Yapay Zeka Kontrollü 3D Fare Yeni Nörobilimsel Bilgiler Sağlayabilir

Harvard Üniversitesi ve DeepMind’den araştırmacılar, biyolojik olarak doğru bir 3D fare modeli yarattı ve bu modeli yapay sinir ağları ile kontrol edebiliyorlar. Araştırmacılar, bir yapay sinir ağı tarafından kontrol edilen bir simüle farenin 3D bir ortamda nasıl hareket ettiğini inceleyerek, gerçek beyinlerin organizmaları nasıl kontrol ettiğine dair ipuçları elde edebileceklerini umuyorlar.

IEEE Spectrum’un yakın zamanda bildirdiği gibi, yeni bir makale bu hafta International Conference on Learning Representations‘da sunulacak ve bir simüle 3D ortamın oluşturulmasını anlatıyor. Bu ortamda bir 3D fare modeli bulunuyor ve bu bilgisayar tarafından oluşturulan laboratuvar faresi, AI modelleri tarafından kontrol ediliyor. Çalışmanın amacı, fareyi kontrol eden sinir ağlarının biyolojik beyinlerde bulunan benzer fonksiyonlara sahip olup olmadığını görmek.

Derin sinir ağlarının temel bileşenleri, verileri matematiksel fonksiyonlarla dönüştüren nöronlar veya düğümlerdir. Bu nöronlar, beyindeki sinaptik bağlantılar gibi katmanlar halinde birleştirilir. Yapay sinir ağları ve gerçek beyinler arasında birçok önemli fark olmasına rağmen, bazı nörobilimciler ve araştırmacılar, iki arasında var olan benzerliklerin beyinlerin nasıl çalıştığını anlamak için yararlı ipuçları sağlayabileceğine inanıyor.

Araştırmacılar tarafından oluşturulan 3D bilgisayar ortamı, AI araştırmacıları için kontrol edilen bir deneysel platform olarak görev yapacak. Araştırmacılar, bu ortamı kullanarak çeşitli sinir ağlarının zorluklarla nasıl başa çıktıklarını ve biyolojik ağlara nasıl yaklaştıklarını deneyebilecekler. Çalışmanın ortak yazarı ve postdoc araştırmacısı Jesse Marshall, IEEE Spectrum’a yaptığı açıklamada, ortalama bir nörobilim deneyinin hayvanların yalnızca bir veya birkaç görevi gerçekleştirirken beyinlerini analiz ettiğini, çoğu robotun da yalnızca birkaç görev için tasarlandığını belirtti. Marshall, esnek beyinlerin nasıl çalıştığını ve ortaya çıktığını anlamak için daha güçlü bir açıklamaya ihtiyaç duyulduğunu söyledi. Makale, “beyinlerde esnekliğin nasıl ortaya çıktığını ve uygulanabileceğini anlamak için yapılan çalışmanın başlangıcı” olduğunu belirtti.

Bilgisayar tarafından oluşturulan fare, biyolojik olarak doğru bir şekilde tasarlandı ve gerçek bir farede bulunan tüm eklemleri ve kasları içeriyor. Fare ayrıca, propriyosepsiyon (beden parçalarının uzaydaki konumunu hissetme) ve görme gibi simüle duyulara da sahip. Farenin hareketlerini kontrol eden sinir ağı, dört farklı görev için eğitildi: bir topa zamanında vurmak, bir labirenti gezmek, boşlukları atlamak ve eğimli, dik bir bölgeyi gezmek.

Sanal fare görevleri tamamladığında, araştırma ekibi, nörobilimin alanında kullanılan tekniklere dayalı olarak ağın aktivitesinin kayıtlarını analiz etti. Araştırmacılar, ağın görevleri gerçekleştirmek için gerekli motor kontrol şemasını nasıl oluşturduğunu belirlemek için ağın aktivitesini analiz etti.

Araştırmacılar, sinir ağının farklı görevler için bazı temsil biçimlerini yeniden kullandığını ve ortak kalıpları farklı senaryolara uyguladığını buldu. Sinir aktivitesi genellikle ayrık diziler olarak temsil ediliyordu, bu da gerçek farelerde ve kuşlarda da görüldüğü bir şeydi. Beklenmedik bir bulgu, AI modelinde doğal aktivitenin, yalnızca uzuvları ve kasları kontrol etmek için beklenenden daha uzun bir süre boyunca mevcut olmasıydı. Bu, AI ağının soyut bir düzeyde, zıplama ve koşma gibi davranışlar ve hareketler sergileyebileceğini gösteriyor. Bu, gerçek hayvanlar için önerilen bilişsel modellere benziyor.

Yapay sinir ağlarının gerçek sinir ağlarının fizyolojik gövdeleşmesi ve gerçekçiliğinden yoksun olabileceği尽管, McGill Üniversitesi’nden nörobilimci Blake Richards, IEEE Spectrum’un bildirdiği gibi, bu modellerin gerçek sinir ağları ile önemli özellikler paylaştığını ve davranışları tentang nasıl etkileyebileceğine dair tahminlerde bulunabileceğini söylüyor. Dolayısıyla, recent makalenin başarısı, sinir ağlarını daha gerçekçi bir ortamda denemek ve eğitmek için bir yöntem tasarlamak oldu, bu da biyolojik verilerin yer aldığı deneylerle daha iyi bir karşılaştırma yapılmasını sağladı.

Queen’s Üniversitesi’nden nörobilimci Stephen Scott, de aynı fikirde ve makalede tasarlanan çerçevenin davranışın nöral alt yapısını incelemek için yararlı bir yöntem olabileceğini düşünüyor. Sanal fare, nöral aktivite ile kesin olarak ilişkili olan çok aşamalı, karmaşık davranışlar gerçekleştirebiliyor. Bu, çoğu hayvan modeli deneyinin yalnızca basit görevler üzerinde realizado olduğu için bir avantaj.

Ancak Scott, ayrıca hayvanların karmaşık görevleri gerçekleştirirken nöral verilerini toplamanın çok zor olabileceğini kabul ediyor. Dolayısıyla Scott, makalenin yazarlarının, sanal farelerin kolay görevleri gerçekleştirirken nöral aktivitesini, gerçek dünya laboratuvar deneylerindeki aktivite ile karşılaştırmasını umuyor, böylece sanal modeller ve gerçek dünya beyin kalıpları arasındaki farkları daha iyi anlamak için.