarak dikkat çekiyor. Teknolojinin daha da geliştirilmesi, konuşma yeteneği olmayan bireyler için kesin çözüm olanağı oluşturabilir.
Kaynak: Eurokalert
