Yapay beyin: Bir makinede düşünceyi büyüleyin

Yapay zeka, insan zekasının bir kopyası olmak zorunda değildir, bu nedenle insanın teknolojik bir kopyası olan yapay bir beyin yaratma projesi biraz farklı bir araştırma alanıdır. Ancak, geliştirmenin bir aşamasında bu projenin yapay zekanın gelişimi ile buluşması mümkündür. Bu başarılı bir toplantı olsun.

Avrupa İnsan Beyni Projesi 2013 yılında başlatıldı. Resmi olarak bir "yapay beyin projesi" olarak tanımlanmamıştır. Bunun yerine bilişsel yönü, komuta merkezimizi daha iyi yansıtma arzusunu vurgular. WBP'nin yenilikçi potansiyeli, bilimin gelişimi için bir teşvik olarak önemsiz değildir. Ancak bu projede çalışan bilim insanlarının amacının çalışan bir beyin simülasyonu oluşturmak olduğu inkar edilemez ve bu on yıl içinde yani 2013'ten 2023'e kadardır.

Bilim adamları, beynin ayrıntılı bir haritasının insan beynini yeniden oluşturmak için yararlı olabileceğine inanıyor. İçinde yapılan yüz trilyon bağlantı kapalı bir bütün oluşturur - bu nedenle, bağlantı adı verilen bu hayal edilemez karmaşıklığın bir haritasını oluşturmak için yoğun çalışmalar devam etmektedir.

Terim ilk olarak 2005 yılında bağımsız olarak iki yazar tarafından bilimsel makalelerde kullanıldı: Indiana Üniversitesi'nden Olaf Sporns ve Lozan Üniversite Hastanesi'nden Patrick Hagmann.

Bilim adamları, beyinde olan her şeyin haritasını çıkardıktan sonra, tıpkı bir insan gibi yapay bir beyin inşa etmenin mümkün olacağına ve o zaman, kim bilir, belki daha da iyi olacağına inanıyorlar ... İsim ve öz olarak bir bağlantı oluşturma projesi, insan genomunun şifresini çözmek için iyi bilinen projeye - İnsan Genomu Projesi'ne atıfta bulunur. Başlatılan proje, beyindeki nöral bağlantıların bütününü tanımlamak için genom kavramı yerine connectome kavramını kullanıyor. Bilim adamları, nöral bağlantıların eksiksiz bir haritasının oluşturulmasının yalnızca bilimde değil, aynı zamanda hastalıkların tedavisinde de uygulama bulacağını umuyorlar.

www.humanconnectomeproject.org

İlk ve şimdiye kadar tam olarak bilinen tek bağlantı, caenorhabditis elegans'ın sinir sistemindeki nöronal bağlantı ağıdır. Elektron mikroskobu kullanılarak sinir yapısının 1986 boyutlu rekonstrüksiyonu ile geliştirilmiştir. Çalışmanın sonucu 30'da yayınlandı. Şu anda, Connectomik adı verilen yeni bilim çerçevesinde yürütülen en büyük araştırma projesi, Amerikan Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından finanse edilen (toplam XNUMX milyon dolar) Human Connectome Projesi'dir.

Zeka Algoritması

İnsan beyninin sentetik bir kopyasını oluşturmak kolay bir iş değil. İnsan zekasının, Frontiers in Systems Neuroscience'ın Kasım 2016 sayısında açıklanan nispeten basit bir algoritmanın sonucu olduğunu keşfetmek daha kolay olabilir. Georgia Augusta Üniversitesi'nde bir sinirbilimci olan Joe Tsien tarafından bulundu.

Araştırması, sözde bağlantı teorisine veya dijital çağda öğrenme teorisine dayanıyordu. Öğrenmenin amacının, bilgi edinmenin önüne geçen, düşünmeyi öğrenmek olduğu inancına dayanır. Bu teorinin yazarları: Connectivism: A Theory of Learning for the Digital Age ve Stephen Downes makalesinde varsayımlarının ana hatlarını veren George Siemens. Buradaki anahtar yeterlilik, teknolojik gelişmeleri doğru bir şekilde kullanma ve öğrenme sürecinde öğrenilen bilgilerden değil, harici veritabanlarında (sözde know-where) bilgi bulma ve bunları diğer bilgilerle ilişkilendirme ve bağlantı kurma yeteneğidir.

Sinirsel düzeyde, teori, temel kavramlar ve bilgilerle ilgilenen karmaşık ve bağlantılı topluluklar oluşturan nöron gruplarını tanımlar. Bilim adamları, elektrotlarla deney hayvanları üzerinde çalışarak, bu sinirsel "toplulukların" belirli görev türleri için önceden tanımlandığını buldular. Bu, belirli mantıksal bağlantılara sahip bir tür beyin algoritması yaratır. Bilim adamları, insan beyninin tüm komplikasyonlarıyla birlikte laboratuvar kemirgenlerinin beyninden farklı çalışmadığını umuyorlar.

Memristörlerden gelen beyin

Algoritmalarda ustalaştığımızda, belki de insan beynini fiziksel olarak simüle etmek için memristörler kullanılabilir. Southampton Üniversitesi'nden bilim adamları yakın zamanda bu konuda faydalı olduklarını kanıtladılar.

İngiliz bilim adamlarının metal oksitlerden yapılmış memristörleri, tıpkı insanların yaptığı gibi, pek çok alakasız bilgi içeren veri kümelerini kullanarak, dışarıdan müdahale olmaksızın öğrenme (ve yeniden öğrenme) için yapay sinaps görevi gördü. Memristörler kapatıldıklarında önceki durumlarını hatırladıkları için geleneksel devre elemanlarına göre çok daha az güç tüketmeleri gerekir. Bu, büyük bir pili olmayan ve olmaması gereken bir dizi küçük cihaz açısından son derece önemlidir.

Tabii ki, bu sadece bu teknolojinin gelişiminin başlangıcıdır. Yapay zeka insan beynini taklit edecek olsaydı, en az yüz milyarlarca sinapsa ihtiyacı olacaktı. Araştırmacılar tarafından kullanılan bellek seti çok daha basitti, bu nedenle desen aramakla sınırlıydı. Ancak Southampton grubu, daha dar uygulamalarda bu kadar çok sayıda memristörün kullanılmasının gerekli olmayacağını belirtiyor. Onlar sayesinde, örneğin nesneleri sınıflandıracak ve insan müdahalesi olmadan kalıpları tanımlayacak sensörler oluşturmak mümkün olacaktı. Bu tür cihazlar özellikle ulaşılması zor veya özellikle tehlikeli yerlerde faydalı olacaktır.

İnsan Beyni Projesi tarafından yapılan genel keşifleri, "bağlaçların" haritalanmasını, zeka algoritmalarının tanınmasını ve memristör elektroniği teknolojisini birleştirirsek, belki gelecek on yıllarda yapay bir beyin, tam bir kopyası inşa edebileceğiz. bir kişinin. Kim bilir? Ayrıca, sentetik kopyamız muhtemelen makine devrimine bizden daha iyi hazırlanmış durumda.