Yapay zeka labirentte kestirme yollardan geçmeyi öğrendi, yol aptalları ne düşünüyor?
Yapay zeka yeni beceriler geliştirdi ve labirentten çıkıp insan beyni gibi köşeleri kesmeyi öğrendiler. Yol aptalları ürpermeli mi yoksa sevinmeli mi?
10 Mayıs, Pekin saatinde, Google'ın yapay zeka ekibi DeepMind bir atılımı duyuran bir makale yayınladı: Geliştirdikleri bir yapay zeka programı, memeli beynindeki ızgara hücrelerinin çalışma prensibine benzer şekilde çalışma yeteneğine sahip. Yolu tanıyın ve kısayollardan yararlanın.
Bu araştırma sonucu, yalnızca uzay ve yönelim bilişindeki mevcut yapay zeka seviyesini göstermekle kalmıyor, aynı zamanda insanların insan beyninin çalışma prensiplerini daha iyi anlayabilmesi için sinirbilim için yeni araştırma fikirleri sunuyor.
(Turuncu ile işaretlenmiş konum hücreleri ve sınır hücreleri ve mavi ile işaretlenmiş ızgara hücreleri, birlikte hayvan beyninin bilişsel bir haritasını oluşturur. Resim kaynağı: nobelprize.org)
Şu anda, akademik çevreler memeli beyninde yol bulmayla ilgili üç tür hücre olduğuna inanıyor: Bunlar ilerleme yönünü algılayan hücreler, uzamsal konumu hatırlayan konum hücreleri ve dinamik olarak uzaysal belleği kodlayan ızgara hücreleridir.
Izgara hücrelerini keşfedenler Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden Profesör Edvard I. Moser ve eşi Profesör May-Britt Moser idi.
2005 yılında, hayvanlar uzayı keşfettiklerinde, beynin entorhinal korteksindeki hücrelerin güçlü uzaysal boşalma özellikleri sergilediğini keşfettiler:
Hayvan herhangi bir ızgara düğümüne ulaştığında, ilgili ızgara hücresi güçlü bir elektrik boşalması üretecektir. Izgara hücrelerinin alıcı alanı, doğadaki kar tanesi kristallerinin ve peteklerin şekline benzer şekilde altıgen bir model sunar ve tamamen serebral korteksin kendisi tarafından üretilir.
Onlar ve akıl hocaları John OKeefe bu araştırma için 2014 Nobel Biyoloji Ödülü'nü kazandı.
Izgara hücresi keşfedilmiş olmasına rağmen, çalışma mekanizması hala bir gizemdir. Bazı bilim adamları, konumlandırma yeteneklerine ek olarak, navigasyon yeteneklerine sahip midir ve beynin hedefe ulaşmak için gereken mesafeyi ve yönü hesaplamasına izin verip vermediğini (yani vektör navigasyonu) speküle etmişlerdir.
DeepMind, ızgara hücrelerinin işlevini test etmek için yapay zeka kullanmaya karar verdi.
Yapay zekayı, bilgisayarın farenin hareket yörüngesini öğrenmesine izin vererek sanal ortamdaki konumlarını izleyecek ve bulacak şekilde eğitiyorlar. Beklenmedik bir şekilde, ızgara hücrelerine benzer ızgara hücreleri yapay sinir ağlarında ortaya çıktı. Araştırmacılar, sinir ağına bu tür birimleri üretmesi için kasıtlı olarak rehberlik etmediler.
Daha sonra, DeepMind araştırmacıları bu ızgara yapısının bir gezinme işlevine sahip olup olmadığını test etmeye devam ediyor.
DeepMind'ın geçen yıl Mayıs ayında Ke Jie'ye karşı oynadığı AlphaGo'yu hatırlıyor musunuz? Geçen yıl Ekim ayında daha güçlü bir AlphaGo Zero'ya dönüştü. İnsanlar ona sadece Go'nun temel kurallarını anlattılar. 21 günlük kendi kendine oynamada Master of Go seviyesine ulaştı. 40. günde "World Go Şampiyonu" oldu. ".
(DeepMind'den resim)
Araştırmacılar, bu sefer keşfedilen ızgara yapısını yukarıda açıklanan benzer sinir ağı mimarisiyle birleştirdiler ve bir labirent oyununa yerleştirdiler. Yapay zeka labirentinin temel kurallarını anlattıktan sonra, yoğun öğrenmenin ardından yapay zeka programının labirent oyunundaki navigasyon yeteneği sıradan insanları geride bırakıyor ve kısayollar bulup yeni rotalar keşfedebiliyor.
Izgara yapısı sessizleştikten sonra yapay zekanın labirent oyunundaki yolu tanıma yeteneği büyük ölçüde azalır, yön ve mesafenin hesaplama hataları büyür. Bu nedenle, grid yapısının navigasyondaki önemli rolü açıklanmıştır.
Izgara hücrelerini keşfeden Profesör Edvard I. Moser, DeepMind'ın araştırmasının sonuçlarının "heyecan verici" olduğunu söyledi ve şunları söyledi:
Bu çalışmanın sonucu oldukça şaşırtıcıdır.Tamamen farklı alanlardan ve perspektiflerden bilgisayar modelleri, sonunda biyolojide iyi bilinen bir ızgara yapısı keşfetti.
Bir yıl önce, Go oyuncusu Ke Jie ve AlphaGo arasındaki oyun, yapay zeka programlarının Go alanındaki insanların sınırlarını aştığını tüm dünyaya anlamasını sağladı. Geçtiğimiz yıl boyunca, yapay zekanın çeşitli alanlardaki evrimine ve çeşitli becerilerde insanları aşmasına yavaş yavaş alıştık.
Ancak bu evrim, uzaysal bilişte yapay zeka alanında yeni bir atılımın yanı sıra, yapay zekanın sinirbilimin biyolojik alanlarındaki sorunları çözmek için yeni bir yol kullandığını da yansıtıyor.
Bununla birlikte, yapay zeka, ileride navigasyon senaryolarında uygulanabilecek labirent almak ve yolları kopyalamak için yeni beceriler geliştirdi. Bununla birlikte, geçen yıl Birleşik Krallık'taki Londra Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırma, uydu navigasyonuna genellikle çok fazla güvenirsek, insan beyninin yol tanıma işlevinin azalacağını ve giderek aptal hale geleceğini gösterdi.
