Çalışmalar

Temsili Benzerlik Analizi kullanarak temsili benzerliği ölçmenin bazı tuzakları

Bilişsel ve beyin bilimlerindeki temel zorluk, farklı biyolojik sistemlerin dünyayı benzer şekilde temsil edip etmediğini değerlendirmektir. Temsili Benzerlik Analizi (RSA), nöral aktivasyon modellerinde ikinci dereceden bir izomorfizm arayarak bu sorunu ele alan yenilikçi bir yaklaşımdır. Bu yenilik, bireyler, türler ve hesaplamalı modeller arasındaki gizli temsilleri karşılaştırmayı kolaylaştırır ve yapay zekadan hesaplamalı sinirbilime kadar uzanan disiplinler arasındaki popülaritesini açıklar. Bu başarılara rağmen, RSA kullanımı, özellikle primat görsel temsillerini derin sinir ağları (DNN’ler) ile karşılaştırırken, uzlaşması zor ve çelişkili bulgulara yol açmıştır: DNN’lerin insanlardan çok farklı şekillerde öğrendiği ve davrandığı gösterilmiş olsa da, karşılaştırmalar bazı çalışmalarda çarpıcı benzerlikler göstermiştir. Burada, RSA kullanmanın bazı tuzaklarını gösteriyoruz ve RSA puanlarına dayalı temsili benzerlik hakkındaki yanlış çıkarımlar nedeniyle çelişkili bulguların nasıl ortaya çıkabileceğini açıklıyoruz. Giderek daha makul hale gelen eğitim ve test senaryolarını yakalayan bir dizi çalışmada, hesaplama modellerindeki, primat korteksindeki ve insan korteksindeki nöral temsilleri karşılaştırıyoruz. Bu çalışmalar, mevcut araştırmalarda her yerde bulunan iki sorunlu olguyu ortaya koymaktadır: uyaranlardaki karışıklıkların, kanıtlanabilir şekilde farklı sistemler arasında yüksek RSA puanlarına yol açabileceği “mimik etki” ve RSA puanlarının uyaranlara bağımlı hale geldiği bir “modülasyon etkisi”. test için kullanılır. Sonuçlarımız, insan görsel temsilleri ile primatlar ve DNN’lerin görsel temsilleri arasında yapılan karşılaştırmalar gibi bir dizi etkili bulguya dayandığından, bu tuzaklardan kaçınmak için önerilerde bulunuyoruz ve bilişsel sistemlerde daha sağlam bir temsil bilimine giden yolu çiziyoruz.

Yazının devamına buradan ulaşabilirsiniz

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu