Beyniniz Daima Aktif Olan Bir Tahmin Makinesidir

Özet: Beyin, sürekli olarak duyusal bilgileri içsel tahminlerle karşılaştıran bir tahmin makinesi gibi davranır.

Kaynak: Max Planck Enstitüsü

Bu, beynimizin nasıl çalıştığına dair yeni bir teoriyle uyumludur: Bu, aldığımız duyusal bilgileri (görüntüler, sesler ve dil gibi) sürekli olarak içsel tahminlerle karşılaştıran bir tahmin makinesidir.

Baş yazar Micha Heilbron, “Bu teorik fikir sinirbilimde son derece popüler, ancak bunun için mevcut kanıtlar genellikle dolaylı ve yapay durumlarla sınırlı” diyor.

“Bunun nasıl çalıştığını tam olarak anlamak ve farklı durumlarda test etmek istiyorum.”

Heilbron, bu fenomenle ilgili beyin araştırmalarının genellikle yapay bir ortamda yapıldığını ortaya koyuyor. Tahminleri uyandırmak için, katılımcılardan yarım saat boyunca tek bir hareketli nokta düzenine bakmaları veya ‘bip bip bip, bip bip bip’ gibi seslerdeki basit kalıpları dinlemeleri istenir.

“Bu tür araştırmalar aslında beynimizin tahminlerde bulunabileceğini ortaya koyuyor, ancak bunun günlük yaşamın karmaşıklığında da her zaman gerçekleştiğini değil. Laboratuvar ortamından çıkarmaya çalışıyoruz. Aynı tür fenomeni, beynin beklenmedik bilgilerle nasıl başa çıktığını, ancak daha sonra çok daha az tahmin edilebilir olan doğal durumlarda inceliyoruz.”

Hemingway ve Holmes

Araştırmacılar, Hemingway ya da Sherlock Holmes hakkında hikayeler dinleyen insanların beyin aktivitelerini analiz ettiler. Aynı zamanda, derin sinir ağları olarak adlandırılan bilgisayar modellerini kullanarak kitapların metinlerini analiz ettiler. Bu şekilde, her bir kelime için ne kadar tahmin edilemez olduğunu hesaplayabildiler.

Her kelime veya ses için, beyin ayrıntılı istatistiksel beklentiler yapar ve öngörülemezlik derecesine karşı son derece hassas olduğu ortaya çıkar: bağlamda bir kelime beklenmedik olduğunda beyin tepkisi daha güçlüdür.

“Tek başına bu çok şaşırtıcı değil: sonuçta herkes bazen yaklaşan dili tahmin edebileceğinizi biliyor. Örneğin, beyniniz bazen otomatik olarak ‘boşluğu doldurur’ ve bir başkasının cümlelerini zihinsel olarak bitirir, örneğin çok yavaş konuşmaya başlarsa, kekelerse veya bir kelime düşünemezse. Ama burada gösterdiğimiz şey, bunun sürekli olduğudur. Beynimiz sürekli kelimeleri tahmin ediyor; öngörücü makine her zaman açıktır.”

Yazılımdan daha fazlası

“Aslında beynimiz konuşma tanıma yazılımına benzer bir şey yapıyor. Yapay zeka kullanan konuşma tanıyıcıları da sürekli olarak tahminlerde bulunuyor ve tıpkı telefonunuzdaki otomatik tamamlama işlevi gibi kendi beklentilerine göre yönlendirilmelerine izin veriyor.

“Yine de büyük bir fark gözlemledik: beyinler yalnızca kelimeleri tahmin etmekle kalmıyor, soyut anlam ve dil bilgisinden belirli seslere kadar birçok farklı düzeyde tahminlerde bulunuyor.”

Örneğin, daha iyi dil ve görüntü tanıma yazılımı oluşturmak için bu tür yeni anlayışları kullanmak isteyen teknoloji şirketlerinin devam eden ilgisinin iyi bir nedeni var. Ancak bu tür uygulamalar Heilbron’un temel amacı değildir.

“Öngörüye dayalı makinelerimizin temel düzeyde nasıl çalıştığını gerçekten anlamak istiyorum. Şimdi aynı araştırma düzeniyle çalışıyorum ama müzik gibi görsel ve işitsel algılar için.”

Bu sinirbilim araştırma haberleri hakkında

Soyut

Doğal dili anlama sırasında dilsel tahminler hiyerarşisi

Konuşulan dili anlamak, belirsiz akustik akışları, fonemlerden anlama kadar bir temsiller hiyerarşisine dönüştürmeyi gerektirir. Beynin, gelen girdinin yorumlanmasına rehberlik etmek için tahmini kullandığı öne sürülmüştür.

Bununla birlikte, dil işlemede tahminin rolü, tahminlerin hem her yerde bulunabilirliği hem de temsili doğası hakkında anlaşmazlık ile tartışmalıdır.

Burada, sesli kitapları dinleyen katılımcıların beyin kayıtlarını analiz ederek ve bağlamsal tahminleri tam olarak ölçmek için derin bir sinir ağı (GPT-2) kullanarak her iki sorunu da ele alıyoruz.

İlk olarak, kelimelere verilen beyin tepkilerinin her yerde bulunan tahminlerle modüle edildiğini belirledik. Daha sonra, sözdizimsel kategori (konuşmanın bölümleri), sesbirimler ve anlambilim ile ilgili tahminlerin ayrıştırılabilir sinirsel imzalarını ortaya çıkararak, modele dayalı tahminleri farklı boyutlara ayırıyoruz.

Son olarak, yüksek seviyeli (kelime) tahminlerin düşük seviyeli (fonem) tahminleri bilgilendirdiğini ve hiyerarşik tahmine dayalı işlemeyi desteklediğini gösteriyoruz.

Birlikte, bu sonuçlar, dil işlemede tahminin her yerde bulunduğunun altını çizerek, beynin birden fazla soyutlama düzeyinde yaklaşan dili kendiliğinden tahmin ettiğini gösteriyor.