brain machine interface

• araclarla dusunce araciligiyla haberlesme arayuzu.
  
  isiklar acilsin diye dusununce evin isiklarinin yanmasi vs. gibi bilimkurgu uygulamalar haricinde en gelismis gercek uygulamasi felc gecirmis ya da beyninin motor cortex'i zarar gormus, velhasil saglikli dusunebilen fakat uzuvlarini kullanamayan kisiler icin bilgisayar basinda yazi yazma, ve bilgisayar oyunu oynama algoritmalaridir.
  
  olayin fiziksel yonune baktigimizda genel olarak bunun iki yolu var, literaturde invasive ve non-invasive olarak geciyor. her iki metodla da ulasilmaya calisilan beyin'den toplanacak eeg datasi. invasive metodlarda kafayi yarip beyne mikron capinda igneleri (elektrotlari) saplayip oradan data toplaniyor. non-invasive metodlarda elektrotlar kafaya yapistiriliyor. daha yakin tarihlerde ortaya cikmis bu ikisinin arasi diyebilecegimiz kendine literaturde partially-invasive adi altinda yer bulmus metodlarda ise kafatasi yine kesiliyor fakat elektrotlar beyne saplanmiyor, beyin etrafindaki sivi (grey matter) icine gomuluyor. sonucta invasive'den non-invasive'e dogru gittikce elbetteki toplanan datadaki gurultu (noise) seviyesi arttigindan datanin kalitesi dusuyor. bu sebeple invasive metodlarla calistililabilen pek cok algoritma sinyal kalitesinin dusuklugu nedeniyle non-invasive metodlarla calistiliramiyor. (ufak parantez; kafaya herhangi bir kask takmadan elektrot yapistirmadan bmi calistirmak ise bilimkurgudan oteye gecemiyor elbette)
  
  olayin fiziksel boyutunu bir kenara birakip dusunce araciligiyla klavye kullanma, yazma oyun oynama algoritmalarina gelirsek bunlar genellikla eeg datasinin farkli frekans araliklarina dusen guclerini (fft'nin farkli araliklar icin integrali) kullaniyor. benim su ana kadar gordugum en etkileyici iki calisma sunlar (bulunca makalelerin refereanslarini da ekleyecegim)
  
  1. harfler sagdan 3harf/saniye hizla akmakta -sanki boyle tetriste dusen parcalar gibi bir sonraki harfi goruyorsun- ve elektrotlar kafasina takili kisi dogru harfi gordugunde "hah! bu." diye dusundugu andaki sinyal ile dogru harf yaziya yerlestiriliyor. harfleri random gondermek yerine kisinin onceden yazdiklarina bakarak ya da herhangi bir language model kullanarak metodu cok hizlandirmak mumkun. (ornegin kisi ingilizce yaziyorsa ve "th" harflerini yazmissa ilk gosterilen harf language model'den en yuksek olasiligi verne "e" harfi olacak vs.)
  
  binary classification temeline dayandigi icin bu metod cok dusuk hatayla calisiyor. mesela yanyana 40 karakter dizseniz adama birini dusun deseniz 40 class classification probleminiz olacakti, essek gibi error rate verecekti. bu harfleri language model vs. kullanarak "akillica" dizip tek tek gostererek olayin signal processing / machine learning tarafi cok kolaylasiyor benzer sekilde mouse hareket ettirmek, right/left click de mumkun.
  
  yazilimsal bir cozum oldugu icin herhangi standard bir ekran vs ile calisabilir.
  
  2. bugune kadar bu konuda gordugum en onemli fikir yukaridakinden cok daha donanimsal bir cozum kisinin visual cortex'indeki frekans gozlemini kullaniyor. amcalar oyle bir display yapmis ki yanyana yerlestirdikleri bolgelerin refresh rate'leri 50 frame per second, 52 frame per second, ... boyle 100'e kadar gidiyor. adamlar bu gelistirdikleri display'in refresh rate'leri farkli farkli olan bolgelerine birer harf koyuyorlar. ne dusundugenden cok nereye baktigini da visual cortex'deki elektrotlardaki eeg datasindan okuyorlar. siz atiyorum 66 fps refresh rate'deki bir ekrana bakiyorsaniz beyninizin "bilincli" kismi baktiginiz display'in 66 fps oldugunu acikca bilmiyor. fakat yine de visual cortex'den okunan eeg datasi 66 hz civarinda tepe yapiyor. boylece sistem kisinin hangi harfe baktigini belirleyip sonuc kismindaki text'e o harfi ekliyor, tek tek harflere bakarak yaziyorsunuz. bunu yapan amcalarin icassp 2008'deki demolarini kafama verdikleri kaski takarak "kesintisiz olarak 0.2 saniye baktigim harfi bas" opsiyonuyla bizzat denedim, cidden gayet hizli yazmak mumkun. biraz gozler sulaniyor ama o kadar kusur kadi kizinda da olur. gercekten dahiyane bir cozum.
• tek tarafli bir kavram degildir. yani "beyin ve isiklar" sozkonusu oldugunda, "beynin dusunerek komut verdiginde isiklari yakmasi" uygulamasinin yani sira "beyne elektrik sinyallleri gondererek, isiklarin yandigini dusunmesini saglamasi" uygulamasi da bu kavramin konusudur.
  
