Bilim İnsanları Bebek Beyinleri ve Yapay Zeka Arasında Çarpıcı Benzerlikler Keşfetti…
Bilim İnsanları Bebek Beyinleri ve Yapay Zeka Arasında Çarpıcı Benzerlikler Keşfetti…
Bilim İnsanları Bebek Beyinleri ve Yapay Zeka Arasında Çarpıcı Benzerlikler Keşfetti: Son araştırmalar, bebeklerin erken çaresizliklerini, yapay zeka ön eğitimine benzer şekilde bilişsel modeller geliştirmek, bebek beyninin olgunlaşmamışlığıyla ilgili eski teorilere meydan okumak ve yapay zeka teknolojisindeki potansiyel olarak ilham verici gelişmeler için kullandıklarını gösteriyor.
Modern beyin verileri bebek çaresizliğine ilişkin klasik açıklamayı desteklemiyor. Yeni bir çalışma, bebeklerin beyinlerinin daha önce inanıldığı kadar olgunlaşmadığını öne sürüyor; bunun yerine doğum sonrası ‘çaresizlik’ dönemlerini üretken Yapay Zekayı yönlendirenlere benzer temel modeller geliştirmek için kullanıyorlar. Trinity College Dublin’den bir nörobilimci tarafından yürütülen ve Trends in Cognitive Sciences dergisinde yayımlanan araştırma , bebek çaresizliğine ilişkin klasik açıklamanın modern beyin verileriyle desteklenmediğini ilk kez buldu.
Birçok hayvanla karşılaştırıldığında insanlar doğumdan sonra uzun süre çaresiz kalırlar. At, tavuk gibi pek çok hayvan doğdukları gün yürüyebilmektedir. Bu uzun süren çaresizlik dönemi, insan bebeklerini riske atıyor ve ebeveynlere büyük bir yük getiriyor, ancak şaşırtıcı bir şekilde evrimsel baskıdan sağ kurtuldu. Türler Arası Bir Çalışmadan Elde Edilen Görüşler “1960’lı yıllardan bu yana bilim insanları, insan bebeklerinin sergilediği çaresizliğin, doğumun getirdiği kısıtlamalardan kaynaklandığını düşünüyor.
İnanış, büyük kafalı insan bebeklerinin erken doğması gerektiği, bunun da beyinlerin olgunlaşmamasına ve bir yıla kadar uzanan çaresiz bir döneme yol açtığı yönündeydi. İnsan bebeklerinin neden bu kadar uzun süre çaresiz kaldığını bulmak istedik” diye açıklıyor Bilişsel Sinirbilim Profesörü ve makalenin baş yazarı Profesör Rhodri Cusack. Araştırma ekibinde, nörolojik görüntüleme kullanarak bebek beyni ve zihninin gelişimini ölçen Prof. Cusack, türler arası beyin gelişimini karşılaştıran ABD’deki Auburn Üniversitesi’nden Prof. Christine Charvet ve DeepMind’da kıdemli yapay zeka araştırmacısı olan Dr. Marc’Aurelio Ranzato yer aldı.
“Çalışmamız hayvan türleri arasında beyin gelişimini karşılaştırdı. İnsan beyinlerinin doğumda diğer birçok türe göre daha olgun olduğunu belirlemek için türler arasında karşılık gelen yaşları eşitleyen uzun süredir devam eden Translating Time projesinden yararlandı,” diyor Prof. Charvet. Araştırmacılar beyin görüntülemeyi kullandılar ve insan yavrusunun beynindeki birçok sistemin halihazırda çalıştığını ve duyulardan gelen zengin bilgi akışlarını işlediğini buldular. Bu durum, birçok bebek beyin sisteminin çalışamayacak kadar olgunlaşmamış olduğu yönündeki uzun süredir inanılan inançla çelişiyor.
Ekip daha sonra insanlarda öğrenmeyi , derin sinir ağlarının “çaresiz” bir ön eğitim döneminden yararlandığı en yeni makine öğrenme modelleriyle karşılaştırdı. Geçmişte, AI modelleri doğrudan ihtiyaç duyulan görevler için eğitiliyordu, örneğin otonom bir araba yolda gördüklerini tanımak üzere eğitiliyordu. Ancak şimdi modeller başlangıçta önemli bir görev yapmadan, büyük miktardaki verilerdeki kalıpları görmek üzere önceden eğitiliyor. Ortaya çıkan temel model daha sonra belirli görevleri öğrenmek için kullanılıyor.
Bunun nihayetinde yeni görevlerin daha hızlı öğrenilmesine ve daha iyi performansa yol açtığı bulundu. Gelecekteki Yapay Zeka Geliştirmeye Yönelik Çıkarımlar “Biz insan bebeklerinin de benzer şekilde bebeklikteki ‘çaresiz’ dönemi, daha sonraki yaşamda yüksek performans ve hızlı genelleme ile bilişi destekleyen güçlü temel modelleri öğrenmek için ön eğitim olarak kullandıklarını öneriyoruz. Bu, son yıllarda üretken yapay zekada büyük atılımlara yol açan güçlü makine öğrenimi modellerine çok benziyor, örneğin OpenAI’nin ChatGPT’si veya Google’ın Gemini’si,” diye açıkladı Prof. Cusack.
Araştırmacılar, bebeklerin nasıl öğrendiğine dair gelecekte yapılacak araştırmaların, yeni nesil yapay zeka modellerine ilham verebileceğini söylüyor. “Yapay zekada büyük atılımlar yaşanmış olsa da, temel modeller çok miktarda enerji tüketiyor ve bebeklerden çok daha fazla veri gerektiriyor. Bebeklerin nasıl öğrendiğini anlamak, bir sonraki nesil yapay zeka modellerine ilham verebilir. Araştırmadaki bir sonraki adım, beyinlerdeki ve yapay zekadaki öğrenmeyi doğrudan karşılaştırmak olacaktır,” diye sonlandırdı.