05 Kasım 2024 Salı Türkçe Subscribe Login

Catalog

OJİ OD AK ırız? Elektronik Nöron ve Yapay Zekâ Basit bir beyni gerçekçi özellikleriyle ilk kez elektronik yöntemle inceleme olanağı doğuyor Reşit Canbeyli NEW YQRK Siriır sistemınin gerek yapısal gerek işlevsel birimini oluşturan nöronlar konusundaki bilgimiz son yıllarda hızlaarfmıştır. Bugünkübilgilerinışığında, az sayıda nöronu bile fizikokimyasal özellikleri ve doğal etkinlik hızlarıyla bilgisayarda femsilefmefe bemen hemen olanaksızdır. Hatta, bunöronlanen temel matematiksel betimlemeleriyle (ve gene sinirsel iletinin doğal hızına yaktn birsüre içinde) bilgisayarfarla incelemek oldukça zordur. Bu durumda, insan beyni gibi yüz milyar dolayında aörona sahip bir yapıyı (hernöronun binlerce sinaptik bağlaniı da yaptığı düşünülürse), bılgisayarla temsiletme olanağınm bulunmadığı kolaylıkla görölür. Ancak, bugön kendi alanlarında öncö çalışmalar yapmıs biyoloji, fizik, psikoloji, matemafik, elektronik mühendisliği, nörobiyoloji gibi çok değişik alanların uzmanlarını ortak arastırma projelerine yönelfen önemligelismelerden de söz eailebilir. Yapay zekâ kontısuna katkıda bulunan bu alanlardaki başka ilerlemelerin rolü bulunsa da bu gelişmelerin temelindeki en önemli yenilik, nöronlarıelektronik devne ve bilgisayar mantığıyla birleştiren sinirsel ağlardır. llke olarak 1940'lardan bu yana bilinen, basiileştirilmiş formel nöronlardan oluşan devreler, artık önceden belır/ehm/ş algoritma yoluyla işleme sürecinigeride bırakarak, kendiliklerinden öğrenme aşamastna gelmiş bulunmakta. Öyle ki, bugün yalnız birkaç düzine nöronaan oluşan bu türsisfemlerin bile oldukça ilginç 'öörenme' ve 'davranıs' biçimleri sergileyehilecekleri anlaşılmakta. Nitekim, Dİr ABD'li biyofizikçinin geliştirdiği 300 nöronlu bir sinirsel ağ, ingilizce sözcükleri telaffuz etmeyi öğrenmekte. Bu sistemin önemli bir yeniliği, daha öncekiler gibises üretimini bir algoritma yoluyla ve seslendirmede kullanıJan kalıplarla gerçekleştirmemesi. Yenisistem, nöronlararasındaki 18 bin bağlantınm, ses üretimi sırasında yapılan hataları da göz önünde bulundurarak dinamik bir biçimde değişmesine dayanmakta. Nitekim, ilk başlarda okuduğu sözcükleri anlamsız seslerle telâffuz eden sistem, bir günlük bir çaba sonunda yaklaşık bip, birhaftada oo 20 bin kelimeyi seslendirmeyi başarmakta. Sinirsel ağlara ilişkin bu tür araştırmalarm yakın bir gelecekie, gerçek beyinlerin işleyişine iliskin çalışmalarla örtüşmesi ve bu iki alandaki çabalann belirli konularda bötünleşmesi beklenebilir. öğrenmenin psikolojisi ve nörobiyolojis'me ilişkin birçok arastırma, bal arılarmdan denizsalyangozlarına kadar birçok organizmanm görece basif sinir sistemlerine karşın oldukça karmaşık şeyleröğrenebildiklerini göstermekfe. Kimi durumlarda birkaç bin nöronla gerçeklestirilebilen bu öörenme yeteneğini, artık bilgisayar araciltğıyla incelemek olanaklı. Gerek bilgisayar gerek sinirsel ağ teknolojisindeki gelişmelerle, yapay zekâ alanı yakın bir gelecekte basit bir beyni gerçekçi özellikleri ile ilk kez elektronik yöntemlerle inceleme olanağına kavuşmuş olacak. Cl pıtal