Tıp dünyasında beklenen şekilde ilerlerse, beyin implantları yakın bir gelecekte, yaralanma veya hastalık nedeniyle felçli olan kişiler için iletişimi yeniden sağlayacak. Ancak bu geleceğe henüz uzakız ve implantlar şu anda klinik denemelerde test ediliyor.
California Üniversitesi, San Francisco'da gerçekleştirilen klinik denemelerden biri, dilbilgisini nasıl işlediğine dair gözlemlerde bulunarak beyin implantlarının dil iyileştirmesine versekatkı sağladı. Çünkü deneme katılımcılarından biri İngilizce ve İspanyolca dillerini kullanan bir bireydi. Araştırmacılar, konuşma niyetinin ses kontrolüne dönüştürüldüğü beyin bölgesindeki aktiviteyi izleyerek, her iki dilin de bu bölgede tutarlı sinyaller ürettiğini tespit ettiler. Bu durum, sistemi İspanyolca cümleleri tanımak için eğitmek, bu dilin tanınmasını iyileştireceğini gösterdi.
Çok dilliliği anlamak, genel olarak dilin nasıl işlendiğini anlamak için kesinlikle faydalıdır. Yeni çalışmayı tanımlayan makale, iletişimi yeniden sağlamanın bir hedefi olarak birden fazla dilde iletişimi geri kazandırmanın önemli olduğunu vurguluyor. Çünkü çok dilli bireyler, farklı sosyal durumlara bağlı olarak dil değiştirebilir ve bazen kendilerini daha net ifade edebilmek için cümle içinde diller arasında geçiş yapabilirler. Çoğu zaman çok dilli yeteneklerini kişiliklerinin önemli bir bileşeni olarak tanımlarlar.
Eğer gerçekten insanlara iletişimi geri kazandırmak istiyorsak, onlara konuştukları tüm dillere erişim sağlamak da bu sürecin bir parçası olmalıdır. Yapılan yeni çalışma, bunun olasılığını artırmayı amaçlıyor. BRAVO olarak adlandırılan bir klinik deneme projesinin bir parçası olan bu çalışma, beyin motor bölgesine (niyetin hareketleri gerçekleştirmek için sinyallere çevrildiği bölge) oldukça basit implantlar (128 elektrot) yerleştirmeyi içeriyordu.
Konuşma açısından, bu durum, bir kelime söyleme arzusunu kas aktivitesini kontrol etmek için gereken sinirleri, ağzı ve dili kontrol etmek, yeterli nefes almak ve ses tellerini germe işlemini gerçekleştirmek için ihtiyaç duyulan sinirleri dönüştürmeye çalışır. Bu, kelime seçiminin yapıldığı beyin bölgesinin aşağısında ve İngilizce ve İspanyolca'nın muhtemelen farklı olduğu kısımda gerçekleşir (bu da iki dilin örtüştüğü anlamın sıralandığı yerin aşağısında gerçekleşir).
Teorik olarak, kelimelerin bazı kısımları ses açısından yeterince benzerse, bu sesi üretmek için gereken kas kontrolü de benzer olacaktır. Bu nedenle, buradaki nöral aktiviteyi izleyerek, her iki dili de yönetebilmeleri ve hatta aralarındaki örtüşmeleri tespit edebilmeleri gerektiği düşünülüyor.
Bu sinyallerin tespiti süreci oldukça karmaşıktır, çünkü nöral aktivite genellikle gürültülü bir dizi "spike" veya voltaj değişim patlaması şeklinde görünür. Bu patlamaların belirli anlamlarla ilişkilendirilmesi genellikle belirli bilgilerle ilişkilendirilmek için eğitilen yapay zeka sistemleri tarafından sağlanır (bu bilgi "Kedi söylemek istiyorum" veya "Bir kedi gördüm" olsun).
