Fiziksel Kısıtlamalar Beyin Benzeri Yapay Zekanın Evrimini Güçlendiriyor

bir çığır açan ders çalışmaCambridge'li bilim insanları yapay zekaya yeni bir yaklaşım benimseyerek fiziksel kısıtlamaların bir yapay zeka sisteminin gelişimini nasıl derinden etkileyebileceğini gösterdi.

İnsan beyninin gelişimsel ve operasyonel kısıtlamalarını hatırlatan bu araştırma, karmaşık sinir sistemlerinin evrimine yeni bakış açıları sunuyor. Yapay zeka, bu kısıtlamaları entegre ederek yalnızca insan zekasının yönlerini yansıtmakla kalmıyor, aynı zamanda kaynak harcaması ile bilgi işleme verimliliği arasındaki karmaşık dengeyi de çözüyor.

Yapay Zekada Fiziksel Kısıtlamalar Kavramı

Doğal sinir ağlarının bir örneği olan insan beyni, sayısız fiziksel ve biyolojik kısıtlamalar dahilinde gelişir ve çalışır. Bu sınırlamalar engel değildir ancak yapısını ve işlevini şekillendirmede etkilidir. Cambridge Üniversitesi Tıbbi Araştırma Konseyi Biliş ve Beyin Bilimleri Birimi'nden (MRC CBSU) Gates Akademisyeni Jascha Achterberg'in sözleriyle: "Beyin yalnızca karmaşık sorunları çözmede harika olmakla kalmıyor, aynı zamanda bunu çok az enerji harcayarak yapıyor." . Yeni çalışmamızda, beynin problem çözme yeteneklerinin yanı sıra mümkün olduğunca az kaynak harcama hedefinin de dikkate alınmasının, beyinlerin neden böyle göründüğünü anlamamıza yardımcı olabileceğini gösteriyoruz."

Deney ve Önemi

Cambridge ekibi, beynin oldukça basitleştirilmiş bir versiyonunu modelleyen yapay bir sistem yaratmak için iddialı bir projeye girişti. Bu sistem, insan beynindekilere çok benzeyen 'fiziksel' kısıtlamaların uygulanması açısından farklıydı.

Sistem içindeki her hesaplama düğümüne, nöronların mekansal organizasyonunu taklit eden sanal bir alanda belirli bir konum atandı. İki düğüm arasındaki mesafe ne kadar büyük olursa, iletişimleri de o kadar zorlayıcı olur ve insan beynindeki nöron organizasyonunu yansıtır.

Bu sanal beyne daha sonra, beyin araştırmalarında sıklıkla hayvanlara verilen labirent navigasyon görevlerinin basitleştirilmiş bir versiyonu olan bir labirentte gezinmekle görevlendirildi. Bu görevin önemi, sistemin en kısa rotayı bulmak için birden fazla bilgiyi (başlangıç ​​ve bitiş konumları ve ara adımlar gibi) entegre etmesi gerekliliğinde yatmaktadır. Bu görev sadece sistemin problem çözme yeteneklerini test etmekle kalmıyor, aynı zamanda farklı düğümlerin ve kümelerin görevin çeşitli aşamalarında nasıl kritik hale geldiğinin gözlemlenmesine de olanak tanıyor.

Yapay Zeka Sisteminde Öğrenme ve Adaptasyon

Yapay sistemin labirent navigasyonunda acemilikten uzmanlığa kadar olan yolculuğu, yapay zekanın uyarlanabilirliğinin bir kanıtıdır. Başlangıçta sistem, bir insanın yeni bir beceri öğrenmesine benzer şekilde, görevle mücadele etti ve çok sayıda hata yaptı. Ancak deneme yanılma süreci ve ardından gelen geri bildirimler yoluyla sistem, yaklaşımını yavaş yavaş geliştirdi.

En önemlisi, bu öğrenme, insan beyninde gözlemlenen sinaptik esnekliği yansıtan, hesaplama düğümleri arasındaki bağlantıların gücündeki değişiklikler yoluyla gerçekleşti. Özellikle büyüleyici olan şey, fiziksel kısıtlamaların bu öğrenme sürecini nasıl etkilediğidir. Uzak düğümler arasında bağlantı kurmanın zorluğu, sistemin daha verimli, lokalize çözümler bulması gerektiği ve dolayısıyla biyolojik beyinlerde görülen enerji ve kaynak verimliliğinin taklit edilmesi gerektiği anlamına geliyordu.

