Uzmanlar Beyin Mekanizmasını Kullanarak Yapay Zeka Teknolojilerinde Büyük Bir Engeli Aşmaya Başardı

Çeşitli kurumların yapay zeka (AI) uzmanları, “yapay zeka yeteneklerini artırmaya karşı büyük, uzun süredir devam eden bir engeli” aşmayı başardı. Ekibin çoğu yapay zeka gelişimi gibi, insan beynine baktı. Özellikle ekip, “tekrar” olarak bilinen insan beyni bellek mekanizmasına odaklandı.

Gido van de Ven ilk yazar ve postdoctoral araştırmacı. Baylor’da baş araştırmacı Andreas Tolias ve UMass Amherst’te Hava Siegelmann ile birlikte çalıştı.

Araştırma Nature Communications‘de yayımlandı.

Yeni Yöntem

Araştırmacılara göre, derin sinir ağlarını “felaket niteliğinde unutmadan” efektif bir şekilde koruyan yeni bir yöntem geliştirdiler. Bir sinir ağı yeni bir şey öğrendiğinde, daha önce öğrendiklerini unutabilir.

Bu engel, birçok yapay zeka ilerlemesinin gerçekleşmesini engeller.

“Bir çözüm, daha önce karşılaşılan örnekleri depolamak ve yeni bir şey öğrenirken bunları tekrar gözden geçirmek olabilir. Bu tür ‘tekrar’ veya ‘tekrar çalışma’, felaket niteliğinde unutmayı çözer, ancak tüm previously öğrenilen görevleri yeniden eğitmek son derece verimsizdir ve depolanması gereken veri miktarı hızla yönetilemez hale gelir” diye yazdı araştırmacılar.

İnsan Beyni

Araştırmacılar, insan beyninden ilham aldı, çünkü insan beyni unutmamak için bilgiyi oluşturabilir, bu da yapay zeka sinir ağları için geçerli değildir. Mevcut gelişme, araştırmacıların daha önce yaptığı çalışmalara dayanıyordu, bu çalışmaların arasında beynin unutmayı önlemekle sorumlu olduğu düşünülen bir mekanizma hakkındaki bulgular yer alıyordu. Bu mekanizma, sinir aktivitesi kalıplarının tekrarını içerir.

Siegelmann’a göre, büyük gelişme, “beyindeki tekrarın veri depolamadığını” ve “beynin yüksek, daha soyut bir düzeyde bellek temsillerini oluşturduğunu” anlamaktan gelir, “beynin ayrıntılı anılar oluşturmasına gerek yoktur.”

Siegelmann, bu bilgiyi aldı ve kolegasıyla birlikte, depolanan veri olmaksızın yapay zeka ile beyin benzeri bir tekrarı geliştirmek için işbirliği yaptı. İnsanların beyni gibi, yapay ağ önce gördüklerini yüksek düzeyde temsil etmek için kullanır.

Yöntem son derece verimliydi, sadece birkaç tekrar edilen oluşturulan temsil, eski anıların hatırlanmasını sağlarken, yeni anıların öğrenilmesini sağladı. Üretken tekrar, felaket niteliğinde unutmayı önlemede etkiliydi ve bunun önemli bir avantajı, sistemin bir durumdan diğerine genellemesine izin vermesiydi.

Van de Ven’e göre, “Ağımız üretken tekrarla ilk olarak kedileri köpeklerden ayırmasını öğrendiğinde ve sonra ayıları tilkilerden ayırmasını öğrendiğinde, kedileri tilkilerden ayırmasını da öğrenecektir, özellikle bunu yapmak için eğitilmediği halde.” Ayrıca, “sistem ne kadar çok şey öğrenirse, yeni görevleri öğrenme yetisi o kadar iyi olur” dedi.

“İç veya gizli temsillerin tekrarlandığı, ağın kendi bağlamlı geri besleme bağlantıları tarafından oluşturulan bir tekrarın yeni, beyin esinli bir varyantını öneriyoruz” diye yazar ekip. “Yöntemimiz, verilerini depolamadan zorlu sürekli öğrenme benchmark’lerinde en iyi performansı elde etti ve beynin soyut tekrarına yönelik yeni bir model sunuyor.”

“Yöntemimiz, tekrarın bellek konsolidasyonuna nasıl katkıda bulunabileceği hakkında beberapa ilginç tahminler yapıyor” diye devam ediyor Van de Ven. “Bu tahminlerin bazılarını test etmek için zaten bir deney çalışması yürütüyoruz.”