Bu nedenle, buradaki çalışmanın büyük bir kısmı, katılımcının, söylemeyi hayal etmesi ve yazılımın ne söylemek istediğini bilmesi üzerine inşa edilmektedir. Araştırmacılar, sistemı 50 İngilizce kelime, 50 İspanyolca kelime ve ikisinin de aynı olduğu birkaç kelimeyi tanımak üzere eğittiler. Bu, fiil zamanları gibi faktörlerden dolayı 178 farklı kelime anlamına geliyordu. Tek başına, bu özellikle etkili değildi, kelime hata oranları yaklaşık %70 civarındaydı. Ancak normal cümlelere kelimeler yerleştirmek için eğitilmiş nöral ağlarımız zaten var, bu nedenle araştırmacılar bu çıktıyı GPT2'ye yönlendirdiler ve olası cümleleri tanımlayıp sıraladılar. Bu, kelime hata oranını %15'in altına çekti.
Sistem eğitildiğinde, katılımcı dilin dili arasında geçiş yaparak bu sistem üzerinden konuşabilir hale geldi. Yazılımın ekstra eğitimle tekrardan ayarlanması gereken en az 40 gün süreyle çalıştığı tespit edildi, bu da diğer pek çok sistemden daha iyi bir performans olduğu anlamına geliyor.
Bu, bize çok dilliliği konusunda ne anlatıyor? İlk olarak, bu beyin bölgesinin ses üretme konusunda uzmanlaşmış olduğuna ve ihtiyaç duyulan dile bakılmaksızın işlev gösterdiğine destek sağlıyor. Sistem, eğer hangi dilin konuşulduğu söylendiğinde daha iyi performans gösterecektir, ancak kendi başına dilin ne olduğunu çözmek zorunda kalsa bile rastgele tahminlerden çok daha iyi performans gösterdi. İmplant tarafından toplanan elektrik sinyalleri dil özgü elektrotların hiçbir belirtisini göstermedi, bu da araştırmacıların "dil özgül elektrotların olmadığı" sonucuna ulaşmasına neden oldu.
Araştırmacılar, sistemin eğitimi sırasında elde edilen verileri performansının belirli yönlerini test etmek için kullandılar ve bu da bu fikirle tutarlı sonuçlar verdi. Örneğin, sistemi sadece İngilizce kelimelerle eğitirseniz, ardından İspanyolca üzerinde eğitmek için gereken süreyi dramatik bir şekilde azaltır, bu da ki iki dilin benzer aktivite profillerini paylaştığını gösterir. Araştırmacılar ayrıca hangi elektrotların belirli heceler tercüme etmek için kritik olduğunu belirlediler ve benzer benzer sesli hecelerin en iyi şekilde benzer elektrot kullanımıyla açıklanabileceğini buldular.
"Bu, birinci dilde toplanan verilerin ikinci dil için yeniden kullanılabilmesine olanak tanıyan ortak bir hece temsili sağlayabilir," diye sonuçlandılar.
Ancak, bu cümlede "yapabilir" kelimesinin kullanılmasına dikkat edin, "olacak" kelimesi yerine. Yukarıda belirtildiği gibi, çok dilli konuşmacılar bazen cümle içinde dil değiştirebilir mevcut sistem bunu ele alacak şekilde hazırlanmamıştır. Ve İngilizcede bulunmayan tıklamalar gibi özelliklere sahip birçok dil var, ve Mandarin'de vurgunun merkezi olmak üzere İngilizcede bulunmayan özellikler var.
Ayrıca, sistem yalnızca sınırlı bir kelime hazinesi üzerine eğitildi. Bu eğitimin, kelime hazinesi genişletildiğinde yardımcı olacağı büyük ihtimaldir, çünkü birçok yeni kelime mevcut kelimelerin heceleriyle paylaşacaktır. Ancak, potansiyel cümlelerin sıralamasını yapmak için GPT bileşeninin ihtimalleri sıralamakta zorlanacak olması sonuçlarını etkileyecektir.
Tüm sınırlamalara rağmen, bu çalışmada Pancho takma adıyla tanımlanan katılımcının en azından iletişim kurabiliyor olmasının mutluluk verici olduğunu varsayabiliriz. Bilimsel olarak, bu çalışma genellikle bir hipotezi desteklediğini doğrulamaktadır Dil işlediğimiz bölgelerin özellikle hangi dili işlediği konusunda pek seçici olmadığı. Ancak bir hipotezi destekleyen kanıtların olması her zaman iyidir, ve bu kanıtları nasıl elde edebileceğimizi hayal etmek zor olabilir.