Stephen Hawking’in o kendine özgü mekanik sesini hatırlayın; evrenin sırlarını anlatan bir bilim insanının, bedeninin izin vermediği konuşmayı teknoloji sayesinde sürdürebilmesini… Şimdi ise epilepsi hastalarının beyin aktiviteleri hakkında telefonlarına sorular sorabildiği, karşılığında kendi verilerine dayanan yanıtlar alabildiği bir gelişmeyi konuşuyoruz.
Pennsylvania Üniversitesi araştırmacılarının geliştirdiği, 13 Ekim 2026’da Nature Medicine’da yayımlanan sistem, beyin aktivitesini kaydeden EEG verileriyle yapay zekâ destekli bir mesajlaşma uygulamasını buluşturuyor.
Hastanede izlenen 13 yetişkinin katıldığı çalışmada hastalar, beyin aktiviteleri ve uykuları hakkında bilgi alırken, yaşadıkları belirtileri de sisteme aktarabiliyor.
İlk bakışta Hawking’in kullandığı iletişim cihazını çağrıştırması anlaşılır, ancak aradaki teknik farkı bilmek gerekiyor. Hawking’in kullandığı sistem beynindeki düşünceleri okumuyordu; gözlüğüne yerleştirilen kızılötesi sensör, yanağındaki küçük kas hareketlerini algılıyor, böylece ekrandan harf ve kelime seçmesine imkân veriyordu.
Kelime tahmini yazmayı hızlandırıyor, seçtiği ifadeler de yapay bir sese dönüşüyordu. O cümlelerin sahibi Hawking’di; cihaz, onun seçtiği sözcükleri seslendiriyordu.
Beyin okumaya doğru ilk adımlar
Epilepsi araştırmasında ise EEG’den elde edilen bulgular analiz edilerek hastanın sorularına anlaşılır yanıtlar hazırlanıyor; hastanın yazdığı mesajlar da bu verilere kendi deneyimini ekliyor. Burada da düşünce okumaktan söz etmiyoruz, beynin elektriksel faaliyetinden çıkarılan bilgilerin konuşma diline aktarılmasından söz ediyoruz.
Benzerlik, insanla teknoloji arasında kurulan iletişim köprüsünde; köprünün taşıdığı bilgi ise farklı. Hawking söylemek istediklerini dünyaya ulaştırıyordu, bu çalışmadaki hasta kendi bedeninde olup biteni anlamaya çalışıyor.
Üstelik yalnızca soru soran tarafta kalmıyor hasta; sistemin nöbet olarak işaretlediği bir olay hakkında geri bildirim vererek algoritmanın kişiselleştirilmesine de katkıda bulunabiliyor. Araştırmadaki simülasyon değerlendirmelerinde bu katkıyla yanlış alarmlar yaklaşık yüzde 80 azalıyor.
Altını doğru çizelim: Azalan nöbetler değil, yanlış alarmlar; henüz günlük yaşamda uzun süreli kullanımla doğrulanmış bir tedavi başarısından söz edemeyiz.
Yine de kıymetli buluyorum bu adımı, çünkü hastanın hissettikleriyle cihazın ölçtükleri arasında bir konuşma başlıyor. İnsan, hakkında veri toplanan kişi olmanın ötesinde, o verinin anlamlandırılmasına katılabiliyor.
Elbette on üç kişilik bir araştırmadan milyonların hayatını değiştirecek kesin sonuçlar çıkaramayız; daha geniş çalışmalar, güvenilirlik değerlendirmeleri ve hastane dışındaki kullanımın sınanması gerekiyor. Nöbet sıklığına, şiddetine ve yaşam kalitesine etkisi de bundan sonra araştırılacak.
KVKK ve parasızlık
Bir de bu teknolojinin kime ulaşacağını sormak zorundayız; insanın beyin verisini kim koruyacak, yanlış yanıtın sorumluluğunu kim üstlenecek, kendi sağlığını daha iyi anlayabilmek ne kadar parası olduğuna mı bağlı kalacak kişinin?
Hawking’in sesi, teknolojinin insanın kendini ifade etmesine nasıl alan açabildiğini gösteriyordu. Bugünkü araştırma ise başka bir kapıyı aralıyor: Kendi bedenini anlamaya çalışan insanın sorularına karşılık verebilme ihtimalini.
Dilerim makineleri konuşturmakta gösterdiğimiz beceriyi, insanı dinlemekte de gösteririz bir gün.
