Yeni Araştırma Yapay Beyinlerin Uykudan Yararlanabileceğini Öneriyor

Yeni araştırma Los Alamos National Laboratory‘den gelen bulgular, yapay beyinlerin de canlı beyinler gibi dinlenme dönemlerinden yararlanabileceğini öne sürüyor.

Araştırma, 14 Haziran’da Seattle’da yapılacak Women in Computer Vision Workshop’te sunulacak.

Yijing Watkins, Los Alamos National Laboratory’de bilgisayar bilimcisi.

“Spike ile öğrenen sinir ağlarını inceliyoruz, bunlar canlı beyinlerin öğrendiği şekilde öğrenen sistemler” dedi Watkins. “Bir neuromorfik işlemcinin, insanların ve diğer biyolojik sistemlerin çocukluk döneminde çevrelerinden öğrendikleri şekilde eğitim görmesi fikri bizi çok ilgilendirdi.”

Ağ Simülasyonlarında Kararsızlığı Çözme

Watkins ve ekibi, sürekli denetimsiz öğrenme dönemlerinin ağ simülasyonlarında kararsızlığa neden olduğunu buldu. Ancak ekibin ağları, canlı beyinlerin uykudayken deneyimlediği dalgaların sonucu olan durumlara maruz bıraktığında, kararsızlık giderilebiliyor.

“Sinir ağlarına, iyi bir uyku gibi bir şey veriyormuşuz gibi geldi” dedi Watkins.

Ekibin bu keşfi, insanların ve diğer biyolojik sistemlerin nasıl gördüklerini temel alan sinir ağları geliştirirken oldu. Ekibin, denetimsiz sözlük eğitimi yapılan simüle edilen sinir ağlarını stabilize etme konusunda bazı zorluklarla karşılaştı. Denetimsiz sözlük eğitimi, önceden karşılaştırılmış örnekler olmadan nesneleri sınıflandırmayı içerir.

Garrett Kenyon, Los Alamos’ta bilgisayar bilimcisi ve çalışmanın ortak yazarı.

“Öğrenen sistemlerin kararsız hale gelmesini önlemek için nasıl bir yol izleneceği sorunu, biyolojik olarak gerçekçi, spike ile çalışan neuromorfik işlemciler veya biyoloji itself anlaşılırken ortaya çıkar” dedi Kenyon. “Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka araştırmacılarının büyük çoğunluğu bu sorunu hiç karşılaşılmaz, çünkü inceledikleri çok yapay sistemlerde, sistemlerin genel dinamik kazancını düzenleme etkisi olan küresel matematiksel işlemleri gerçekleştirebilmelerinin lüksü vardır.”

Uyku, Son Çare Çözümü

Araştırmacılara göre, ağları yapay bir uyku analoğuna maruz bırakmak, onları stabilize etmenin son çare çözümüyordu. Farklı türde gürültüler denedikten sonra, en iyi sonuçlar Gauss gürültüsünden geldi. Bu tür gürültü, geniş bir çeşitlilik ve frekans ve genlik aralıklarına sahiptir.

Araştırmacılar, yavaş dalga uykusu sırasında gürültünün biyolojik nöronlara alınan girişi taklit ettiğini öne sürdüler. Sonuçlar, yavaş dalga uykusunun kortikal nöronların sanrılardan korunmasına ve kararlılıklarını korumalarına yardımcı olabileceğini gösterdi.

Ekibin şimdi Intel’in Loihi neuromorfik çipinde algoritmayı uygulamaya çalışacağı ve uyku yardımıyla silikon retina kamerasından gerçek zamanlı olarak bilgi işleyebileceğini umuyor. Araştırma, yapay beyinlerin uykudan yararlanabileceğini belirlerse, aynı şey androidler ve diğer zeki makineler için de geçerli olacak.

Kaynak: Using Sinusoidally-Modulated Noise as a Surrogate for Slow-Wave Sleep to Accomplish Stable Unsupervised Dictionary Learning in a Spike-Based Sparse Coding Model, CVPR Women in Computer Vision Workshop, 2020-06-14 (Seattle, Washington, United States)