Sinirbilim

İnsan Beyni Süper Bilgisayar Gibi Davranıyor: İnsan Algısında Gelişmiş Hesaplamalar

Özet: Araştırmacılar, insan beyninin Bayes çıkarımı yoluyla doğası gereği yüksek güçlü bilgisayarlara benzer hesaplamalar yaptığını, hassas, hızlı çevresel yorumlamayı mümkün kıldığını ortaya çıkardı. Bu istatistiksel yöntem, önceki bilgileri ve yeni kanıtları birleştirerek çevremizi hızlı ve doğru bir şekilde ayırt etmemizi sağlar.

Bu çalışma, beynimizin görsel sistem yapısının, topladığı duyusal veriler üzerinde Bayes çıkarımını yürütmek üzere nasıl doğuştan tasarlandığını göstermektedir. Bu tür açıklamalar, yapay zekanın makine öğreniminden klinik nörolojideki yeni terapötik stratejilere kadar uzanan alanlarda atılımlar vaat ediyor.

Ana unsurlar:

  1. İnsan beyni, önceki bilgileri yeni verilerle etkili bir şekilde birleştirmek ve çevreyi verimli bir şekilde yorumlamak için istatistiksel bir yöntem olan Bayesian çıkarımını kullanır.
  2. Araştırma, beynimizin görsel sisteminin Bayesian hesaplamalarını gerçekleştirmek için gerekli yapıya ve bağlantılara doğası gereği sahip olduğunu gösteriyor.
  3. Bu keşif, bu beyin fonksiyonlarını taklit etmenin makine öğrenimini dönüştürebildiği yapay zekadan, nörolojideki yenilikçi terapötik yollara kadar çeşitli alanlarda çok önemli.

Kaynak: Sidney Üniversitesi

Bilim adamları, insan beyninin, tıpkı yüksek güçlü bir bilgisayar gibi, Bayes çıkarımı olarak bilinen bir süreç aracılığıyla dünyayı anlamlandırmak için gelişmiş hesaplamalar yapmak üzere doğal olarak programlandığını doğruladılar.

Dergide yayınlanan bir çalışmada Doğa İletişimiSidney Üniversitesi, Queensland Üniversitesi ve Cambridge Üniversitesi’nden araştırmacılar, okuma görüşü söz konusu olduğunda insan beyninin çalışma şekliyle yakından eşleşen özel bir matematiksel model geliştirdiler. Model, Bayes çıkarımını gerçekleştirmek için gereken her şeyi içeriyordu.

Bayes çıkarımı, akıllı tahminlerde bulunmak için önceki bilgileri yeni kanıtlarla birleştiren istatistiksel bir yöntemdir. Örneğin, bir köpeğin neye benzediğini biliyorsanız ve dört bacaklı tüylü bir hayvan görürseniz, onun bir köpek olduğunu tahmin etmek için ön bilginizi kullanabilirsiniz.

Bu bir kafayı ve bilgisayar çiplerini gösteriyor.
Bayes çıkarımı, akıllı tahminlerde bulunmak için önceki bilgileri yeni kanıtlarla birleştiren istatistiksel bir yöntemdir. Kredi: Nörobilim Haberleri

Bu doğal yetenek, bir görüntü panelinde yangın musluklarını tanımlamaları istendiğinde basit CAPTCHA güvenlik önlemleriyle alt edilebilecek makinelerin aksine, insanların çevreyi olağanüstü bir hassasiyet ve hızla yorumlamasını sağlar.

Çalışmanın Sydney Üniversitesi Psikoloji Okulu’ndan kıdemli araştırmacısı Dr. Reuben Rideaux şunları söyledi: “Bayes yaklaşımının kavramsal çekiciliğine ve açıklayıcı gücüne rağmen, beynin olasılıkları nasıl hesapladığı büyük ölçüde gizemlidir.”

“Yeni çalışmamız bu gizeme ışık tutuyor. Beynimizin görsel sistemindeki temel yapı ve bağlantıların, aldığı duyusal veriler üzerinden Bayes çıkarımı yapmasına olanak sağlayacak şekilde kurulduğunu keşfettik.

“Bu bulguyu önemli kılan şey, beynimizin, çevremizi daha etkili bir şekilde yorumlayabilmemizi sağlayan bu gelişmiş işleme biçimine olanak tanıyan doğal bir tasarıma sahip olduğunun doğrulanmasıdır.”

Çalışmanın bulguları yalnızca beynin Bayes benzeri çıkarım kullanımına ilişkin mevcut teorileri doğrulamakla kalmıyor, aynı zamanda beynin Bayes çıkarımına yönelik doğal yeteneğinin topluma fayda sağlayacak pratik uygulamalar için kullanılabileceği yeni araştırma ve yeniliklere de kapılar açıyor.

Dr Rideaux, “Araştırmamız, öncelikle görsel algıya odaklansa da, sinir bilimi ve psikoloji yelpazesinde daha geniş çıkarımlara sahip” dedi.

“Beynin duyusal verileri işlemek ve yorumlamak için kullandığı temel mekanizmaları anlayarak, bu tür beyin fonksiyonlarını taklit etmenin makine öğreniminde devrim yaratabileceği yapay zekadan, potansiyel olarak yeni stratejiler sunan klinik nörolojiye kadar çeşitli alanlarda ilerlemelerin önünü açabiliriz. gelecekte terapötik müdahaleler.”

Dr William Harrison liderliğindeki araştırma ekibi, bu keşfi, gönüllülerin görsel işlemeyle ilgili spesifik sinir sinyallerini ortaya çıkarmak üzere tasarlanmış görüntüleri pasif olarak görüntülerken beyin aktivitelerini kaydederek gerçekleştirdi. Daha sonra insan beyninin görmeyi nasıl algıladığına dair birbiriyle yarışan bir dizi hipotezi karşılaştırmak için matematiksel modeller geliştirdiler.

Bu sinirbilim araştırma haberi hakkında

Soyut

Nöral ayarlama, insanın görsel sistemindeki önceki beklentileri somutlaştırır

Algı genellikle, dünyanın yapısını tahmin etmek için önceki beklentilerin gürültülü duyusal ölçümlerle birleştirildiği bir aktif çıkarım süreci olarak modellenir. Bu matematiksel çerçevenin algıyı, bilişi, motor kontrolü ve sosyal etkileşimi anlamada kritik öneme sahip olduğu kanıtlanmıştır.

Teorik çalışma önceliklerin çevresel istatistiklerden nasıl hesaplanabileceğini gösterse de, bunların sinirsel örneklemesi birden fazla rakip kodlama şeması aracılığıyla gerçekleştirilebilir.

Veriye dayalı bir yaklaşım kullanarak, burada beynin görsel yönelim temsilini çıkarıyoruz ve bunu farklı duyusal kodlama şemalarından elde edilen simülasyonlarla karşılaştırıyoruz. İnsan görsel sisteminin ayarlanmasının, önceki önerilerde öngörülmeyen bir şekilde, uyarana özgü değişikliklere oldukça bağlı olduğunu bulduk.

Ayrıca benimsenen kodlama şemasının, duyusal ölçüm içerisinde doğal görüntü istatistikleri için çevresel bir önceliği etkili bir şekilde yerleştirdiğini ve kortikal işlemenin en erken aşamalarında optimal çıkarım için gerekli işlevsel mimariyi sağladığını gösterdik.

Kaynak ve İleri Okuma: https://neurosciencenews.com/perception-brain-computer-23919/

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu