Yapay Beyinlerin Uyku Yardımı Alabileceği Yeni Araştırma

Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’ndan gelen yeni bir araştırma, yapay beyinlerin canlı beyinler gibi dinlenme dönemlerinden yararlanabileceğini öne sürüyor.

Araştırma, 14 Haziran’da Seattle’de düzenlenen Kadınlar Bilgisayarlı Görme Atölyesi’nde sunulacak.

Yijing Watkins, Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’nda bir bilgisayar bilimcisidir.

“Canlı beyinlerin öğrenme şekline benzer şekilde öğrenen sinir ağları sistemlerini inceliyoruz” dedi Watkins. “İnsanların ve diğer biyolojik sistemlerin çocukluk döneminde çevrelerinden öğrendikleri şekilde, nöromorfik bir işleyiciyi benzer bir şekilde eğitmek fikri bizi büyüledi.”

Ağ Simülasyonlarında Kararsızlığı Çözme

Watkins ve ekibi, sürekli denetimsiz öğrenme dönemlerinin ağ simülasyonlarında kararsızlığa neden olduğunu keşfetti. Ancak, ekip ağları uyku sırasında canlı beyinlerin deneyimlediği dalgaların bir sonucu olan durumlara maruz bıraktığında, kararsızlık giderilebildi.

“Nöral ağlara adeta iyi bir gecenin uykusunu verdiğimiz gibi bir his vardı” dedi Watkins.

Ekibin bu keşfi, insanların ve diğer biyolojik sistemlerin nasıl görüldüğünü öğrenen nöral ağlar geliştirirken yapıldı. Ekibin, denetimsiz sözlük eğitimi altında simüle edilen nöral ağları stabilize etme konusunda bazı zorluklarla karşılaştığı görüldü. Denetimsiz sözlük eğitimi, önceden kullanılan örnekler için karşılaştırmaya gerek kalmadan nesneleri sınıflandırmayı içerir.

Garrett Kenyon, Los Alamos’ta bir bilgisayar bilimcisi ve çalışma yazarıdır.

“Öğrenme sistemlerinin kararsız hale gelmesini önlemek için nasıl davranacağımız sorunu, biyolojik olarak gerçekçi, sinirsel nöromorfik işleyicileri kullanmaya çalışırken veya biyolojiyi itself anlamaya çalışırken ortaya çıkar” dedi Kenyon. “Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka araştırmacılarının büyük çoğunluğu bu sorunu hiç karşılaşmaz, çünkü inceledikleri çok yapay sistemlerde, sistemlerin genel dinamik kazancını düzenleme etkisi olan küresel matematiksel işlemleri gerçekleştirebilmelerinin lüksüne sahiptirler.”

Uyku, Son Çare Çözümü

Araştırmacılara göre, ağları uyku benzeri bir analoga maruz bırakmak, onları stabilize etmenin son çare çözümüydü. Farklı türlerdeki gürültüleri deneysel olarak çalıştıktan sonra, en iyi sonuçlar Gauss gürültüsünden geldi. Bu tür gürültü, geniş bir çeşitlilik ve frekans ile genlik aralığını içerir.

Araştırmacılar, yavaş dalga uyku sırasında gürültünün biyolojik nöronlara alınan girişi taklit edebileceği hipotezini ortaya attı. Sonuçlar, yavaş dalga uykusunun kortikal nöronların sanrılardan kaçınmasını ve kararlılığını korumasında bir rol oynayabileceğini öne sürdü.

Ekibin şimdi Intel’in Loihi nöromorfik çipi üzerinde algoritmayı uygulamaya çalışacağı ve uyku yardımıyla gerçek zamanlı olarak silikon retina kamerasından alınan bilgileri istikrarlı bir şekilde işleyebileceğini umduğu belirtildi. Eğer araştırma yapay beyinlerin uyku yardımı alabileceğini belirlerse, aynı şey androidler ve diğer zeki makineler için de geçerli olabilir.

Kaynak: Yavaş Dalga Uykusunun Bir Sürroğatı Olarak Sinüsoidal-Modüle Gürültüyü Kullanarak İğne Dayalı İnce Kodlama Modelinde İstikrarlı Denetimsiz Sözlük Öğrenimi Gerçekleştirmek, CVPR Kadınlar Bilgisayarlı Görme Atölyesi, 2020-06-14 (Seattle, Washington, ABD)