Yapay zeka insan hafızasına ve hayal gücüne ışık tutuyor

Kaliforniya Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından yapılan yeni bir araştırmaya göre, üretken yapay zekadaki son gelişmeler, anıların dünya hakkında bilgi edinmemize, eski deneyimleri yeniden yaşamamıza ve tamamen yeni hayal gücü ve planlama deneyimleri oluşturmamıza nasıl olanak tanıdığını açıklamaya yardımcı oluyor.

Nature Human Behavior dergisinde yayınlanan ve Wellcome tarafından finanse edilen çalışma, beyindeki sinir ağlarının bir dizi olaydan nasıl öğrendiğini ve hatırladığını simüle etmek için (üretken sinir ağı olarak bilinen) yapay zeka hesaplama modelini kullanıyor (her olay bir dizi olayla temsil ediliyor). basit bir sahne).

Model, nasıl etkileşime girdiklerini keşfetmek için hipokampus ve neokorteksi temsil eden ağları gösterdi. Hafıza, hayal gücü ve planlama sırasında beynin her iki bölümünün birlikte çalıştığı biliniyor.

Başyazar, doktora öğrencisi Eleanor Spens (UCL Bilişsel Sinirbilim Enstitüsü) şunları söyledi: “Yapay zekada kullanılan üretken ağlardaki son gelişmeler, belirli bir deneyimi hatırlayabilmemiz ve aynı zamanda neyin yeni olduğunu esnek bir şekilde hayal edebilmemiz için bilginin deneyimden nasıl çıkarılabileceğini gösteriyor. Deneyler şöyle olabilir.

“Hatırlamayı, kavramlara dayalı olarak geçmişi hayal etmek, saklanan bazı ayrıntıları ne olabileceğine dair beklentilerimizle birleştirmek olarak düşünüyoruz.”

İnsanların hayatta kalmak için (örneğin tehlikeden kaçınmak veya yiyecek bulmak için) tahminlerde bulunması gerekir ve yapay zeka ağları, dinlenirken anıları tekrar oynattığımızda, beynimizin bu tahminleri yapmak için kullanılabilecek geçmiş deneyimlerden kalıpları almasına nasıl yardımcı olduğunu önerir. Tahminler.

Araştırmacılar modelde basit sahnelerin 10.000 görüntüsünü çalıştırdı. Hipokampal ağ, her sahneyi deneyimlendiği şekliyle hızlı bir şekilde kodladı. Daha sonra neokorteksteki üretken sinir ağını eğitmek için sahneleri tekrar tekrar oynattı.

Neokortikal ağ, her bir sahneyi temsil eden binlerce giriş nöronunun (görsel bilgiyi alan nöronlar) aktivitesini, nöronların daha küçük ara katmanlarından (en küçükleri yalnızca 20 nörona sahiptir) geçirmeyi ve sahneleri binlercesinin aktivite kalıpları olarak yeniden yaratmayı öğrenmiştir. . Çıkış nöronlarının (görsel bilgiyi tahmin eden nöronlar).

Bu, neokortikal ağın, anlamlarını yakalayan sahnelerin (duvarların ve nesnelerin düzenlemeleri gibi) son derece verimli “kavramsal” temsillerini öğrenmesine yol açtı; eski sahnelerin yeniden yaratılmasına ve tamamen yenilerinin oluşturulmasına olanak sağladı.

Böylece, hipokampus, her ayrıntıyı kodlamak yerine, kendisine sunulan yeni sahnelerin anlamını kodlayabildi; böylece kaynakları, yeni nesne türleri gibi neokorteksin yeniden üretemeyeceği benzersiz özellikleri kodlamaya odakladı.

Model, neokorteksin yavaş yavaş kavramsal bilgiyi nasıl edindiğini ve bunun hipokampusla birlikte nasıl olayları zihnimizde yeniden yapılandırarak “yeniden deneyimlememize” olanak sağladığını açıklıyor.

Model aynı zamanda hayal gücü ve geleceğe yönelik planlama sırasında yeni olayların nasıl üretilebileceğini ve mevcut anıların neden sıklıkla “öz benzeri” çarpıtmalar içerdiğini (benzersiz özelliklerin genelleştirildiği ve önceki olaylardaki özelliklere benzer şekilde hatırlandığı) açıklıyor.

Başyazar Profesör Neil Burgess (UCL Bilişsel Sinirbilim Enstitüsü ve UCL Queen Square Sinirbilim Enstitüsü) şöyle açıkladı: “Anıların geçmişin gerçek kayıtları olmaktan ziyade yeniden yapılandırılma şekli, bize anıların anlamının veya özünün nasıl olduğunu gösteriyor deneyim olarak yeniden birleştirilir.” Benzersiz ayrıntılarla ve bunun, olayları nasıl hatırladığımız konusunda önyargılara yol açabileceğiyle.