Sinir Ağlarının Kendi Kendini Nasıl Optimize Edildiği Öğrenildi

Japonya'daki RIKEN Beyin Bilimi Merkezi (CBS), araştırmacıları tarafından sinir ağlarının kendi kendini nasıl optimize edildiği öğrenildi. RIKEN Beyin Bilimi Merkezindeki (CBS) araştırmacılar, insan beynini inceleyerek biyolojik optimizasyonun çalışma biçimini tespit etmeyi başardı.  Bilim insanlarının serbest enerji ilkesi üzerine yaptığı çalışmada sinir ağlarının nasıl optimize olduğunu açıklayabileceklerini ifade etti.

Communications Biology adlı bilimsel dergide yayınlanan bu çalışma, serbest enerji ilkesinin enerji maliyetini en aza indiren herhangi bir sinir ağının temeli olduğunu göstermektedir. Bu bulgunun, düşünce bozukluklarında bozulmuş beyin işlevini analiz etmede oldukça önemli bir rol oynaması bekleniyor. Bunun yanı sıra yapay zekâ için de optimize edilmiş sinir ağları oluşturmak açısından faydalı olacağı düşünülüyor.

Biyolojik Optizimasyon ve Serbest Enerji İlkesi

Esasında biyolojik optimizasyon, bedenlerimizi ve davranışlarımızı mümkün olduğunca verimli hale getiren doğal bir süreçtir. Kedilerin koşmaktan, dört nala doğru koşmaya geçişinde davranışsal bir örnek göstermek mümkündür. Geçiş tam olarak dörtnala gitmek için gereken enerji miktarının koşmak için gerekenden daha az olduğu hızda gerçekleşmektedir. Beyinde, sinir ağları, değişen ortamlara uyum sağlama ve yeniden yapılandırma yeteneğini korunur. Ayrıca, bu sayede davranışın verimli bir şekilde kontrol edilmesini ve bilgi iletimini sağlamak için optimize edilmiştir.

Şimdi RIKEN CBS'deki araştırmacılar, sinir ağlarının kendi kendini nasıl optimize ettiğinin altında yatan temel matematiksel ilkeleri keşfetmeye çalışıyor. Serbest enerji ilkesi, Bayes çıkarımı adı verilen bir kavram ile ilişkilidir. Bu sistemde, bir etmen, kendi geçmiş çıktıları veya kararları kadar yeni gelen duyusal verilerle sürekli olarak güncellenir. Araştırmacılar, serbest enerji ilkesini, bir ağ içindeki sinirsel bağlantıların gücünü baz aldı. Böylece onların duyusal girdideki değişikliklerle nasıl değiştirilebileceğini kontrol eden yerleşik kurallarla karşılaştırdı.

Sorumlu yazar ve Birim Lideri Takuya Isomura, konuyla ilgili şu açıklamalarda bulundu: “Hebbian plastisitesinin gecikmeli modülasyonunu içeren standart sinir ağlarının, önceki 'kararlarını' dikkate alarak planlama ve uyarlanabilir davranış kontrolü gerçekleştirdiğini gösterebildik. Önemli olan, bunu serbest enerji ilkesini takip ederken yapacakları şekilde yapıyorlar.”

Sinir ağlarının teorik olarak serbest enerji ilkesini takip ettiğini saptanmasının ardından, simülasyonlar aracılığıyla teori test edildi. Sinir ağları, sinir bağlantılarının gücünü değiştirir. Ve onları geçmiş kararları gelecekteki sonuçlarla ilişkilendirerek kendi kendini organize eder. Bu durumda, sinir ağları, bir labirentte istatistiksel olarak en uygun şekilde deneme yanılma yoluyla doğru rotayı ulaşabilir. Bu, sinir ağlarının doğru rotayı takip edebilmesine izin veren serbest enerji ilkesi tarafından yönetiliyor olduğu anlamına gelebilir.

Şizofreni Hastalarında Sinir Ağlarını İncelmek İçin Kullanılabilir

Tüm bunlar, sinir ağlarının kendi kendini nasıl optimize ettiğini tanımlayan bir dizi evrensel matematik kuralına işaret ediyor. Isomura ayrıca, "Bulgularımız, keyfi bir sinir ağının, beyin için evrensel bir karakterizasyon sağlayarak, serbest enerji ilkesine uyan bir ajan olarak kullanılabileceğini garanti ediyor" ifadelerini kullandı. Bu kurallar, araştırmacıların yeni tersine mühendislik tekniğiyle birlikte, şizofreni gibi düşünce bozuklukları olan kişilerde karar verme için sinir ağlarını incelemek için kullanılabilir. Bunun yanı sıra sinir ağlarının değiştirilmiş yönlerini tahmin etmek için de bu bulgudan faydalanılabilir.

Özellikle tasarımcıların verimli bir şekilde öğrenebileceklerini, tahmin edebileceklerini, planlayabileceklerini ve karar verebileceklerini umdukları yapay zekâ alanında olabilir. Isomura, “Teorimiz, yeni nesil bir yapay zekâ için önemli olacak çeşitli görevleri yerine getirmek için kendi kendine öğrenen nöromorfik donanım tasarlamanın karmaşıklığını önemli ölçüde azaltabilir” diyor.