Düşünceleri konuşmaya rekor hızda çeviren yeni beyin-bilgisayar arayüzü geliştirildi

Bu buluş, gerçek zamanlı konuşma dönüştürmeye doğru atılmış büyük bir adım

Elon Musk'ın Neuralink'i, beyin-bilgisayar arayüzleri üzerinde çalışan birkaç şirketten biri (Unsplash)
Elon Musk'ın Neuralink'i, beyin-bilgisayar arayüzleri üzerinde çalışan birkaç şirketten biri (Unsplash)
TT

Düşünceleri konuşmaya rekor hızda çeviren yeni beyin-bilgisayar arayüzü geliştirildi

Elon Musk'ın Neuralink'i, beyin-bilgisayar arayüzleri üzerinde çalışan birkaç şirketten biri (Unsplash)
Elon Musk'ın Neuralink'i, beyin-bilgisayar arayüzleri üzerinde çalışan birkaç şirketten biri (Unsplash)

Sinirbilimciler, yeni bir beyin-bilgisayar arayüzünün (BCI) düşünceleri konuşmaya çevirmede yeni bir rekor kırdığını iddia etti.
Stanford Üniversitesi'nden bir ekip, dakikada 62 kelimeye kadar kod çözme kapasitesine sahip beyin çipinin, insanların doğal konuşmaya yakın hızlarda iletişim kurmasına olanak tanıdığını söyledi.
Cihazı amiyotrofik lateral skleroz (ALS) hastası olan ve konuşamayan bir hastaya takan bilim insanları, hastanın önceden programlanmış 125 bin kelimelik bir dağarcıkla saniyede birden fazla kelime dile getirmesini sağladı.
The İndependent'ın haberine göre, Araştırmacılar, "A high-performance speech neuroprosthesis" (Yüksek performanslı bir konuşma nöroprotezi) başlıklı bir ön baskı makalesinde, "BCI'ımız konuşmayı dakikada 62 kelime hızla çözdü, bu da herhangi bir BCI için önceki rekordan 3,4 kat daha hızlı ve doğal konuşma hızına (dakikada 160 kelime) yaklaşmaya başlıyor" yazdı.

Bu sonuçlar, artık konuşamayan felçli kişilere hızlı iletişimi geri kazandırmak adına intrakortikal konuşma BCI'larını kullanmak için uygulanabilir bir yol gösteriyor.”

BCI sistemi, ALS hastası ağzıyla kelimeler oluşturmaya çalışırken küçük yüz hareketlerini analiz edip ardından ilişkili sinirsel aktiviteyi kelimelere dönüştürerek çalıştı.
Stanford'tan bilim insanları ilk kez bir BCI'ın, artık konuşamayan kişiler tarafından kullanılan, göz izleme veya klavye temelli yaklaşımlar gibi diğer teknolojilerin hızını da aştığını söyledi.
Deneylerin başarısına rağmen, BCI sisteminin mevcut yöntemlerin yerini alabilmesi için hâlâ geliştirilmesi gerekiyor.
Araştırmacılar makalede, yaklaşık yüzde 20'lik hata oranıyla "henüz tam, klinik olarak uygulanabilir bir sistem değil" yazdı.
Bu teknoloji, Science Corp ve Elon Musk'ın Neuralink'i de dahil, üniversiteler ve girişimler tarafından BCI cihazları geliştirmeye yönelik çok sayıda çabadan biri.
Musk, geçen yıl bir etkinlik sırasında Neuralink'in cihazının ilk insan denemelerine 2023'te başlamayı planladığını ve bunu domuzlar ve maymunlar üzerinde halihazırda test ettiğini söylemişti. Teknoloji milyarderi, beyin çipinin konuşamayan hastalara konuşmayı geri kazandırmanın çok ötesine geçerek beyne "tam bant genişliğinde veri akışı" sunacağını iddia ediyor.



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging