Beyindeki 'Kokteyl Partisi Etkisini' Dinlemek
Bazı kişiler, bir kişinin sesini engelleyen çevredeki bir ortama rağmen tek bir konuşmacıya odaklanabilir. Ortam bir sınıf, bar veya spor etkinliği olabilir - yetenek benzersiz değildir ve psikologlar tarafından "kokteyl partisi etkisi" olarak tanımlanmıştır.
Kaliforniya Üniversitesi - San Francisco beyin cerrahı ve doktora sonrası araştırmacı tarafından yürütülen yeni bir araştırma çalışması, beyinde seçici işitme işleminin nasıl çalıştığını keşfetmeye odaklandı.
Edward Chang, M.D. ve Nima Mesgarani, Ph.D., şiddetli epilepsi nedeniyle beyin ameliyatı geçiren üç hastayla çalıştı.
Bu ameliyatın bir kısmı, beynin nöbetlerin etkisiz hale getirilmesinden sorumlu kısımlarını belirlemeyi içerir. Bu egzersiz, beynin dış yüzeyinde veya korteksinde kafatasının altına yerleştirilen 256 elektrottan oluşan ince bir tabaka ile bir hafta boyunca beynin aktivitesini haritalamayı içerir. Elektrotlar, işitme korteksine ev sahipliği yapan temporal lobdaki aktiviteyi kaydeder.
Chang, kafa içi kayıtları güvenli bir şekilde kaydetme yeteneğinin, beynin nasıl çalıştığına dair temel bilgileri ilerletmek için benzersiz fırsatlar sağladığını söyledi.
Chang, "Yüksek çözünürlüklü beyin kayıtları ve güçlü kod çözme algoritmalarının kombinasyonu, zihnin daha önce hiç görmediğimiz öznel deneyimine bir pencere açıyor" dedi.
Deneylerde, hastalar kendilerine aynı anda çalınan iki konuşma örneğini dinlediler ve farklı sözler farklı konuşmacılar tarafından söylendi. İki konuşmacıdan biri tarafından söylendiğini duydukları kelimeleri tanımlamaları istendi.
Yazarlar daha sonra deneklerin beyin aktivite modellerini analiz ederek duyduklarını "yeniden yapılandırmak" için yeni kod çözme yöntemleri uyguladılar.
Çarpıcı bir şekilde, yazarlar işitsel korteksteki sinirsel tepkilerin yalnızca hedeflenen konuşmacının tepkilerini yansıttığını buldular. Kod çözme algoritmalarının, bu sinir modellerine dayanarak hangi konuşmacıyı ve hatta öznenin hangi belirli kelimeleri dinlediğini tahmin edebildiğini buldular. Başka bir deyişle, dinleyicinin dikkatinin başka bir konuşmacıya kaydığını anlayabilirlerdi.
Chang, "Algoritma o kadar iyi çalıştı ki yalnızca doğru yanıtları değil, aynı zamanda yanlış kelimeye dikkat ettiklerinde bile tahmin edebildik." Dedi.
Yeni bulgular, kortekste konuşmanın temsilinin sadece tüm dış akustik ortamı yansıtmadığını, bunun yerine gerçekten istediğimiz veya duymamız gereken şeyi yansıttığını gösteriyor.
İnsan beyninin dili nasıl işlediğini anlamada büyük bir ilerlemeyi temsil ediyorlar ve yaşlanma sırasında bozulma, dikkat eksikliği bozukluğu, otizm ve dil öğrenme bozukluklarının incelenmesi için acil çıkarımlar yapıyorlar.
Ek olarak Chang, bir gün bu teknolojiyi, iletişim kuramayan felçli hastaların niyetlerini ve düşüncelerini çözmek için nöroprotetik cihazlar için kullanabileceğimizi söylüyor.
Beynimizin bazı işitsel ipuçlarını diğerlerine tercih edecek şekilde nasıl yapılandırıldığının anlaşılması, sözlü komutları doğru şekilde algılamak için sesle etkinleştirilen elektronik arabirimlerin sesleri filtrelemesini otomatikleştirmeye ve geliştirmeye yönelik yeni yaklaşımları teşvik edebilir.
Beynin tek bir sese bu kadar etkili bir şekilde odaklanmasını sağlayan yöntem, ses aktif arayüzlere sahip elektronik cihazlar geliştiren şirketler için önemli bir ilgi alanıdır.
Apple’ın Siri'si gibi arayüzleri etkinleştiren ses tanıma teknolojileri son birkaç yılda uzun bir yol katetmiş olsa da, insan konuşma sistemi kadar karmaşık değildir. Örneğin, ortalama bir kişi gürültülü bir odaya girebilir ve sanki odadaki diğer tüm sesler kapatılmış gibi, göreceli bir kolaylıkla özel bir konuşma yapabilir.
Otomatik konuşma tanıma araştırmasında geçmişi olan bir mühendis olan Mesgarani, konuşma tanımanın "insanların oldukça iyi olduğu bir şey, ancak bu insan yeteneğinin makine öykünmesinin son derece zor olduğu ortaya çıktı" dedi.
Araştırma makalesi dergide yer alıyor Doğa.
Kaynak: California Üniversitesi, San Francisco (UCSF)