  bahsi gecen ikinci teknigin en onemli uygulamasi ise parkinson hastalarinin tedavisinde kullanilmaktadir. vucut icerisine yerlestirilen ve periyodik sinyaller gonderen ufak bir bataryanin beynin dip bolgelerinde yer alan parkinson hastaligina sebep olan kismina baglanmasi ile, o bolgede olusan sinyal duzensizliklerini [parkinson'a bunun yol actigi saptanmis] gidermek ve hastanin parkinson hastaligi sonucu yasadigi semptomlari gidermek mumkun. tabii bu aslen bir tedavi olmadigindan, batarya bittigi an hasta ayni semptomlara sahip oluyor.
• brain machine interfaceler (bmi) aslinda sadece telepati kuralim haberleselim arayuzu degildir (elbet o da bu hikayenin onemli bir parcasidir)
  
  bu aslinda uzun ve ayrintili bir yazi olmali ama ben simdilik ozet gecmek ile yetinecegim; ileride bu verdigimiz linkler uzerinden konuyu ayrintilandiririm. zira konu uzerine soz edilmesi gereken cok sey var ve bunlar sadece linker vererek gecistirilebilecek seyler degil; ancak kendimde uzun yazmak icin gerekli motivastonu bulamadigim icin yazi cogunlukla bakinizlardan olusacak.
  
  ve evet degisiyoruz, bedenlerimiz ve uretim teknolojilerimiz bir ve ayni sey olmak gayesi ile birbirlerine kenetleniyor, sonuclar cok ama cok sarsici olacak. ısin asli surecin su ankinden cok daha yavas yuruyecegini zira beyin konusunda henuz bilmedigimiz cok sey oldugunu dusunuyorduk, ancak gecen 3 yil bu dusunceyi sarsmaya basladi. beynin bu gune kadar nasil incelememiz gerektigi konusunda hic bir fikrimiz olmayan kisimlarinin (mesela grey matter) dusunme surecindeki onemlerinin cok az oldugunu goruyoruz bu gun. evet bu kisimlarin hala bilginin olusmasi kalicilik suresi gibi konularda cok onemli olduklari iddia edilebilir ama beyindeki bilginin bizzati kendisi, ve bu bilginin islenme surecinin bu bilmedigimiz beyin bilesenleri ile cok da alakasi yokmus. otesinde beynimiz disaridan gelen yapay girdilere cok kolay uyum saglayabilecek kadar plastikmis; gelecekte su anda oldugumuzdan cok daha zeki olacagiz sozu hala cok iddiali olsa da, artik akademi gencligi hedefimizin bu oldugunu cekinmeden dilegetirebilecegi siniri gecti.
  
  peki beyin makine arayuzleri konusunda bahsettigim calismalar neler, aslinda bildiklerimin pek cogunu baska girdilerimde yazdim burasi bunlari toplama yeri olsun:
  
  1) hafiza cipi: adi ustunde anilarimizi, ogrenmisliklerimizi, icine kaydedip diledigimizde cagirabilecegimiz, bunlari baskalarina gondermemize olanak saglayabilecek beyin implantlari. tank bana helikopter kullanmayi ogret bu hedenin ileri duzey hedeflerinden birisi olsa da; belli bir gorevi bir memeliye (fare) ogretip bunun ogrenilmisligini bir bilgisayar cipine yukleyip daha sonra geri cagirmayi basardik, sonuclar muhtesem olmasa da anlamli bir veri var elde. ki bu durum bile bence muhtesemin de otesi.
  
  makale
  
  [1] http://iopscience.iop.org/1741-2552/8/4/046017
  makalenin abstract indan alinti: these integrated experimental-modeling studies show for the first time that, with sufficient information about the neural coding of memories, a neural prosthesis capable of real-time diagnosis and manipulation of the encoding process can restore and even enhance cognitive, mnemonic processes.
  
