Bilim dünyasında çığır açabilecek bir araştırmaya imza atan Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign'deki uzmanlar, beynin karar verme mekanizmasına dair köklü bir yanılgıyı gün yüzüne çıkardı. Bulgular, karar verme sürecinin geleneksel teorilerin öne sürdüğünden çok daha erken başladığını ve bu keşfin, hem beyin araştırmalarını hem de yapay zeka teknolojilerini yeniden şekillendirebileceğini gösteriyor.
Bilim insanları, beynin karar almaya beklenenden daha erken başladığını keşfetti. Bu buluş, yapay zekanın geleceğini yeniden şekillendirebilir. Kaynak: AI/ScienceDaily.com
Grainger Mühendislik Fakültesi'nden elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü Yurii Vlasov liderliğindeki çalışma, Proceedings of the National Academy of Science (PNAS) dergisinde yayımlandı. Araştırma, karar vermede erken duyusal beyin bölgelerinin beklenmedik bir rol oynadığına işaret ederek, kararların yalnızca bilginin katı bir hiyerarşi içinde ilerlemesiyle ortaya çıktığı yönündeki uzun süredir kabul gören görüşe meydan okuyor.
Beynin Karar Verme Sürecini Yeniden Düşünmek
İnsan beyni, bilinen evrendeki en karmaşık yapı olarak kabul ediliyor. Bilim insanları hâlâ nasıl çalıştığını tam olarak anlamış değil. Bu nedenle, Ulusal Mühendislik Akademisi 2008 yılında beyni tersine mühendislikle çözmeyi, 21. yüzyılın 14 büyük mühendislik sorunundan biri olarak belirlemişti.
Onlarca yıldır, evrişimli sinir ağları da dahil olmak üzere birçok yapay zeka sistemi, beynin bilgiyi tek yönlü bir sırayla işlediği fikrinden ilham aldı. Bu geleneksel modele göre, duyusal bilgi giderek daha karmaşık beyin bölgelerinden geçerek yukarı doğru ilerler ve nihayetinde kararların alındığı frontal kortekse ulaşır.
Vlasov ve diğer araştırmacılar, bu tablonun eksik olup olmadığını giderek daha fazla sorguluyor. Bunun yerine, yüz milyonlarca yıl süren evrimle şekillenen doğal zekâya dayalı bir modeli araştırıyorlar. Bu çerçevede beyin, yalnızca adım adım bilgi akışına güvenmiyor. Karar verme aynı zamanda, bilginin beyin bölgeleri arasında her iki yönde de hareket etmesini sağlayan birbirine bağlı geri bildirim döngülerine de dayanıyor.
Biyolojik zekâ, günümüzün yapay zeka sistemlerine kıyasla çok daha az enerji kullanarak son derece karmaşık görevleri yerine getirdiği için, bu mimariyi anlamak gelecekteki yapay zekanın geliştirilmesine rehberlik edebilir. Vlasov, "Milyarlarca yıllık evrimden ders almak istiyoruz. Bu biyolojik zekâ mimari olarak nasıl organize olmuş? Beynin mimari yönünden öğrenip bunu taklit ederek yapay zekayı daha etkili, daha az güç tüketen ve şu an olduğundan daha zeki hale getirebilir miyiz? Karar verme düzeyinde, mevcut yapay zekanın eksik olduğu nokta burası" dedi.
Erken Beyin Bölgelerinde Karar Verme Aktivitesi
Araştırma ekibi, bu süreçlerin nasıl işlediğini incelemek için beynin algılama ve duyumun en erken aşamalarına odaklandı. Bilim insanları, fareler sanal bir gerçeklik koridorunda gezinip algısal kararlar alırken nöral aktivitelerini kaydetti. Beynin en erken duyusal işlem alanlarından biri olan birincil somatosensoriyel kortekste (S1) karar vermeyle ilgili aktiviteye dair kanıtlar buldular.
S1, bilgiyi basitçe iletmek yerine, geri bildirim döngüleri aracılığıyla üst beyin bölgelerinden etkileniyor gibi görünüyor. Bu yukarıdan aşağıya düzenleme, karar verme sürecinin basit bir tek yönlü bilgi akışı yerine, birden çok beyin bölgesi arasında sürekli bir iletişimi içerdiğini gösteriyor. Vlasov, "Beynin sinir kodu hâlâ büyük ölçüde bilinmeyen bir dil. Ancak bu sistem düzeyindeki anlayış, daha verimli yapay sinir ağlarının nasıl inşa edilebileceği, yani bir sonraki nesil yapay zekanın nasıl tasarlanabileceği üzerinde potansiyel bir etki olarak görülebilir. Belki de gerçek beyinlerden öğrendiğimiz bu benzetmelerle yapay zekayı daha da ileriye taşıyabiliriz" dedi.
Bulguların Gelecekteki Yapay Zeka İçin Anlamı
Araştırmacılar, çalışmanın daha iyi bir yapay zeka inşa etmek için doğrudan bir plan sunmadığını vurguluyor. Bunun yerine, beynin karar vermeyi nasıl organize ettiğine dair, gelecekteki yapay zeka mimarilerine ilham verebilecek yeni bilgiler sağlıyor. Sıradaki adımda Vlasov ve ekibi, bu beyin sinyallerinin zamanlamasını daha ayrıntılı olarak araştırmayı planlıyor. Ayrıca, geri bildirim döngülerinin nasıl ortaya çıktığını ve beyin işlemenin farklı seviyelerini nasıl koordine ettiğini daha iyi anlamak için nöral aktiviteyi ölçmeye yönelik yeni teknolojiler geliştirmeyi hedefliyor.
Vlasov, "Nöral aktivitenin hızlı zamansal dinamiklerine bakarak, bu geri bildirim döngülerinin karar almada nasıl devreye girdiğini daha iyi anlayabiliriz. Belki de şu anda bilinmeyen bu mekanizmaları, yani bu geri bildirim döngülerinin dinamik olarak nasıl organize olduğunu ve farklı işlem seviyelerini nasıl oluşturup şekillendirdiğini ortaya çıkaracak yaklaşım budur. Belki de bu, yapay zeka için yeni mimarilerde uygulanabilir" diye konuştu.
