Yapay zekanın (YZ) son yıllarda kaydettiği hızlı ilerlemelere rağmen, insan beyni hala becerileri aktarma ve görevler arasında öğrenme konusunda bilgisayarların önünde yer alıyor. Yeni bir araştırma, bunun nasıl gerçekleştiğini ortaya koyuyor.
Princeton Üniversitesi'nden bir ekip tarafından yürütülen yeni araştırmada, doğrudan insanlarla değil, biyolojik ve beyin fonksiyonları açısından bize oldukça yakın olan primatlarla (makak maymunları) testler yapıldı. Bu maymunlardan, ekranda şekilleri ve renkleri tanımlamaları ve cevaplarını vermek için belirli yönlere bakmaları istendi. Bu sırada, hayvanların beyinlerindeki örtüşen örüntüler ve paylaşılan aktivite alanlarını kontrol etmek için beyin taramaları kullanıldı.
Bu taramalar, maymun beyinlerinin görevler boyunca farklı nöron bloklarını, araştırmacıların deyimiyle 'bilişsel Legoları' kullandığını gösterdi. Mevcut bloklar yeniden kullanılabiliyor ve yeni görevlerde birleştirilebiliyor. Bu durum, en iyi YZ modellerinin bile rekabet edemeyeceği bir sinirsel esneklik sergiliyor.
Princeton Üniversitesi'nden nörobilimci Tim Buschman, "En gelişmiş YZ modelleri bireysel görevlerde insan veya hatta insan üstü performansa ulaşabilir" diyor. "Ancak birçok farklı görevi öğrenmekte ve yerine getirmekte zorlanırlar."
Buschman, "Beynin, bilişsel bileşenleri birçok farklı görevde yeniden kullanabildiği için esnek olduğunu bulduk. Bu 'bilişsel Legoları' birleştirerek, beyin yeni görevler inşa edebiliyor." diye ekliyor.
Araştırmacılar tarafından belirlenen bilişsel Lego blokları, beynin prefrontal korteksinde yoğunlaşıyor. Bu bölge, problem çözme, planlama ve karar verme gibi üst düzey bilişle ilişkilidir ve bilişsel esneklikte önemli bir rol oynuyor gibi görünüyor.
Araştırmacılar ayrıca, belirli bilişsel bloklara ihtiyaç duyulmadığında, bu bloklardaki aktivitenin azaldığını buldular. Bu da beynin, eldeki göreve daha iyi odaklanmak için hemen ihtiyaç duymadığı nöral Legoları bir kenara ayırabileceğini gösteriyor.
Buschman, "Bir bilişsel bloğu bir bilgisayar programındaki bir işlev gibi düşünüyorum" diyor. "Bir nöron kümesi rengi ayırt edebilir ve çıktısı, bir eylemi yönlendiren başka bir işleve eşlenebilir. Bu organizasyon, beynin görevin her bir bileşenini sırayla yerine getirerek bir görevi yerine getirmesini sağlıyor."
Bu durum, maymunların ve muhtemelen insanların daha önce görmedikleri zorluklara ve görevlere nasıl uyum sağladıklarını ve mevcut bilgileri kullanarak bunlarla nasıl başa çıktıklarını açıklıyor. Mevcut haliyle yapay zeka bu konuda zorlanıyor.
Araştırmacılar, bulgularının gelecekte YZ'leri yeni görevlere daha duyarlı hale getirmeye yardımcı olabileceğini öne sürüyor. Çalışmaları ayrıca, insanların becerileri yeni durumlara uygulamakta zorlandığı nörolojik ve psikiyatrik bozukluklar için tedavilerin geliştirilmesinde de faydalı olabilir.
Şimdilik, bu bilişsel Legolar, beyinlerimizin YZ modellerinden daha esnek ve uyarlanabilir olduğunu temel düzeyde gösteriyor. YZ modelleri, sinir ağlarının eğitildiği son görevi unutmadan ardışık görevleri öğrenemediği, sözde 'felaket unutma' gibi bir zayıflık sergiliyor.
Görev değiştirme bizim beynimiz için tam olarak iyi olmasa da, bir görevden edindiğimiz bilgiyi başka bir göreve uygulamak faydalı bir kısayol olabilir.
Araştırmacılar, "Sonuçlarımızın da öngördüğü gibi, beyin görevler boyunca temsilleri ve hesaplamaları yeniden kullanabiliyorsa, bu, uygun görev temsilini ödül geri bildirimi yoluyla öğrenerek veya uzun süreli bellekten çağırarak ortama hızla uyum sağlamasına olanak tanır" sonucuna varıyor.
Araştırma Nature dergisinde yayınlandı.
