Araştırmacılar Yeni Tür “Beyin Hücreleri” ile Yapay Zeka Sistemlerini Geliştirmeyi Hedefliyor

MIT’de bulunan bir araştırma ekibi, sinir ağlarını diğer beyin hücreleri türlerine dayalı yapılarla birleştirerek sinir ağlarının performansını artırmayı hedefliyor. Araştırma ekibi, sinir ağlarına astrocyt tabanlı yapıları entegre edecek ve bu sayede sinir ağlarının sinyallerini zaman ölçekleri boyunca işleme şeklini değiştirmesine izin verecek.

Derin sinir ağları, insan beyninin sinir ağlarından esinlenmiştir. Takviye öğrenme algoritmaları, zaman içinde başarısızlıklarından ve başarılarından öğrenir ve bu sayede Satranç ve Go gibi karmaşık zorlukları ustalaşmasını sağlar. Ancak, derin sinir ağları, insanların karşılaştığı ortak sorunlarla karşılaştıklarında zorluk yaşar. Mevcut etki alanında veya ortamda kazanılmayan genel bilgiler gerektiren herhangi bir durum, derin sinir ağları için zorlu bir durum teşkil eder.

MIT’nin Picower Enstitüsü’ne göre, araştırma ekibi, astrocyt hücrelerine dayalı bir yapı türünü sinir ağına ekleyerek derin sinir ağlarını daha güçlü, çok yönlü ve güvenilir hale getirmeyi hedefliyor.

MIT’de Nörobilimin Newton Profesörü Mriganak Sur, nöronlara olan vurgunun, beynin önemli rollerini oynayan diğer tür beyin hücrelerinin göz ardı edilmesine neden olduğunu açıkladı. Sur, şu anda bile en gelişmiş derin sinir ağlarının, kuralların/değişkenlerin değişmediği veya zamanın önemli olmadığı durumlarda, bir ortamda faktörleri dikkate almak ve öğrenmek için mücadele edebileceğini açıkladı. Bu gibi durumlarda, bir sinir ağı, başarılı stratejileri zaman içinde takip etmekte, keşfetme/kullanma ticaretini dengelemekte ve öğrendiklerini farklı bir bağlamda benzer görevlere uygulamada zorluk yaşayabilir.

Sur’a göre, recent kanıtlar, astrocytlerin yukarıdaki görevleri gerçekleştirmeye yardımcı olmak için önemli bir rol oynadığını gösteriyor. Astrocytlerin, nöronlarla birlikte çalışan paralel bir ağ olarak işlev görebilme yetenekleri sayesinde, sinir ağlarına astrocytleri tanıtma, uzun zaman ölçekleri boyunca toplanan bilgileri entegre etmeyi, benzer durumları tanıyıp öğrendiklerini yeniden kullanmayı ve sinaptik bağlantıları modüle etmeyi sağlayabilir. Astrocytler, prefrontal korteksteki nöronları senaryoları keşfetmeye ve striatumdaki hücreleri durumları kullanmaya yardımcı olmak için kimyasal nöromodülatörleri yönetir.

Sur’a göre, recent kanıtlar, astrocytlerin yukarıdaki görevleri gerçekleştirmeye yardımcı olmak için önemli bir rol oynadığını gösteriyor. Astrocytlerin, nöronlarla birlikte çalışan paralel bir ağ olarak işlev görebilme yetenekleri sayesinde, sinir ağlarına astrocytleri tanıtma, uzun zaman ölçekleri boyunca toplanan bilgileri entegre etmeyi, benzer durumları tanıyıp öğrendiklerini yeniden kullanmayı ve sinaptik bağlantıları modüle etmeyi sağlayabilir. Astrocytler, prefrontal korteksteki nöronları senaryoları keşfetmeye ve striatumdaki hücreleri durumları kullanmaya yardımcı olmak için kimyasal nöromodülatörleri yönetir.

Araştırma ekibi, çeşitli deneyler aracılığıyla astrocytlerin derin sinir ağlarını nasıl güçlendirebileceğini araştıracaktır. Her bir deney, farklı uzmanlar tarafından yürütülecek ve deneysel sonuçlar, araştırma ekibinin teorilerini iyileştirmek için kullanılacaktır. Araştırmacılar, farelerde ve insanlarda basit deneylerden veri toplayacak ve beyin bölgeleri, astrocytler ve nöromodülatörlerin performansı nasıl etkilediğini izleyecek.

Son olarak, Alfonso Araque ve Sur, fareleri izleyerek astrocytlerin nasıl çalıştığını görmeye çalışacaklar. Ayrıca, astrocytleri manipüle ederek, bu durumun takviye öğrenme sürecini nasıl etkilediğini görecekler.

Araştırma ekibinin belirttiğine göre:

“Merkezi hipotezimiz, astrocytlerin nöronlar ve nöromodülatörlerle etkileşiminin, beynin doğal olarak ödül öğrenimi gerçekleştirmesine ve devlet-sanatlı takviye öğrenme (RL) sistemleriyle ilgili birçok sorunu aşmasına olanak tanıyan hesaplamalı yeteneğin kaynağıdır.”