g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Yapay zeka sinirbilimle buluştuğunda, iki hareketin birleşimi durdurulamaz!

Tam metin 2188 kelime ve beklenen öğrenme süresi 7 dakikadır

Kaynak: unsplash

Yapay zeka ve sinirbilim, görünüşte uzak görünen bu iki konu, aslında çok yakından ilişkilidir. Bu iki alanın işbirliği kaçınılmazdır.

DeepMind'ın dediği gibi: Bu kadar çok paydaşla birlikte, nörobilim ve yapay zekanın birleşimine olan mevcut ihtiyaç her zamankinden daha acil. Bu makale bu konuyu iki yönden inceleyecek: sinirbilim yapay zekaya nasıl ilham veriyor ve yapay zekanın sinirbilimi nasıl ilerlettiği.

Sinirbilim yapay zekaya nasıl ilham verdi?

Nörobilim, yapay zeka tarihinde önemli bir rol oynamıştır ve her zaman yapay zeka oluşturmak için bir ilham kaynağı olmuştur. Genel olarak iki yol vardır: birincisi, insan zekasını simüle etmek ve ikincisi, beynin yapısını simüle eden bir sinir ağı oluşturmak.

İnsan zekasını simüle eden yapay zeka sistemi.

Yapay zeka, son zamanlarda inanılmaz bir ilerleme kaydetti, örneğin:

· En güçlü StarCraft oyuncularını yenen video oyunları

· Meme kanserini doktorlardan daha hızlı ve daha iyi tespit edin

· Tesla'nın sürücüsüz arabaları gibi güvenilir nesne tanıma

Bu makineler görevleri yerine getirebilir ve sorunları insanlardan daha iyi çözebilir, insanlarla karşılaştırılabilir ve hatta onları geride bırakan bir performans elde edebilir. Bununla birlikte, ne kadar harika görünürlerse görünsünler, tasarım amaçları bir şeyleri iyi kullanmaktan başka bir şey değildir.Gerçek bir AI dünyası inşa etmekten hala onlarca yıl uzaktayız.

İleri düşünme ve üstün performansa rağmen bu yapay zeka sistemleri, önemli açılardan insan zekasından farklıdır. Bir makinenin bir insan gibi öğrenmesi veya düşünmesi için, aynı zamanda şunları da yapabilmesi gerekir:

· Sorunu açıklayın ve anlayın

· Öğrenerek bilgi edinme

· Bilgiyi yeni görevlere ve durumlara uygulayın

Bir KAIST çalışmasında, araştırmacılar insan meta-pekiştirmeli öğrenmenin hesaplama ve sinirsel mekanizmalarını araştırdılar ve insanların karar verirken karmaşıklığa ve belirsizliğe uyum sağlayabileceğini buldular.

Araştırmacılar, insanlar gibi kararlar verebilecek ve sorunları insani bir şekilde çözebilecek modeller oluşturmayı umuyorlar. Keşifleri, teknolojik gelişmelerin makinelerin daha çok insanlara benzemesine yardımcı olabileceği olasılığını ortaya çıkarıyor.

Kaynak: unsplash

İnsanlar, gerçekten öğrenen ve insanlar gibi düşünen makineler yapmayı umuyor. Tıpkı gözlerimiz bağlıyken bile gitarı iyi çalabiliriz. Ancak AI'ya geçerseniz, performansı büyük ölçüde düşebilir.

Beynin yapısını taklit eden bir sinir ağı oluşturun .

İnsan beyni yaklaşık 86 milyar nöron içerir ve her nöron diğer nöronlarla bağlantılıdır. Biyolojik nöronlar hücrelerdir: Bir nöron aktive edildiğinde, bir artış üretir ve diğer nöronlara sinyaller gönderir.

İnsan beyninin yapısından ilham aldık ve bugünün sinir ağını tasarladık. Sinir ağlarındaki nöronların düşünceleri, beyindeki biyolojik nöronlarla benzer özelliklere sahiptir.

İnsan beyni gibi, makine öğrenimi sinir ağları da birbirine bağlı nöronlardan oluşur. Bir nöron girdi aldığında, aktive eder ve diğer nöronlara bilgi gönderir.

İnsan beyninin esnekliği, her seferinde yeni şeyler öğrenmemizi, nöronlar arasındaki bağlantıları oluşturmamızı ve güçlendirmemizi sağlar. Pratik mükemmelleştirir bu prensibe dayanır.

Aynı şekilde, sinir ağına büyük miktarda veri girdiğinde öğrenecektir. Sinir ağındaki her bağlantı bir ağırlıkla ilişkilendirilir ve ağırlık, nöronların önemini belirler. Antrenman sırasında ağırlıklar, nöronlar arasındaki bağlantıları güçlendirmek veya zayıflatmak için buna göre ayarlanır.

