Bu gelişmeler beyin yaralanması olan insanlara yardımcı olabilmesi için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
Uluslararası araştırmacılarla birlikte çalışan Meta, çığır açan iki çalışma ile insan zekasını anlamada önemli kilometre taşlarını açıkladı, yazılı cümleleri yeniden yapılandırmak ve düşünceleri sözlü veya yazılı kelimelere dönüştüren kesin sinirsel süreçleri haritalamak için beyin sinyallerini okuyabilen ve yorumlayabilen AI modelleri oluşturdular.
İlki çalışmalar Meta'nın Paris'teki Temel Yapay Zeka Araştırmaları FAIR laboratuvarı tarafından yürütülen ve San Sebastian, Beyin ve Dil Bask Merkezi ile işbirliği yaparak, ivazı olmayan beyin kayıtlarından cümle üretimini çözme yeteneğini göstermektedir. Araştırmacılar, manyetoensefalografi ve elektroensefalografi kullanarak, 35 sağlıklı gönüllüden cümle yazarken beyin aktivitesi kaydetti.
Sistem, bir görüntü kodlayıcı, bir beyin kodlayıcı ve bir görüntü kod çözücüden oluşan üç bölümlü bir mimari kullanır. Görüntü kodlayıcı, beyinden bağımsız olarak görüntünün zengin bir temsil kümesini oluşturur. Beyin kodlayıcı daha sonra MEG sinyallerini bu görüntü girişlerine hizalamayı öğrenir. Son olarak, görüntü kod çözücü bu beyin temsillerine dayanarak makul bir görüntü oluşturur. AI modeli, geleneksel EEG sistemlerinden en az iki kat daha etkili olan MEG ile beyin aktivitesi kaydedilen katılımcılar tarafından yazılan karakterlerin yüzde 80'ine kadar kodunu çözebilir. Bu araştırma, konuşma yeteneğini kaybeden bireyler için iletişimi geri kazanmaya yardımcı olabilecek, invaziv olmayan beyin-bilgisayar arayüzleri için yeni olanaklar sunmaktadır.
İkinci çalışma, beynin düşünceleri dile nasıl dönüştürdüğünü anlamaya odaklanmaktadır. Katılımcılar cümleler yazarken MEG sinyallerini yorumlamak için AI kullanarak, araştırmacılar düşüncelerin kelimelere, hecelere ve bireysel harflere dönüştürüldüğü kesin anları tespit edebildiler.
Bu araştırma, beynin en soyut seviyeden bir cümlenin anlamı başlayarak ve bunları kademeli olarak klavyedeki parmak hareketleri gibi belirli eylemlere dönüştüren bir dizi temsil oluşturduğunu ortaya koymaktadır. Çalışma aynı zamanda beynin, her birini uzun süreler boyunca korurken ardışık gösterimleri zincirlemek için bir 'dinamik sinir kodu' kullandığını göstermektedir.