kavşağın hemen yanındaki belirli bir noktası deneysel olarak zedelenen hayvanların sosyal ilişkilerinde zorlandıkları ortaya çıktı. Çünkü bu maymunlar, kendilerini kısmen de olsa, birtakım fizyonomi oyunlarıyla belli eden hiyerarşik pozisyonları artık algılayamıyorlardı. Beynin sol yarısında ve aynı noktada meydana gelen bir hasar sosyal davranışiarda hiçbir bozukluk yaratmamıştı. ikinci bir aşama olarak, beynin sağ yarısındaki bu belirli bölgeye, hayvanın üzerinde taşıdığı bir vericiye bağlanan ufak elektrodlar yerleştirildi. Böylelikle maymun hareketlerinde serbest kalırken, istenen bölgedeki elektriksel etkinlikler belirli bir mesafede kaydedilebilıyordu. Hayvana kendi grubundan dığer bazı maymunların resimleri ya da tehditkâr, neşeli veya umursamaz birtakım maymun yüzleri gösterildiğinde beyinde sağ temporo parietooksipital kavşakta bulunan bazı riücrelerin canlandıkları bu gözlemler sonucunda ortaya çıktı. Koyunlar sahnede Cambrldge Hayvan Fizyolojisi Araştırma Enstitüsü'nü iki bilim adamı K.M. Kendrlck ve B.A. Baldwin primatların yüzleri tanımayı sağlayan bir beyin yapısına sahip tek hayvanlar olamayacakları düşüncesinden yola çıkarak, daha az gelişmiş fakat topluluk halinde yaşayan diğer bazı hayvanlarda da aynı özellikleri bulabileceklerini varsaydılar. Ve deneylerine konu olarak koyunları sectiler. Neden mi? "Çünkü koyunlarda çoğunluğa uyma, sürüye ait olma içgüdüsü çok gelişmişti; çünkü, bu hayvanlar yakından ızlendiğinde aralarında birtakım özel ilişkiler, yakınlaşma ve oyunlar gözlenmekteydi ki, bu da görsel bir tanımanın söz konusu olduğunu düşündürüyordu; çünkü, boynuzlu hayvan türlerinde boynuzların boyları sosyal pozisyonları belirlemede önemli rol oynar gibiydi kı, bu da en azından boynuzun büyüklüğünün algılandığının bir ka nıtıydı; ve çünkü, koyunun beyni maymununkinden çok daha az gelişmiş olmakla birlikte, onunla aynı yapıya sahipti. Araştırmacılar beş Dalesbred koyunu (boynuzlu bir tür) seçip bu hayvanlarda temporooksipital kavşak noktasına birkaç tekhücresel (tek bir hücrenin etkinliğini kaydeden) elektrod yerleştirdiler. Yapılan operasyondan sonra birkaç gün dinlendirilip, kuvvetlerini toplayan koyunlar birer hamak içine rahatça asılıp, boynuzlarından bağlanarak kafaları hareketsiz bırakıldı. Bir metre kadar önlerinde üzerinde diapozitiflerin gösterildiği bir ekran bulunmaktaydı. Deney, hayvanın tüm dikkatinı görüntüler üzerinde yoğunlaştırabilmesıni sağlamak için, tümüyle karanlık bir odada yapılmıştı. Kendrick ve Baldvvin ilk olarak yüzlerce tepki gösteren hücreleri aradılar ve taradıkları 561 hücreden sadece 40 kadarının bu ölçüte cevap verdiğini saptadılar. Bu tepkılerde de farklılık görülmüştü, 33 hücrenin etkinliğınde bir uyanlma, 7'sininkinde ise tutukluk gözlenmekteydi. Bu 40 hücrenin daha dikkatle incelenmesi 4 grupta sınıflandırılmalarını sağladı: • En önemlisi olan ilk grup, sadece 'boynuzlu yüz' uyarısına cevap veren 21 hücreyi kapsamaktaydı. Boynuzsuz koyunların görüntüsü bu hücreleri etkilemiyor, buna karşın, görüntüdeki hayvanın boynuzlan ne kadar büyükse hücre o denli uyarılmış oluyordu. Kendick