İlk baxışdan necə müəyyən edə bilərik ki, cığırla gəzə bilərik, göldə üzə bilərik və hasarın ətrafında gəzmək və ya oradan keçid tapmaq daha yaxşıdır? İnsan beyninin bu suallara cavab vermək üçün düşünməyə belə ehtiyacı yoxdur.
Amsterdam Universitetinin mütəxəssisləri beynimizin tanımadığı mühitdə fəaliyyət imkanlarını intuitiv şəkildə necə qəbul etdiyini kəşf ediblər. Alimlər müxtəlif otaqların və mənzərələrin fotoşəkillərinə baxarkən beynin hansı sahələrinin aktivləşdiyini öyrənmək üçün funksional maqnit rezonans tomoqrafiyasından (fMRT) istifadə ediblər. Təcrübə iştirakçıları küçələri, pilləkənləri, tarlaları və su hövzələrini göstərən şəkillərə baxaraq, onların fikrincə, hər yerdə hansı hərəkətlərin edilə biləcəyini göstərdilər: gəzinti, maşın sürmə, üzgüçülük, yuxarı qalxma və s. Eyni zamanda onların beyin fəaliyyəti də qeydə alınıb. Məlum olub ki, ətraf mühiti dərk edərkən görmə qabığının təkcə cisimləri və rəngləri tanımaq üçün deyil, həm də bu mühitdə hansı hərəkətlərin mümkün olduğunu anlamaq üçün cavabdeh olan sahələri aktivləşir. Üstəlik, bu sinir siqnalları, hətta insan heç bir şeyi təhlil etmək və ya qiymətləndirmək üçün birbaşa göstərişlər almadıqda yaranır. Bu o deməkdir ki, beyin avtomatik olaraq ətraf mühitin təmin etdiyi potensial imkanları – sözdə “imkanları” emal edir. Məsələn, pilləkənlərdə yuxarı qalxmaq üçün fürsət, yolda isə irəliləmək üçün bir fürsət görmək üçün düşünməyə belə ehtiyacımız yoxdur. Yeni araşdırma tarixdə bu cür imkanların sadəcə psixoloji anlayış deyil, beynin ölçülə bilən xüsusiyyəti olduğunu təsdiqləyən ilk tədqiqat yarandı.
Lakin elm adamları insan beynini AI alqoritmləri, o cümlədən ChatGPT və digər kompüter görmə modelləri ilə müqayisə etməyə çalışdıqda, süni intellektin tapşırıqda əhəmiyyətli dərəcədə pis olduğunu gördülər. Hərəkətlər üzrə əvvəlcədən öyrədildikdə belə, neyron şəbəkələr onlara təqdim olunan mühitlərin hər birində hərəkət imkanlarını dəqiq proqnozlaşdıra bilmirdilər. Onların daxili məntiqi insanların düşüncə tərzinə uyğun gəlmirdi. Bu, dünya ilə qarşılıqlı əlaqədə bədən təcrübəsinə əsaslanan insan qavrayışı ilə rəqəmsal məlumatlarla qaçılmaz olaraq məhdudlaşdırılan maşın analizi arasındakı dərin fərqi vurğulayır.
Layihənin rəhbəri, neyroinformatik İris Qroen qeyd edir ki, alimlərin müəyyən etdiyi fərq süni intellektin gələcək inkişafı üçün çox vacibdir. Neyroşəbəkələrin tibb, robototexnika və nəqliyyatda istifadə edildiyi bir dövrdə maşınların təkcə “nə gördüklərini” deyil, həm də “bununla nə edəcəyini” anlamaları vacibdir. Fəlakət zonasında olan robot və ya özünü idarə edən avtomobil ətraf mühiti insandan pis şərh etməyi bacarmalıdır və onlara bunu öyrətmək indi üzərində işləməli olan yeni, təcili işdir.
Alimlər əmindirlər ki, beynin öyrənilməsi süni intellektin nəinki daha səmərəli, həm də davamlı olmasına kömək edə bilər. Mövcud modellər böyük hesablama resursları tələb edir və çox enerji sərf edir. İnsan beyni isə əksinə, eyni problemləri tez və minimum xərclə həll edir. Onun prinsiplərini təqlid etmək təkcə daha ağıllı deyil, həm də daha səmərəli süni intellekt yaratmaq üçün əsas ola bilər.
Əvvəllər elm adamları beynin mürəkkəb problemləri həll etdiyi gizli sxemi də aşkar etmişdilər.
Mənbə: mail.ru