Kaynak: unsplash

Örneğin bir kedinin fotoğrafına baktığımızda bunun bir kedi olduğunu biliyoruz çünkü hayatımızda yeterince kedi gördük. Benzer şekilde, sinir ağına yeterli kedi resmi sağlanırsa, kedileri tanımaya başlayacaktır.

Sinirbilimin insan zekasını taklit etmek ve beynin yapısını taklit eden sinir ağları oluşturmak için yapay zekaya nasıl ilham verdiğini anladıktan sonra, yapay zekanın sinirbilimi nasıl ilerleteceğine bakalım.

Yapay zeka sinirbilimi nasıl ilerletiyor?

Yapay zeka, sinirbilimde hızla değerli bir araç haline geliyor, insan beyninin çalışma prensibinin anlaşılmasına yardımcı oluyor ve sinirbilimin gelişimini hızlandırıyor.

Yapay zeka, sinirbilimin gelişimini ve keşfini hızlandırır.

Makine öğreniminin temel avantajı, özellikle insan düşüncelerini analiz etme söz konusu olduğunda, karmaşık verilerdeki kalıpları tanıma yeteneğidir. Beyin tarafından gönderilen sinyaller gerçekten karmaşıktır. Makine öğreniminin gelişmesiyle birlikte, sinirbilimciler milyarlarca beyin nöronunun birlikte çalıştığı sırrını çözüyorlar.

Kaynak: unsplash

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, kan akışındaki değişiklikleri tespit ederek beyin aktivitesini ölçer ve her saniye beyin aktivitesinin yüksek boyutlu anlık görüntülerini oluşturabilir. Verileri analiz etmek için makine öğrenimini kullanmak, beynin nasıl aktif olduğunu keşfetmeye yardımcı olarak araştırmayı hızlandırır.

Makine öğrenimi, daha önce imkansız olduğu düşünülen uygulamaların geliştirilmesine de yardımcı olabilir. Kore Üniversitesi, alt uzuvların dış iskeletini kontrol etmek için bir deney tasarladı Test cihazı, yanıp sönen ışıklara bakarak dış iskeleti kontrol edebilir.

Yapay zeka, insan beyninin nasıl çalıştığını anlamaya yardımcı olur.

Sinirbilimciler, insan beyninin nasıl düşündüğünü ve vücudun hareketini nasıl kontrol edeceklerini inceliyorlar. Beyni anlayarak, akıl hastalığını daha iyi teşhis edebilir ve engellilerin egzersiz kapasitelerini geliştirmelerini sağlayabiliriz.

Yapay zeka sistemlerindeki gelişmeler, sinirbilimin beynin sırlarını açığa çıkarmasına yardımcı olabilir. Sinirbilimciler ve araştırmacılar, insan beynini simüle etmek için daha iyi modeller oluşturmak için yapay zekayı kullanabilir.

Kaynak: unsplash

Sinir ağı, insan beyninin performansını elde eden "sanal beyin" rolünü oynar. Bu sanal beyinler, beyinden kaydedilen modellere benzer şekilde sinirsel aktivite kalıpları oluşturabilir. Bu modellerle sinirbilimciler gerçek testleri yapmadan önce hipotezleri test edebilir ve simülasyon sonuçlarını gözlemleyebilirler.

Ancak, AI sisteminin çalışma şekli insan beyninden çok farklı. Bir sinir ağı, beynin nasıl çalıştığının kaba bir simülasyonudur ve nöronları yüksek boyutlu bir matristeki sayılar olarak modeller. Ama aslında insan beyni, kimyasal reaksiyonlar ve elektriksel beyin aktivitesi gerektiren karmaşık bir biyolojik makinedir. İnsanları makinelerden ayıran budur.

Kaynak: unsplash

Bu, bir yandan insan beyninin yapay zeka oluşturmak için birincil ilham kaynağı olduğunu gösteriyor.Yapay zeka araştırmacıları yeni algoritmalar oluşturmak için sinirbilim kavramlarını kullanıyor; diğer yandan, yapay zeka da sinirbilim araştırmalarını hızlandırdı ve sinirbilimciler yapay zekayı kullanabilir. İnsan beynini açıklamak için. Bu iki disiplinin gelecekte birlikte gelişeceğine ve birbirini ilerleteceğine şüphe yok.Yazar bu konuda oldukça iyimser.

Son olarak, DeepMind'in bakış açısına geri dönüyoruz: Nörobilim ve yapay zeka alanındaki araştırmacıları, iki alanın sürekli ilerlemesine yardımcı olacak, serbest bilgi akışına izin veren ortak bir dil bulmaya çağırıyoruz.

İkisinin geleceği ile ilgili olarak bekleyip görelim.