Yapay Sistemde Ortaya Çıkan Özellikler

Sistem geliştikçe insan beynine şaşırtıcı derecede benzer özellikler sergilemeye başladı. Bu tür gelişmelerden biri, insan beynindeki sinir merkezlerine benzer şekilde, ağ boyunca bilgi kanalları görevi gören yüksek düzeyde bağlantılı düğümler olan merkezlerin oluşumuydu.

Ancak daha ilgi çekici olanı, bireysel düğümlerin bilgiyi işleme biçimindeki değişimdi. Her düğümün labirentin belirli bir yönünden sorumlu olduğu katı bir kodlama yerine, düğümler esnek bir kodlama şemasını benimsedi. Bu, tek bir düğümün labirentin farklı zamanlarda birden fazla yönünü temsil edebileceği anlamına geliyordu; bu, karmaşık organizmalardaki nöronların uyarlanabilir doğasını hatırlatan bir özellik.

Cambridge Psikiyatri Bölümü'nden Profesör Duncan Astle, bu hususun altını çizerek şunları ifade etti: “Bu basit sınırlama (birbirinden uzak olan düğümleri birbirine bağlamak daha zordur) yapay sistemleri oldukça karmaşık bazı özellikler üretmeye zorlar. İlginçtir ki bunlar insan beyni gibi biyolojik sistemler tarafından paylaşılan özelliklerdir."

Daha Geniş Etkiler

Bu araştırmanın sonuçları, yapay zeka alanlarının çok ötesine geçerek insan bilişinin anlaşılmasına kadar uzanıyor. Araştırmacılar, insan beyninin kısıtlamalarını bir yapay zeka sisteminde kopyalayarak, bu kısıtlamaların beyin organizasyonunu nasıl şekillendirdiğine ve bireysel bilişsel farklılıklara nasıl katkıda bulunduğuna dair paha biçilmez bilgiler edinebilir.

Bu yaklaşım, özellikle bilişsel ve zihinsel sağlığı etkileyen durumların anlaşılmasında, beynin karmaşıklıklarına benzersiz bir pencere açmaktadır. MRC CBSU'dan Profesör John Duncan şunları ekliyor: "Bu yapay beyinler, gerçek beyinlerdeki gerçek nöronların aktiviteleri kaydedildiğinde gördüğümüz zengin ve şaşırtıcı verileri anlamamız için bize bir yol sunuyor."

Yapay Zeka Tasarımının Geleceği

Bu çığır açıcı araştırmanın, yapay zeka sistemlerinin gelecekteki tasarımı için önemli sonuçları var. Çalışma, biyolojik ilkelerin, özellikle de fiziksel kısıtlamalarla ilgili olanların bir araya getirilmesinin, nasıl daha verimli ve uyarlanabilir yapay sinir ağlarına yol açabileceğini canlı bir şekilde gösteriyor.

MRC CBSU'dan Dr. Danyal Akarca bunun altını çizerek şunları söylüyor: “Yapay zeka araştırmacıları sürekli olarak esnek ve verimli bir şekilde kodlayabilen ve performans gösterebilen karmaşık, sinir sistemlerinin nasıl yapılacağı üzerinde çalışıyor. Bunu başarmak için nörobiyolojinin bize çok ilham vereceğini düşünüyoruz.”

Jascha Achterberg, bu bulguların insanın problem çözme yeteneklerini yakından taklit eden yapay zeka sistemleri oluşturmaya yönelik potansiyelini daha da ayrıntılı olarak açıklıyor. İnsanların karşılaştığı zorluklara benzer zorluklarla mücadele eden yapay zeka sistemlerinin, özellikle enerji sınırlamaları gibi fiziksel kısıtlamalar altında çalışırken muhtemelen insan beynine benzeyen yapılar geliştireceğini öne sürüyor. Achterberg şöyle açıklıyor: "Gerçek fiziksel dünyaya yerleştirilen robotların beyinleri muhtemelen bizim beyinlerimize daha çok benzeyecek çünkü onlar da bizimle aynı zorluklarla karşılaşabilirler."

Cambridge ekibinin yürüttüğü araştırma, insan sinir sistemleri ile yapay zeka arasındaki paralelliklerin anlaşılmasında önemli bir adıma işaret ediyor. Bir yapay zeka sistemine fiziksel kısıtlamalar uygulayarak yalnızca insan beyninin temel özelliklerini kopyalamakla kalmadılar, aynı zamanda daha verimli ve uyarlanabilir yapay zeka tasarlamak için yeni yollar da açtılar.