AI ve İnsan Beyni: Ne Kadar Benzerler?



2020 kitabının önsözünde, Hizalama Problemi: Makine Öğrenimi ve İnsani DeğerlerBrian Christian, yapay sinir ağları fikrinin başlangıç ​​hikayesini anlatıyor. 1942’de, genç bir matematikçi ve mantıkçı olan Walter Pitts ve kariyerinin ortasında bir nörolog olan Warren McCulloch, beynin nasıl çalıştığına dair gizemleri çözmek için bir araya geldi. Bir aktivasyon eşiği nedeniyle nöronların ateşlenip ateşlenmediği zaten biliniyordu.

Christian, “Bir nörona yapılan girdilerin toplamı bu aktivasyon eşiğini aşarsa, nöron ateşlenir; aksi takdirde ateşlenmez” diye açıklıyor Christian.

McCulloch ve Pitts aktivasyon eşiğindeki mantığı hemen gördüler – nöronun nabzı, açık ve kapalı durumları ile bir tür mantık kapısıydı. İçinde 1943 kağıdı İlk işbirliklerinden ortaya çıkan, “Sinirsel aktivitenin ‘ya hep ya hiç’ karakterinden dolayı, nöral olaylar ve aralarındaki ilişkiler, önermeler mantığı yoluyla ele alınabilir.” Beynin bir tür hücresel makine olduğunu fark ettiler, diyor Christian, “nabız veya yokluğu açık veya kapalı, evet veya hayır, doğru veya yanlış anlamına geliyor. Burası gerçekten sinir ağlarının doğum yeriydi.”

Beyin Modeli, Kopya Değil

Yani yapay zeka (AI) insan beyninden ilham aldı ama gerçekten beyne ne kadar benziyor? Derin öğrenme ve yapay sinir ağlarında öncü olan Yoshua Bengio, yapay zekanın beyinde olup bitenlerin bir kopyası değil, bir modeli olduğuna dikkat çekiyor.

Montreal Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi profesörü ve bilim direktörü Bengio, “Şu anda kullanıldıkları şekliyle sinir ağlarının tasarımında beyinden çok fazla ilham alındı” diyor. MILA-Quebec AI Enstitüsü, “ama bizim kurduğumuz sistemler de birçok yönden beyinden çok farklı.” Bir kere, diye açıklıyor, son teknoloji yapay zeka sistemleri darbeleri değil, Kayan nokta sayıları. “Mühendislik tarafındaki insanlar, beyinde herhangi bir şeyi yeniden üretmeyi umursamıyor” diyor. “Sadece işe yarayacak bir şey yapmak istiyorlar.”


Daha fazla oku: Yapay Zekanın Artıları ve Eksileri


Ancak Christian’ın da belirttiği gibi, yapay sinir ağlarında çalışan şey, biyolojik sinir ağlarında çalışan şeye oldukça benzer. Randall O’Reilly, bu programların tam olarak beyne benzemediği konusunda hemfikir olmakla birlikte, “Sinir ağı modelleri, beynin gerçekte ne olduğuna daha yakındır” diyor. yapmak hesaplama düzeyinde tamamen soyut bir tanımlamadan daha.”

O’Reilly, California Davis Üniversitesi’nde bir sinirbilimci ve bilgisayar bilimcisidir. “Bu modellerdeki birimler, beyindeki gerçek nöronların yaptığı gibi bir şey yapıyor” diyor. “Bu sadece bir benzetme ya da mecaz değil. Gerçekten o düzeyde paylaşılan bir şeyler var.”

Benzeri Yapay Zeka

daha yeni trafo mimarisi GPT3 ve ChatGPT gibi büyük dil modellerine güç sağlayan bu teknoloji, bazı açılardan önceki modellere göre beyne daha da benziyor. O’Reilly’ye göre bu yeni sistemler, sadece bireysel bir nöronun ne yaptığını değil, beynin farklı alanlarının nasıl çalıştığını haritalandırıyor. Ancak bu doğrudan bir haritalama değil; O’Reilly’nin “yeniden karıştırma” veya “karma” dediği şey budur.

Beynin, hipokampus ve korteks gibi her biri farklı bir hesaplama biçiminde uzmanlaşmış ayrı alanları vardır. Transformatör, diyor O’Reilly, bu ikisini bir araya getiriyor. “Bunu bir tür beyin püresi olarak görüyorum” diyor. Bu püre ağın her yerine yayılır ve bazı hipokampus benzeri şeyler ve bazı korteks benzeri şeyler yapar.

O’Reilly, dönüştürücülerden önce gelen genel sinir ağlarını, algıyla ilgili olan arka kortekse benzetiyor. Transformatörler geldiğinde, hipokampusunkine benzer bazı işlevler eklediler; onun, örneğin, kahvaltıda ne yediğiniz veya işe gitmek için izlediğiniz yol gibi ayrıntılı gerçekleri saklamakta ve almakta iyi olduğunu açıklıyor. Ancak, ayrı bir hipokampa sahip olmak yerine, tüm AI sistemi devasa – püre haline getirilmiş – bir hipokampus gibidir.

Standart bir bilgisayar, bilgileri bellekteki adresine veya bir tür etikete göre aramak zorundayken, sinir ağı istemlere dayalı olarak bilgileri otomatik olarak alabilir (kahvaltıda ne yedin?). O’Reilly’nin sinir ağlarının “süper gücü” dediği şey budur.

Yine de, Beyin Farklıdır

İnsan beyni ve sinir ağları arasındaki benzerlikler çarpıcıdır, ancak farklılıklar belki de derindir. O’Reilly, bu modellerin insan beyninden farklı olmasının bir nedeninin, bilinç için temel bileşenlere sahip olmamaları olduğunu söylüyor. O ve bu alanda çalışan diğerleri, bilince sahip olmak için nöronların ileri geri konuşması gerektiğini öne sürüyorlar.

“Bilincin özü gerçekten de beyninizin durumuna dair bir algıya sahip olmanızdır” diyor ve bunu elde etmek çift yönlü bağlantı gerektiriyor. Bununla birlikte, mevcut tüm modellerde AI nöronları arasında yalnızca tek yönlü konuşmalar vardır. O’Reilly bunun üzerinde çalışıyor. Araştırması, tam da bu tür bir çift yönlü bağlantıyla ilgileniyor.

Makine öğrenimindeki tüm girişimler sinir ağlarına dayanmaz, ancak en başarılı olanlar buna sahiptir. Ve bu muhtemelen şaşırtıcı olmamalı. Milyarlarca yıl boyunca evrim, zeka yaratmanın en iyi yolunu buldu. Şimdi bu en iyi uygulamaları yeniden keşfediyor ve uyarlıyoruz, diyor Christian.

“Biyolojiden en çok ilham alan modellerin en iyi performans gösterenler olması tesadüf değil,” diyor.



Kaynak : https://www.discovermagazine.com/technology/ai-and-the-human-brain-how-similar-are-they

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir