Bilim insanları beyin dalgaları yoluyla insan zihninde oluşan resimleri görüntülemeyi başardı

Ağır felçli hastaların iletişim kurmasını kolaylaştırmada bu teknolojiden yararlanılabilir

Osaka Üniversitesi'nden araştırmacılar elektrokortikografi (EKoG) kayıtlarından yararlanarak insanların hayal ettiği imgelerin değerlerini görüntüledi (Pixabay)
Osaka Üniversitesi'nden araştırmacılar elektrokortikografi (EKoG) kayıtlarından yararlanarak insanların hayal ettiği imgelerin değerlerini görüntüledi (Pixabay)
TT

Bilim insanları beyin dalgaları yoluyla insan zihninde oluşan resimleri görüntülemeyi başardı

Osaka Üniversitesi'nden araştırmacılar elektrokortikografi (EKoG) kayıtlarından yararlanarak insanların hayal ettiği imgelerin değerlerini görüntüledi (Pixabay)
Osaka Üniversitesi'nden araştırmacılar elektrokortikografi (EKoG) kayıtlarından yararlanarak insanların hayal ettiği imgelerin değerlerini görüntüledi (Pixabay)

Bilim insanları hayal kurulduğunda zihinde canlanan resimleri deşifre etmenin yolunu buldu.
The Independrnt'ın haberine göre, beyinlerine halihazırda elektrot yerleştirilmiş epilepsi hastalarıyla çalışan Japonya'daki Osaka Üniversitesi'nin araştırmacıları, bir görüntüyü düşünen katılımcılarının beyin dalgalarını kaydetmek için elektrokortikografi teknolojisinden yararlandı.
Katılımcılardan aynı anda belirli bir görüntüye bakarken, "manzara" ya da "insan yüzü" gibi çeşitli kategorilerden tamamen farklı bir görüntüyü de zihninde canlandırması istendi.
Deney esnasında elektrokortikografi tekniği, araştırmacıların beyindeki elektriksel aktivite örüntülerini gerçek zamanlı olarak tespit etmesine olanak tanıdı. Daha sonra da bu örüntüler, kişinin ne gördüğünden ziyade zihninde neyi canlandırdığını belirlemek için kullanıldı.
Araştırmayı yöneten Ryohei Fukuma, "Dikkatin algılanan görüntülerin sinirsel temsillerini değiştirdiği biliniyor" dedi.

"Fakat farklı bir görüntü hayal etmenin bu temsilleri değiştirip değiştirmediğini bilmiyorduk."
Bu hipotezi teste tabi tutan bilim insanları, hayal edilen görüntüyle görülen görüntü arasında dikkat çekici doğrulukta net bir ayrım oluşturmayı başardı.
cedc5193-953e-4119-828f-d2a44eef1b2e.jpg
Görsel algıyla bağlantılı subdural kortikal elektrotların yerleştiriliği 17 epilepsi hastasından elektrokortikografi (EKoG) kayıtları alındı (Osaka Üniversitesi)
Osaka Üniversitesi'nde beyin cerrahisi bölümünde beyin cerrahı ve İleri Düzey Eş Yaratım Enstitüsü'nde Profesör Takufumi Yanagisawa, "Sonuçlar, bir görüntüye bakıldığında meydana gelen beyin aktivitesiyle bir görüntü hayal edildiğinde meydana gelen beyin aktivitesi arasındaki ilişkiyi açıklığa kavuşturdu" dedi.

"Hayal edilen görüntülerin elektrokortikografi değerleri hastaların gördüğü gerçek görüntülerin yol açtığı değerlerden farklıydı. Ayrıca hastalar gerçek zamanlı geri bildirim aldığında daha da belirgin olacak şekilde değiştirilebiliyorlardı."
Araştırmacılar, bu teknolojinin potansiyel olarak amyotrofik lateral skleroz'dan (ALS) mustarip olanlar gibi ağır felçli hastalar için iletişim cihazı geliştirmede kullanılabileceğini söyledi.
ALS hastaları şu anda iletişim kurmak için bir çeşit motor kontrolüne dayanan cihazlar kullanıyor, bu da bu cihazları kullanabilme becerilerinin zamanla kötüleştiği anlamına geliyor.
Araştırma, Communications Biology adlı bilimsel dergide yayımlandı.



Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
TT

Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)

Yeni bir araştırmaya göre OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yapay zeka sohbet botlarının mantıklı düşünmesini ve akıl yürütmesini gerektiren sorgular, diğer soru türlerine göre daha fazla karbon salımına yol açıyor.

ChatGPT gibi geniş dil modellerine (GDM) yazılan her sorgu enerji gerektiriyor ve karbondioksit salımına yol açıyor. Almanya'daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden araştırmacılar bu emisyon seviyelerinin sohbet botuna, kullanıcıya ve konuya bağlı olarak değiştiğini söylüyor.

Hakemli dergi Frontiers'ta yayımlanan araştırma, 14 yapay zeka modelini karşılaştırarak karmaşık akıl yürütme gerektiren cevapların, basit cevaplara göre daha fazla karbon salımı yaptığını ortaya koydu.

Soyut cebir veya felsefe gibi uzun uzun muhakeme gerektiren sorgular, lise tarih dersi gibi daha dolambaçsız konulara göre 6 kat daha fazla emisyon üretiyor.

Araştırmacılar yapay zeka sohbet botlarını sık kullananların, karbon emisyonlarını sınırlamak için sordukları soruların türünü ayarlamasını öneriyor.

Çalışma, farklı konularda bin standart soru üzerinden 14 GDM'yi değerlendirerek karbon salımlarını karşılaştırdı.

Çalışmanın yazarı Maximilian Dauner, "Eğitimli GDM'lere sorulan soruların çevresel etkisi, bunların muhakeme yaklaşımına büyük ölçüde bağlı ve doğrudan akıl yürütme süreçleri, enerji tüketimini ve karbon salımlarını önemli ölçüde artırıyor" diyor.

Akıl yürütme özelliğine sahip modellerin, yalın yanıt veren modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbondioksit salımına yol açtığını gördük.

Bir kullanıcı yapay zeka sohbet botuna soru sorduğunda, sorgudaki kelimeler veya kelime parçaları bir dizi sayıya dönüştürülerek model tarafından işleniyor. Bu dönüştürme ve yapay zekanın diğer hesaplama süreçleri karbon salımlarına neden oluyor.

Çalışma muhakeme becerisine sahip modellerin soru başına ortalama 543,5 jeton (token) oluştururken, yalın modellerin sadece 40 jeton gerektirdiğini belirtiyor.

Makalede "Daha yüksek jeton ayak izi, her zaman daha yüksek CO2 emisyonu anlamına gelir" ifadeleri kullanılıyor.

Örneğin yaklaşık yüze 85 doğruluk oranına ulaşan Cogito, en isabetli modellerden biri. Yalın cevaplar veren benzer boyutlardaki modellere göre üç kat daha fazla karbon emisyonu üretiyor.

Dr. Dauner, "Şu anda GDM teknolojilerinin doğasında, doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında bir taviz verme ilişkisi görüyoruz" diyor. 

Emisyonları 500 gram karbondioksit eşdeğerinin altında tutan modellerin hiçbiri, bin soruyu doğru cevaplamada yüzde 80'in üzerinde doğruluk oranına ulaşamadı.

Karbondioksit eşdeğeri, çeşitli sera gazlarının iklim değişikliği üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan bir birim.

Araştırmacılar yeni bulguların, insanların yapay zeka kullanımı hakkında daha bilinçli kararlar almasını sağlayacağını umuyor.

Araştırmacılar bir örnek vererek DeepSeek R1 sohbet botundan 600 bin soruyu yanıtlamasını isteyen sorguların, Londra'dan New York'a gidiş-dönüş uçuşuna eşdeğer karbon emisyonu yaratabileceğini söylüyor.

Buna karşılık Alibaba Cloud'ın Qwen 2.5'i, benzer doğruluk oranlarıyla üç kat daha fazla soruya cevap verirken aynı emisyon seviyelerine ulaşıyor.

Dr. Dauner, "Kullanıcılar, yapay zekadan yalın cevaplar vermesini isteyerek veya yüksek kapasiteli modellerin kullanımını, gerçekten bu gücü gerektiren görevlerle sınırlayarak emisyonları önemli ölçüde azaltabilir" diyor.

Independent Türkçe