  eureka alert (mesele en kolay buradan anlasilir)
  [2] http://www.eurekalert.org/…11-06/uosc-rmr061211.php
  
  yorumlar
  [3] http://blogs.discovermagazine.com/…aying-them-back/
  
  2) zeka cipi: bu kez denenen bir primatin zorlukla cozdugu bir problemi daha kolay cozmesini saglayan bir cip. kabaca primatin ugrastigi iste basariya ulastigi zamanki beyin dalgalarini kaydedip beyne geri gonderme prensipine dayaniyor. kabaca caculus calisirkenki beyin dalgalarinizi kaydediyoruz, her basarili cozdugunuz task ya da basari ile uyguladiginiz her teorem sirasinda ortaya cikan beyin dalgalarinizi kaydediyor ve gerektigi zamanlarda size feedback olarak gonderiyoruz sinav basariniz artiyor. muhtemelen su an icin adderall den daha faydali ya da daha az zararli degil, ama sizi insan olmanin otesine tasiyabilme potansiyeli oldugu icin cok daha onemli. sadece matematica ya zihniniz ile ulasip sadece dusunerek matematica da kod yazip outputlari aldiginizi dusunun, ve bunu yapmaniz icin gerekenin klavye kullanrak derdinizi makineye anlatmaktan daha cok bedeninizi kullanarak surahideki suyu bardaga bosaltmaya ya da daha ileri gidersek hic bir dis materyal kullanmadan direk kolunuzu havaya kaldirmaya benzedigini dusunun, yani mathematicanin bedeninizin bir uzantisi oldugunu. nasil; dusunemediniz degil mi? ben de dusunemedim.
  
  bunlar haberler
  [4] http://io9.com/…ng-brain-implants-could-you-be-next
  
  bu da makale
  [5] http://iopscience.iop.org/1741-2552/9/5/056012
  
  3) brain to brain interface: simdi buz daginin daha bilinen yuzu ile karsikarsiyayiz, beynimizde olusturdugumuz dusuncelerin -bak sessiz konusmaktan bahsetmiyorum, dusunce aktarimi olarak da tanimlayabilecegimiz, aslinda kelimeleri ve otesinde beynin dil ile ilgili olan bolumunu direk olarak pas gecen bilgi/aliskanlik/fikir- aktarabilme kabiliyetinden bahsediyorum. bu farktan nasil emin olabiliyorum? fareler konusamaz da ondan :). bu kez bahsi gececek deneyde aralarinda kilometrelerce mesafe bulunan iki farkli labaratuvardaki fareler arasinda bir beyinden beyine aktarim mekanizmasi kuruluyor, evet aradaki bilgiler de internet uzerinden aktariliyor. amac bir fareye bir gorevi ogretmek, ve bu surecte beyninde yasan degisimi diger fareye aktarip diger farenin de ogrenmesini kolaylastirmak / saglamak. burada onemli vurgu bu iki fare yan yana olsa idi bir farenin bunu diger fareye anlatma yeteneginden mahrum olmasi, fareler konusamaz konusamadigi icin de pratiklenmeyen deneyimi aktaramaz. pratiklenebilen deneyim aktarimindan kastim: bir maymunun yavrusuna agactan muz toplamayi kah gostererek, kah elinden tutup yaptirarak ogretmesi sureci.
  
  e hadi soralim; bu isin sonu nereye gider? valla borg collectiveden baska bir deyisle, "butun insanligin zihinlerinden olusan bir elektronik ag kurmaktan" baslar, zihinler ve bilgisayarlarin olusturdugu bir agda paralel processing yapmaya oradan da; 7 milyar biyolojik beyini, 14 milyar kolu bacagi olan, ortak anilari bulunan tek bir zihin uretmeye kadar gider.
  
  konu ile ilgili bir turkce kaynak burada
  [6] http://www.gazetebilkent.com/…uma-gercek-mi-oluyor/
  
  bir ingilizce haber de surada
  [7] http://www.reuters.com/…130228#sthash.adhxrltv.dpuf
  
  makede orada
  [8] http://www.nature.com/…rep01319/full/srep01319.html
  
  ha bu isin bir diger asamasida yakin zamanda tamamlandi. ne yapildi bir maymun dusunceleri ile bir makinayi degil felc edilmis bir baska maymunu hareket ettirdi. bu calisma ilk kez sentetik bir protez yerine biyolojik bir yapinin (bir maymunun kolu), bir baska biyolojik yapinin dusunceleri ile (bir baska maymunun beyni) hareket ettirilmesini sagladi.
  haber burada
  [9] http://mediarelations.cornell.edu/…-new-experiment/
  makale surada
  [10] http://www.nature.com/…mms4237/full/ncomms4237.html
  
