Yenilikler

Yapay zeka bizim gibi öğrenebilir mi?

Okur. Konuşuyor. Dağlarca veriyi bir araya getirir ve iş kararları konusunda önerilerde bulunur. Günümüzün yapay zekası her zamankinden daha insani görünebilir. Ancak yapay zekanın hala bazı kritik eksiklikleri var.

“ChatGPT ve tüm mevcut yapay zeka teknolojileri ne kadar etkileyici olsa da, fiziksel dünyayla etkileşim açısından hala çok sınırlılar. Matematik problemlerini çözmek ve makale yazmak gibi yaptıkları şeylerde bile milyarlarca ve milyarlarca eğitim alıyorlar Cold Spring Harbor Laboratuvarı (CSHL) NeuroAI Araştırmacısı Kyle Daruwalla şöyle açıklıyor:

Daruwalla, bu tür hesaplama engellerinin üstesinden gelebilecek yapay zekayı tasarlamanın yeni, alışılmadık yollarını arıyor. Ve bir tane bulmuş olabilir.

Önemli olan veriyi taşımaktı. Günümüzde modern bilgisayarların enerji tüketiminin çoğu, etrafta dolaşan verilerden kaynaklanıyor. Milyarlarca bağlantıdan oluşan yapay sinir ağlarında verinin kat etmesi gereken yol çok uzun olabilir. Daruwalla, bir çözüm bulmak için var olan hesaplama açısından en güçlü ve enerji açısından verimli makinelerden biri olan insan beyninden ilham aldı.

Daruwalla, beynimizin yeni bilgileri nasıl aldığına bağlı olarak yapay zeka algoritmalarının verileri çok daha verimli bir şekilde taşıması ve işlemesi için yeni bir yol tasarladı. Tasarım, bireysel yapay zeka “nöronlarının” tüm devrenin aynı anda güncellenmesini beklemek yerine anında geri bildirim almasına ve ayarlama yapmasına olanak tanıyor. Bu şekilde verilerin o kadar uzağa gitmesi gerekmez ve gerçek zamanlı olarak işlenir.

Daruwalla, “Beynimizde bağlantılarımız sürekli değişiyor ve uyum sağlıyor” diyor. “Her şeyi duraklatmanız, ayarlamalar yapmanız ve sonra kendiniz olmaya devam etmeniz gibi bir durum yok.”

Yeni makine öğrenimi modeli, çalışma belleğini öğrenme ve akademik performansla ilişkilendiren henüz kanıtlanmamış bir teoriye kanıt sağlıyor. Çalışma belleği, depolanan bilgi ve deneyimleri hatırlarken görevde kalmamızı sağlayan bilişsel sistemdir.

“Sinir biliminde, çalışan bellek devrelerinin öğrenmeyi kolaylaştırmaya nasıl yardımcı olabileceğine dair teoriler var. Ancak aslında bu ikisini birbirine bağlayan, bizim kuralımız kadar somut bir şey yok. Bu da burada tesadüfen karşılaştığımız güzel şeylerden biriydi. Teori, her bir sinapsın ayrı ayrı ayarlanmasının, çalışan hafızanın yanında oturmasını gerektirdiği bir kurala yol açtı” diyor Daruwalla.

Daruwalla’nın tasarımı, bizim gibi öğrenen yeni nesil yapay zekaya öncülük etmeye yardımcı olabilir. Bu sadece yapay zekayı daha verimli ve erişilebilir kılmakla kalmayacak, aynı zamanda nöro yapay zeka için de tam bir döngüye dönüşecek. Sinirbilim, ChatGPT’nin ilk dijital hecesini söylemesinden çok önce yapay zekaya değerli veriler sağlıyor. Öyle görünüyor ki yakında yapay zeka da bu iyiliğin karşılığını verebilir.

Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/06/240620152303.htm

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu