Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
Beyin Hücresi Farklılıkları İnsanlarda ve Yapay Zekada Öğrenmenin Anahtarı Olabilir
Araştırmacılar, beyin hücreleri arasındaki değişkenliğin öğrenmeyi hızlandırabileceğini ve beynin ayrıca gelecekteki yapay zekanın (AI) performansını iyileştirebileceğini buldu. Yeni çalışma, beyin ağlarının…
Araştırmacılar, beyin hücreleri arasındaki değişkenliğin öğrenmeyi hızlandırabileceğini ve beynin ayrıca gelecekteki yapay zekanın (AI) performansını iyileştirebileceğini buldu. Yeni çalışma, beyin ağlarının simülasyonlarında tek tek hücrelerin elektriksel özelliklerini değiştirerek, ağların aynı hücrelerle yapılan simülasyonlardan daha hızlı öğrendiğini gösteriyor.
Yazarlar, bulgularının bize beynimizin öğrenmede neden bu kadar iyi olduğunu öğretebileceğini ve ayrıca sesleri, yüzleri tanıyabilen dijital asistanlar veya kendi kendini süren araba teknolojisi gibi daha iyi yapay olarak akıllı sistemler oluşturmamıza yardımcı olabileceğini belirtiyorlar.
Imperial College London'ın Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü'nde doktora öğrencisi olan yazar Nicolas Perez şunları söyledi: “Beynin enerji açısından verimli olması gerekir, bununla birlikte beyin karmaşık görevleri çözmede mükemmeldir. Çalışmamızla birlikte, beyinde çeşitli nöronlara sahip olmanın sonuçlarından biri olarak hem beyin hem de yapay zeka sistemlerinde öğrenme kapasitesi artırabilir.”
Bir Nöron Neden Bir Kar Tanesi Gibidir?
Beyin, dünya hakkında bilgi edinmemizi sağlayan geniş "sinir ağları" ile birbirine bağlanan, nöron adı verilen milyarlarca hücreden oluşuyor. Nöronlar kar taneleri gibidir: Uzaktan aynı görünürler, ancak daha fazla incelemede hiçbir ikisinin tam olarak aynı olmadığı anlaşılır.
Buna karşılık, yapay bir sinir ağındaki her hücre - AI'nın dayandığı teknoloji - aynıdır, yalnızca bağlantıları değişir. AI teknolojisinin ilerleme hızına rağmen, sinir ağları insan beyni kadar doğru veya hızlı öğrenmiyor - ve araştırmacılar, hücre değişkenliği eksikliğinin asıl sebep olup olmadığını merak ettiler.
Sinir ağı hücre özelliklerini değiştirerek beyni taklit etmenin AI'da öğrenmeyi artırıp artırmayacağını araştırmaya başladılar. Araştırma sonucu, hücrelerdeki değişkenliğin öğrenmelerini iyileştirdiğini ve enerji tüketimini azalttığı sonucuna vardılar. Imperial'in Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü'nden baş yazar Dr Dan Goodman da şunları ekledi: “Evrim bize inanılmaz beyin işlevleri verdi - çoğunu henüz yeni anlamaya başlıyoruz. Araştırmamız, kendi başımıza hayati dersler çıkarabileceğimizi gösteriyor.”
Araştırma Nature Communications'da yayınlandı.
Yazarlar, bulgularının bize beynimizin öğrenmede neden bu kadar iyi olduğunu öğretebileceğini ve ayrıca sesleri, yüzleri tanıyabilen dijital asistanlar veya kendi kendini süren araba teknolojisi gibi daha iyi yapay olarak akıllı sistemler oluşturmamıza yardımcı olabileceğini belirtiyorlar.
Imperial College London'ın Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü'nde doktora öğrencisi olan yazar Nicolas Perez şunları söyledi: “Beynin enerji açısından verimli olması gerekir, bununla birlikte beyin karmaşık görevleri çözmede mükemmeldir. Çalışmamızla birlikte, beyinde çeşitli nöronlara sahip olmanın sonuçlarından biri olarak hem beyin hem de yapay zeka sistemlerinde öğrenme kapasitesi artırabilir.”
Bir Nöron Neden Bir Kar Tanesi Gibidir?
Beyin, dünya hakkında bilgi edinmemizi sağlayan geniş "sinir ağları" ile birbirine bağlanan, nöron adı verilen milyarlarca hücreden oluşuyor. Nöronlar kar taneleri gibidir: Uzaktan aynı görünürler, ancak daha fazla incelemede hiçbir ikisinin tam olarak aynı olmadığı anlaşılır.
Buna karşılık, yapay bir sinir ağındaki her hücre - AI'nın dayandığı teknoloji - aynıdır, yalnızca bağlantıları değişir. AI teknolojisinin ilerleme hızına rağmen, sinir ağları insan beyni kadar doğru veya hızlı öğrenmiyor - ve araştırmacılar, hücre değişkenliği eksikliğinin asıl sebep olup olmadığını merak ettiler.
Sinir ağı hücre özelliklerini değiştirerek beyni taklit etmenin AI'da öğrenmeyi artırıp artırmayacağını araştırmaya başladılar. Araştırma sonucu, hücrelerdeki değişkenliğin öğrenmelerini iyileştirdiğini ve enerji tüketimini azalttığı sonucuna vardılar. Imperial'in Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü'nden baş yazar Dr Dan Goodman da şunları ekledi: “Evrim bize inanılmaz beyin işlevleri verdi - çoğunu henüz yeni anlamaya başlıyoruz. Araştırmamız, kendi başımıza hayati dersler çıkarabileceğimizi gösteriyor.”
Araştırma Nature Communications'da yayınlandı.