  4) bi-directional bmi's: bu da hikayenin farkli, gorece daha basit, daha kolay ulasilabilir ama kesinlikle daha az onemli olmayan bir yonu. zannimca yazida buraya gelecek kadar konuya merakli iseniz dr schwartz'in 2008 yilindaki efsanevi calismasini biliyorsunuzdur. hani su maymunun sadece beynini kullanarak, bir elektronik kolu hareket ettirdigi ve kendini besledigi calismayi; eger bilmiyor iseniz
  
  bu nature haberi (aslinda binlerce gazete haberinden birisi):
  [11] http://www.nature.com/…0528/full/news.2008.861.html
  
  bu da makale:
  [12] http://www.nature.com/…full/nature06996.html?free=2
  
  hah simdi hatirladiniz. o zaman soralim bu hikayede ne eksik? evet maymunun beyninde olusmasi gereken muza dokunuyor olma hissiyati eksik, peki ne yapiyoruz
  
  a) beyinin dokunma ile ilgili olan bolgesine elektrot bagliyor ve robotik kolun dokunma sensorlerinden gelen sinyalleri kullanarak, bu eletrotun beyne sinyal gondermesini sagliyoruz. ne oluyor fazladan sahip oldugumuz organimizi cok daha kolay kabulleniyor bir parcamiz gibi hissediyoruz.
  
  bu calismanin haberi
  [13] http://www.technologyreview.com/…-a-sense-of-touch/
  
  bu da makale
  [14] http://www.nature.com/…9/n7372/abs/nature10489.html
  
  b) ya da direk olarak aleti aletin bittigi yerdeki sinirlere bagliyoruz (bu yontem oncekinden daha kolay). ha bu calismanin onemi ne; ilk kez insanlar uzerinde denenen hissedebilen protezin bu olmasi.
  
  [15] http://www.livescience.com/…ic-hand-that-feels.html
  
  bu sayede krang'inkine benzer bedenleri hayal edebilmemiz cok daha kolaylasiyor. hala man of steal deki bedeni hayal edemiyoruz zira arkaya birsey atmadan ileriye ucusun sirrina vakif olamadik. (ulan yaziyi espiri ile bitireyim dedim sonu bok gibi oldu -ileride daha iyisini bulursam editlerim.)
  
  buraya gelmis iken kisaca bu arayauzlerin input tarafi konusunda da iki satir daha kelam edelim. burada inputlar direk beyne gonderilebilecegi gibi bahsi gecen protezler direk olarak duyu organlarina da baglanabilir. otesinde baglaniyor da. 2012 de arastirmacilar farelerin gorme sinirlerine kizil otesi alicilardan gelen sinyalleri baglamayi basardi. sonuc kizil otesi isiklari da gorebilen fareler. sasirdik mi? isin asli bence buraya kadar okuduklarimiza sasirmadi isek buna da sasirmadik
  
  linkler gelsin
  
  [16] http://www.nicolelislab.net/…ch-infrared-light1.pdf
  
  simdi burada bu yukarida saydigim islerin buyuk bir kisminda payi bulununa onemli bir abinin adini anmaz ve sitesini paylasmaz isem olmaz: miguel nicolelis
  http://www.nicolelislab.net/
  
  abimiz cok degerli bir abi olmasina ragmen bir singularitarian degildir bu sebeple kendisine 9.99/10 veriyor ve kendisini alkislarla laboratuvarina gonderiyoruz.
  
  http://www.technologyreview.com/…is-not-computable/
  
  bu entri kendi kendini update etmeye devam edecektir
• elinimizdeki telefonu beyinimize yerleştirerek üstün bir cyborg olma çabası.
  
  zaten cyborguz sadece 2 parmakla veri giren düşük bant genişlikli bir cybog olmak yerine neural networkumuzu kullanacağız.
  
  sonuçta bilgi bir milkshake olsaydı bantgenişliği de pipetin çapı olurdu. ve biz şu an şırınganın iğnesiyle bile değil de tahta karıştırma çubuğundan difüzyonla emiyoruz.
  
  insanlarca bulunmuş tüm bilgilere anlık erişimi olan bir zeka, bir yandan (bkz: artificial super intelligence) terimini karşılıyor. dolayısıyla siz bir asi. olmuş oluyorsunuz.
  
  (bkz: neuralink)
  (bkz: darpa and the brain initiative)