ve Baldvvin burada koyunların resimleri de algılayabildiklerini ortaya koydular: Bu ilk gruptaki hücreler büyük boynuzlu bir baş resmine büyük tepki gosterıyor, küçük boynuzlo bir baş resmı karşısındaki tepkileri ise daha az oluyordu. • İkinci gruptaki 8 hücre görüntüdeki yüzün az ya da çok tanıdık olmasına göre tepki göstermişlerdi. Kendileriyle aynı gruptaki bir koyunun yüzüne tepkileri çok kuvvetliydi, tanımadıklan bir Dalesbredin yüzüne az tepki gösterdiler, bu hücreler de 'dostluk hücreleri' olarak adlandırılabilirdi. • Üçüncü gruptaki hücre insan yüzlerine, köpek ve özellikle çoban köpeklerinin görüntülerine belirgin bir tepki göstermekteydi. Büyük boynuzlu koyunların yüzlerine de çok zayıf bir tepki göstermişler di. Bunlar bir tür 'uyarı' hücresi sayılabilirdi. • Sonuncu grupta sadece iki hücre vardı. Bunlar gösterilen bütün hayvan suratlarına (hatta keçi ve domuzlara) aynı tepkiyi göstermişlerdi. Yüzler karşıdan değil de profilden gösterildiğinde, tepkilerinde hafif bir zayıflama kaydedilmişti. Ters görüntülor hiçbir tepki yaratmıyordu, oysa maymunda, görüntüdeki yüzün şekli ne olursa olsun tanıma hücrelerınin cevabı aynı kalmıştf. Taradıkları diğer hücreler arasında Kendrick ve Baldvvin çeşitli görsel uyarılara ve cısimlerın hareketlerine tepki gösteren 56 hücreden 46'sı beynin taranan yarısının aksi tarafındaki görüş alanında olagelen hareketlere tepki göstermişti, 10 kadarı ise her olaydan etkileniyordu. Işitsel uyarılara tepki gösteren 25 hücre, türlü temasa (burnu okşamak gibi)4epki gösteren 10 hücre daha saptadılar. Kendrick ve Baldvvin koyun ve maymunlardaki, uyarı ile tepki arasında geçen zaman farklılıklarını da izlediler. Maymunda tepki aniydi, koyunda ise görüntüden sonra 80180 milısaniye geçmesi gerekiyor ve görüntü ekrandan silınir silinmez hücrelerin canlılığı kayboluyordu. Yine de her iki hayvanda da kişinin kimliğini ve sosyal pozisyonunu belirlemek ıçin gerekli bilgiyi yüzler sağlamaktaydı. Aynı mekanizmanın, hiç kuşkusuz daha karmaşık bir şekilde, insanda da bulunduğunu düşünmek hatalı olmayacaktı. En azından, kesin olan bir şey varsa, o da insanın görsel tanımanın temelini oluşturan ve dost ya da düşman bir yüz arasında ayırım yapabilmesinı sağlayan verilere doğuştan sahip olduğudur. Buna en iyi örnek birkaç aylık bebeğin neşeli bir yüz görüntüsüne gülmesi, üzgün bir surat karşısında ise ağlamasıdır. Belki de bu ilk aylardan itibaren yabancı her şeye duyarlıdırlar: Sakallı bir suratı ilk gördüklerinde yaşadıkları panik bunun kanıtıdır. Bu tür biyolojik temellerin oluşturdukları iskelet, kişisel deneyimler sonucunda tamamlanacaktır. Bu buluşlardan almamız gereken derse gelince: Gerek kendinizin ve gerekse karşınızdakinin yüz ifadelerinin temel biyolojik anlamlarını biraz daha çok düşünseydik belki de çok daha etkin bir iletişim kurabilirdik... D
Subscribe Login
Home Subscription Packages Publications Help Contact Türkçe
x
Find from the following publications
Select all
|
Clear all
Find articles published in the following date range
Find articles containing words via the following methods
and and
and and
Clear