İnsanlar, bilgi parçalarını birleştirerek olağanüstü miktarda görevi başarırlar. Kenarları birleştirerek nesneleri algılar, nesneleri birleştirerek sahneleri kategorilere ayırır, eylemleri birleştirerek olayları yorumlar ve kelimeleri birleştirerek cümleleri anlarız. Ancak araştırmacılar, beynin parçalarından bir bütünün – örneğin bir cümlenin – anlamını nasıl oluşturduğunu ve sürdürdüğünü henüz net bir şekilde anlamış değiller. Bilgisayar Bilimleri Okulu’nun (SCS) Makine Öğrenimi Bölümü’ndeki (MLD) Carnegie Mellon Üniversitesi araştırmacıları, birleştirilmiş sözcüklerin ortaya çıkan anlamlarını destekleyen beyin süreçlerine yeni bir ışık tuttu.
Mariya Toneva, eski bir MLD Ph.D. Şu anda Max Planck Yazılım Sistemleri Enstitüsü’nde öğretim üyesi olan bir öğrenci, MLD’de yardımcı doçent olan Leila Wehbe ve SCS’de Founders Üniversitesi Profesörü Tom Mitchell ile birlikte çalışarak beynin hangi bölgelerinin birleştirilmiş sözcüklerin anlamını işlediğini ve bunların nasıl oluştuğunu inceledi. beyin, kelimelerin anlamını korudu ve güncelledi. Bu çalışma, beynin kelimelerin anlamlarını nasıl işlediğini, koruduğunu ve güncellediğini daha eksiksiz bir şekilde anlamaya katkıda bulunabilir ve araştırma odağını, bir kişinin ne denediğini çözebilen cihazlar gibi gelecekteki giyilebilir nöroteknolojiye uygun beyin alanlarına yönlendirebilir. doğrudan beyin aktivitesinden söylemek gerekirse. Bu cihazlar, kas kontrolünü sınırlayan Parkinson veya multipl skleroz gibi hastalıkları olan kişilere yardımcı olabilir.
Toneva, Mitchell ve Wehbe, beyinde kelimelerin bir araya geldiklerinde yeni anlamlarını işleyen alanlarını tahmin edebilen hesaplamalı modeller oluşturmak için sinir ağlarını kullandılar. Bu modeli, sekiz kişinin “Harry Potter ve Felsefe Taşı”ndan bir bölüm okurken beyin aktivitelerini kaydederek test ettiler. Sonuçlar, beynin bazı bölgelerinin hem tek tek sözcüklerin anlamını hem de birleştirilmiş sözcüklerin anlamını işlediğini, diğerlerinin ise yalnızca tek tek sözcüklerin anlamlarını işlediğini gösteriyor. En önemlisi, yazarlar ayrıca kullandıkları nöral aktivite kayıt araçlarından biri olan manyetoensefalografinin (MEG), birleşik kelimelerin anlamını yansıtan bir sinyali yakalamadığını da bulmuşlardır. Gelecekteki giyilebilir nöroteknoloji cihazları, MEG’e benzer kayıt araçlarını kullanabileceğinden, potansiyel bir sınırlama, kullanıcıların dil üretmelerine yardımcı olma kapasitelerini etkileyebilecek birleştirilmiş kelimelerin anlamını tespit edememeleridir.
Ekibin çalışması, Wehbe ve Mitchell’in, insanlar aynı Potter kitabının bir bölümünü okurken meşgul olan beyin kısımlarını belirlemek için fonksiyonel manyetik rezonans görüntülemeyi kullanan geçmiş araştırmalarına dayanıyor. Sonuç, beynin hangi bölümlerinin cümleleri ayrıştırma, kelimelerin anlamlarını belirleme ve karakterler arasındaki ilişkileri anlama gibi alt süreçlerden sorumlu olduğunu belirleyen ilk entegre hesaplamalı okuma modeliydi.
Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2022/11/221129112658.htm