İnsan Beyninden İlham Alan Yeni Bir Tür Yapay Zeka Algoritması – KnowHUB
Detay: Ağustos 17, 2019 Kategori Algoritmalar, Nörobiyoloji, Yapay Zeka Yorumlar: 0 Görüntülenme: 178
Yeni bir çalışma, devam eden bir nörobiyoloji ve makine öğrenmesi yaklaşım trendini takip ediyor…
İsrail’deki Bar-Ilan Üniversitesi’ndeki bir grup bilim adamı; nöronal kültürler ve büyük ölçekli simülasyonlar üzerine gelişmiş deneyler gerçekleştirerek; elde edilen öğrenme hızlarından çok daha düşük beyin dinamiklerini temel alan yeni tipte bir ultrafast (ultrahızlı) yapay zeka algoritması geliştirdiğini iddia etti.
“Scientific Reports” dergisinde bugün yayınlanan bir makalede araştırmacılar; nörobilim ile gelişmiş yapay zeka algoritmaları arasındaki bağlantının neredeyse 70 yıl boyunca gözardı edildiğini söylüyor.
Çalışmanın baş yazarı, Bar-Ilan Üniversitesi Fizik ve Gonda (Goldschmied) Multidisipliner Beyin Araştırmaları Merkezi bölüm başkanı Prof. Ido Kanter’in yaptığı basın açıklamasında: “Beyindeki nöronların sayısı; modern kişisel bilgisayarların tipik bir disk boyutundaki bitlerin sayısından daha azdır ve beynin hesaplama hızı, saatteki ikinci bir el gibidir, hatta 70’in üzerinde icat edilen ilk bilgisayardan bile daha düşüktür. Ek olarak, beynin öğrenme kuralları çok karmaşık ve mevcut yapay zeka algoritmalarındaki öğrenme adımlarının ilkelerinden uzaktır.” dedi ve devamında: “Geleceğe bakarken hemen birden çok nesneye sahip bir çerçeve gözlemlenir. Örneğin, bir araç sürerken otomobilleri, yaya geçitlerini ve yol işaretlerini gözlemler ve geçici sıralamasını ve göreceli konumlarını kolayca tanımlayabilir. Biyolojik donanım (öğrenme kuralları) asenkron girdilerle uğraşmak ve onların göreceli bilgilerini geliştirmek için tasarlandı” diyerek ekledi.
Bu arada, geleneksel yapay zeka algoritmaları senkron girdileredayanmaktadır. Bu nedenle, aynı çerçeveyi oluşturan farklı girdilerin göreceli zamanlaması genellikle göz ardı edilir.
“Scientific Reports” dergisinde bugün yayınlanan yeni makalede, ultra hızlı öğrenme oranlarının şaşırtıcı derecede küçük ve büyük ağlar için nasıl aynı olduğunu göstermektedir ve araştırmacılar, “karmaşık beyin öğrenme planının dezavantajı, aslında bir avantajdır” diye ekliyor.
Araştırmacılar makalede: “Nörobiyoloji ve yapay zeka arasındaki köprüyü yeniden kurarak, beynimizin temel prensiplerinin iç-görülerini kazanabiliriz” diye iddia ediyor ve ayrıca
“Beynin bir kez daha gelecekteki yapay zekanın merkezinde olacak”diyorlar.