Makine ÖğrenmesiYapay Zeka

Nörobilim ve Yapay Zeka

Nörobilim AI’ya nasıl ilham verir?

Nörobilim, yapay zeka tarihinde kilit bir rol oynamıştır. İnsan benzeri yapay zekayı inşa etmek için bir ilham kaynağı olmuştur. Nörobilimin yapay zeka sistemleri tasarlamak için bize ilham vermesinin iki yolu vardır. Birincisi, insan zekasını taklit eden, ikincisi beyin yapısını taklit eden sinir ağları inşa etmek.

İnsan zekasını taklit eden AI sistemleri

Son yapay zeka gelişmeleri, aşağıdaki gibi etkileyici özellikler gerçekleştirerek medyayı fırtınaya maruz bırakıyor:

  • Tesla’nın kendi kendine giden arabaları gibi güvenilir nesne tanıma
  • En iyi oyuncularını geride bırakmak için video oyunları oynamak
  • Meme kanserini doktorlardan daha hızlı ve daha iyi tespit etmek

Bu makineler, görevleri yerine getirebilir ve sorunları bizden daha iyi çözerek insan kapasitesine rakip veya hatta aşan bir performans elde edebilir. Bunlar ne kadar etkileyici gibi görünse de, sadece amaçlanan işlevlerinde mükemmel olacak şekilde tasarlanmıştır. Yapay insan zekası inşa etmekten onlarca yıl uzaktayız.

Biyolojik ilham ve performans başarılarına rağmen, bu yapay zeka sistemleri, insan zekasından önemli yollardan farklıdır. Bir makinenin bir kişi gibi öğrenmesi veya düşünmesi için şunları yapabilmesi gerekir:

  • problemleri açıklamak ve anlamak
  • bilgi edinmek için öğrenmeyi öğrenme
  • bilgiyi yeni görev ve durumlara genelleştirmek

KAIST tarafından yapılan bir çalışmada , araştırmacılar insan meta takviye öğrenmesi için bir hesaplama ve sinirsel mekanizma geliştirdiler. İnsanlar olarak karar verirken karmaşıklığa ve belirsizliğe uyum sağlayabiliriz.

Araştırmacılar, bizim gibi kararlar verebilecek ve sorunları insanların yaptığı gibi çözebilecek modeller oluşturmayı hedefliyorlar. Keşifleri, teknolojideki ilerlemelerin daha insana benzeyen inşaat makinelerine yol açması olasılığını ortaya çıkardı.

Beyin yapısını taklit eden sinir ağları

Bugün bildiğimiz sinir ağlarını tasarlamak için insan beyninin yapısından ilham aldık. Sinir ağlarındaki nöronlar, beyindeki biyolojik nöronlarla benzer özelliklere sahiptir.

Bir insan beyni, her biri ayrı ayrı diğer nöronlara bağlı olan yaklaşık 86 milyar nöron içerir. Biyolojik nöronlardan biri aktive edildiğinde aniden yükselir ve diğer nöronlara sinyaller gönderir.

Bir insan beyni gibi, sinir ağını öğrenen makine de birbirine bağlı nöronlardan oluşur. Bir nöron girdi aldığında aktive olur ve diğer nöronlara bilgi gönderir.

Beynimizin esnekliği, becerilerimizi öğrenmemizi ve geliştirmemizi sağlar. Ne zaman yeni şeyler öğrensek, nöronlar arasındaki bağlantıları yaratıyor ve güçlendiriyoruz. Bu yüzden bir görevi yerine getirirken daha iyi oluyoruz.

Benzer şekilde, bir sinir ağı onu çok fazla veriyle beslediğimizde öğrenir. Sinir ağındaki her bağlantı, nöronlar arasındaki önemi belirten bir ağırlıkla ilişkilidir. Eğitim sürecinde, ağırlıklar nöronlar arasındaki bağlantıyı güçlendirmek veya zayıflatmak için buna göre ayarlanır.

Örneğin, bir kedinin resmine baktığımızda, bunun bir kedi olduğunu biliyoruz çünkü hayatımızda yeterince kedi gördük. Aynı şekilde, sinir ağlarımıza yeterli kedi imajı sağlarsak, kedileri tanımaya başlayacaktır.

Nörobilimin insan zekasını taklit etme ve beyin yapısını taklit eden sinir ağları oluşturmada AI’ya nasıl ilham verdiğini anladıktan sonra; yapay zekanın nörobilimi nasıl ilerlettiğini keşfedeceğiz.

AI Nörobilimi Nasıl İlerletir

Yapay zeka, nörobilimde hızla paha biçilmez bir araç haline geliyor. İnsan beyninin nasıl çalıştığını anlamamıza ve nörobilim gelişimini hızlandırmamıza yardımcı olur.

AI, beynimizin nasıl çalıştığını anlamamıza yardımcı olur.

Nörobilimciler insan beyninin düşünceleri nasıl işlediğini ve vücudumuzu nasıl hareket ettirdiğini araştırıyorlar. Beyin hakkında daha fazla bilgi sahibi olarak, zihinsel hastalıklarını daha iyi teşhis etmek ve engelli insanların hareket kabiliyetlerini iyileştirmelerini sağlayabiliriz.

Yapay zeka sistemlerinin gelişimi nörobilimi ileriye götürmeye ve beynin sırlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir. Nörobilimcilerin ve araştırmacıların insan beynini simüle etmek için daha iyi modeller oluşturmalarına izin verir.

Sinir ağları beynimizin temsilini yakalayan “ sanal beyin ” görevi görür . Bu sanal beyinler beyinden kaydedilen kalıplara benzeyen sinirsel aktivite kalıpları üretebilir. Bu modeller nörobilimcilerin hayvanlar ve insanlar üzerinde gerçek testler için daha fazla kaynak yatırmadan önce hipotezleri test etmelerini ve simülasyonların sonuçlarını gözlemlemelerini sağlar.

Bununla birlikte, yapay zeka sistemlerinin çalışma şekli beynimizden çok farklıdır. Sinir ağları, beynin nasıl çalıştığının kaba bir benzeşimidir, nöronları yüksek boyutlu bir matriste sayı olarak modeller. Ancak gerçekte, beynimiz kimyasal ve elektriksel etkinlik kullanan gelişmiş bir biyolojik makine parçasıdır. Bu bizi makinelerden farklı kılıyor.

AI nörobilim gelişimini ve keşifleri hızlandırır.

Makine öğrenmesinin ana gücü, karmaşık verilerdeki örüntüleri tanıma yeteneğinde yatmaktadır. Karmaşıklık özellikle insan aklımızı analiz etmek için geçerlidir. Beyinden gelen sinyaller gerçekten karmaşıktır. Makine öğreniminin ilerlemesi ile nörobilimciler milyarlarca beyin nöronunun birlikte nasıl çalıştığının sırlarını kırıyorlar.

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, kan akışındaki değişiklikleri tespit ederek beynimizdeki aktiviteyi ölçer. Her saniye beyin aktivitesinin yüksek boyutlu anlık görüntülerini oluşturur. Verileri analiz etmek için makine öğrenimini kullanmak, beyin işlerindeki araştırma çalışmalarını hızlandıran modellerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur.

Nörobilim ve Yapay Zeka

İnsan beyni, insan benzeri yapay zeka oluşturmak için en büyük ilham kaynağıdır. Yapay zeka araştırmacıları nörobilim fikirlerini yeni algoritmalar oluşturmak için kullanırlar.

Tersine, yapay zeka nörobilim alanındaki araştırmaları hızlandırır. Nörobilimciler, beyinlerimizi yorumlamak için yapay ajanların davranışlarından öğrenirler.

Doğal olarak, bu iki disiplin birbirine uyuyor ve birbirlerinin içgörülerini temel almaya devam edecek .

Furkan Yasin Engin

Marmara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close