Yapay Zeka İnsan Düşüncesinin Gizemli Sırlarını Çözüyor…
FAU nörobilimcileri, epilepsi hastalarında beyin aktivitesini incelemek için yapay zekayı kullanarak, kendiliğinden oluşan yerel alan potansiyellerinin bilgi işlemeyi önemli ölçüde etkilediğini ortaya çıkardı. Bu araştırma, beyin işlevselliğinden ilham alan daha iyi nörolojik teşhis ve yapay zeka gelişimi için yolu açıyor.
Araştırmacılar Beynimizin Nasıl Çalıştığına Dair Önemli Bilgiler Elde Ediyor
FAU’daki Bilişsel Hesaplamalı Sinirbilim Grubu’ndan araştırmacılar, uyarlanabilir davranış için olmazsa olmaz olan beynin öngörücü kodlama yeteneğini vurguladılar. Yapay zeka ve epilepsi hastalarından alınan verileri kullanarak, kendiliğinden oluşan beyin aktivitelerinin beynin dış uyaranlar olmadan bilgiyi nasıl işlediğinde önemli bir rol oynadığını buldular. Bu bulgular beyin hastalıkları için teşhis ve tedavi yöntemlerini iyileştirebilir ve beyin işlevlerini taklit eden yapay zeka teknolojilerine ilham verebilir.
Tahmini Kodlama ve Beyin Fonksiyonu
Bir cümlede sırada ne var? Sırada ne göreceğim? Bunu yaptığımda çevre nasıl değişir ve bunu yaptığımda vücuduma ne olur? İnsan beyni, karmaşıklık ve soyutlamanın her seviyesinde sürekli olarak sırada ne olacağını tahmin etmekle meşguldür. Tahmini kodlama olarak bilinen bu, insan süper organının temel görevlerinden biri olarak kabul edilir, uyarlanabilir davranışı mümkün kılar ve çevremizde yönümüzü bulmamızı sağlar.
FAU Bilgisayar Bilimi 5 Desen Tanıma Kürsüsü’ndeki Bilişsel Hesaplamalı Sinirbilim Grubu’ndan Dr. Patrick Krauss ve Dr. Achim Schilling, yakın zamanda yaptıkları çalışmada bu yaygın olarak kabul gören hipotezi vurgulamayı ve yeni bulgulara katkıda bulunmayı başardılar.
Nörobilimde Yenilikçi Çalışma
İki fizikçi ve sinir bilimci, beynimizin sağladığı karmaşık miktardaki verilerde daha geleneksel yöntemlerle elde edilemeyecek desen ve bağlantıların algılanmasına olanak tanıyan gelişmiş bir yapay zeka biçimi olan oto-kodlayıcılar kullanarak insan beyninin kendiliğinden aktivitesini analiz etti. Bu, Uniklinikum Erlangen’deki Epilepsi Merkezi’ndeki araştırmacılarla (konuşmacı: Prof. Dr. med. Hajo Hamer) yaptıkları iş birliği sayesinde mümkün oldu. Merkezdeki epilepsi hastaları, epileptojenik odakların cerrahi olarak çıkarılmasından önce beyinlerine yerleştirilen elektrotlar alırlar.
Araştırmacılar, sonuç olarak elde edilen özellikle nadir ve bu nedenle özellikle değerli verileri kullanarak çığır açıcı sonuçlara yol açan bir keşifte bulundular: Beynimizdeki yerel alan potansiyel olayları (LFP’ler) olarak bilinen belirli kendiliğinden aktiviteler, beynimizin nasıl çalıştığına dair belirleyici göstergeler sunabiliyordu. Bu kendiliğinden sinyaller, dış uyaranların yokluğunda bile beynimizin bilgiyi nasıl işlediği konusunda önemli bir rol oynuyor gibi görünüyor.
Spontan Beyin Aktivitesinden Elde Edilen İçgörüler
“Çalışmamızda, beynimizin bu LFP’ler tarafından tanımlanan aktif durumlar arasında sürekli ilerlediğini fark ettik. Sanki beynimiz, o anda belirli bir şey yapmıyor veya algılamıyor ve herhangi bir dış uyaran almıyor olsak bile, bir sonraki adımda ne olabileceğine dair çeşitli seçenekleri sürekli olarak oynuyormuş gibi,” diye vurguluyor Dr. Patrick Krauss.
“Ayrıca bu LFP’lerin formunun beyindeki bilgi akışının yönünü belirleyebileceğini keşfettik. Bu bize düşüncelerin ve duyguların zihnimizde nasıl işlendiğine dair önemli içgörüler sağlayabilir,” diye ekliyor Dr. Achim Schilling.
Yapay Zeka Aracılığıyla Beyin Araştırmalarını İlerletmek
Sadece araştırma için yeni yollar açmakla kalmayıp aynı zamanda beyin hastalıkları için daha iyi tanı ve tedavi yöntemlerine de yol açabilecek bulgular. Bu AI tabanlı yöntemler, beyin aktivitesini ölçmek için elektrotların kafatasının yüzeyine bağlandığı normal EEG veya MEG ölçümleriyle birlikte de kullanılabilir.
“Beynimizin dinlenirken genellikle ne yaptığına dair bilgi, teşhis amaçları için iyi bir şekilde kullanılabilir. Beynimizin nasıl çalıştığı ve bilgiyi nasıl işlediği konusunda giderek daha iyi bir anlayışa sahip olabilirsek, bu nörolojik hastalıklar için daha spesifik teşhis ve tedavi yöntemleri geliştirmemize olanak tanıyacaktır,” diye vurguluyor Dr. Achim Schilling. “Örneğin, beyin dış uyaranlarla ilişkili olmayan bir duruma girerse, bu patolojik değişikliklerin bir göstergesi olabilir.”
Yapay Zeka ve Nörobilim: Sinerjik Bir Yaklaşım
Yapay zeka bir araç olarak kullanılırken, iki FAU araştırmacısının çalışmasının sonuçları yapay zekanın daha da geliştirilmesine yardımcı olabilir. Uzun vadeli amaç: Şu anda herhangi bir girdiyi işlemese bile sürekli olarak tahminlerde bulunabilen, nörobilimden ilham alan yapay zeka. Dr. Achim Schilling, “Bu, özellikle araçlara dahil edilen yapay zeka sistemlerinde, özellikle de güvenliği göz önünde bulundurarak, özellikle yararlı olabilir” diye açıklıyor.
Dr. Patrick Krauss şöyle devam ediyor: “Çok fazla trafik olmasa ve araç otoyolda sadece düz bir şekilde ilerlese bile, yapay zekanın arka planda hangi trafik kazalarının meydana gelebileceğini ve bunlara potansiyel olarak tepki vermesi gerekebileceğini göz önünde bulundurması faydalı olacaktır.”
Dr. Patrick Krauss ve Dr. Achim Schilling’in araştırması, yapay zeka ile beyin araştırmaları arasındaki sinerjik bağlantının, bilişsel süreçler ve beyin fonksiyonu hakkında bilinenlerin sınırlarını genişletme kapasitesine sahip olduğunu ve nihayetinde tıbbi teşhis ve tedavide yenilikçi yeni yaklaşımlara yol açabileceğini gösteriyor.
Teknoloji ve beyin araştırmalarının artan birleşimi, doğada bulunan karmaşık sistemlerin kodunu çözmek için disiplinler arası yaklaşımların ne kadar belirleyici olduğunu da gösteriyor. FAU araştırmacıları keşifleriyle, belki de tüm sistemlerin en karmaşığı olan insan beyninin daha iyi anlaşılmasına yaklaşıyorlar.
