Süni intellektin (AI) inkişafı və neyrobioloji proseslərin öyrənilməsi bir-biri ilə dərindən bağlıdır, çünki birincinin daha dərindən dərk edilməsi digəri haqqında dəyərli fikirlər verə bilər və əksinə. Son nevrologiya tədqiqatları aşkar etdi ki, oyaqlıqdan yavaş dalğalı yuxuya və sonra sürətli göz hərəkəti (REM) yuxusuna keçid kimi psixi vəziyyət keçidləri 5-ci qat piramidal iki nöqtəli neyronlar (TPN) kimi tanınan neyronlar sinfində müvəqqəti qarşılıqlı əlaqəni modullaşdırır və onları insanın psixi vəziyyətinə uyğunlaşdırır.

Bunlar xarici aləmdən qaynaqlanan, geniş mənada reseptiv sahə (RF1) adlanan informasiya ilə kontekstual sahə (CF2) adlanan daxili vəziyyətlərdən yaranan daxilolmalar arasındakı qarşılıqlı əlaqələrdir. Keçmiş tapıntılar göstərir ki, RF1 və CF2 girişləri müvafiq olaraq bazal və apikal sahə kimi tanınan neyronlar daxilində iki fərqli yerdə işlənir.

Transformatorlar, qavrayıcı və flaminqo modelləri kimi diqqət mexanizmlərindən istifadə edən hazırkı süni intellekt alqoritmləri insan beyninin imkanlarından ilhamlanır. Halbuki indiki formada onlar yüksək səviyyəli qavrayış emalını və insanların yaşadıqları təxəyyül hallarını etibarlı şəkildə təqlid etmirlər.

Stirling Universitetinin dosenti Ahsan Adeel bu yaxınlarda bu yüksək psixi vəziyyətləri təkrarlaya bilən süni intellekt modellərinin inkişaf etdirilməsi imkanlarını araşdıran bir araşdırma apardı ki, bu da öz növbəsində onların öyrənilməsini sürətləndirə və hesablama yükünü azalda bilər.

Onun arXiv preprint serverində dərc olunmuş məqaləsi, insan neokorteksinin 5-ci qatında piramidal TPN-lərdə aşkar edilmiş ikili giriş dövlətdən asılı mexanizmi təkrarlamaq üçün xüsusi olaraq hazırlanmış, beyindən ilham alan kooperativ kontekstə həssas koqnitiv hesablama mexanizmi Co ^{4 təqdim edir.}

Adeel məqaləsində “Müvafiq olana diqqət yetirmək həm məməlilərin beyni, həm də transformatorlar kimi müasir maşın öyrənmə modelləri üçün əsasdır” dedi.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=1100001614&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1748583608&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-05-architecture-emulates-higher-human-mental.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM3LjAuNzE1MS41NSIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTM3LjAuNzE1MS41NSJdLFsiQ2hyb21pdW0iLCIxMzcuMC43MTUxLjU1Il0sWyJOb3QvQSlCcmFuZCIsIjI0LjAuMC4wIl1dLDBd&dt=1748583599883&bpp=1&bdt=1107&idt=523&shv=r20250528&mjsv=m202505280101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1748583600%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1748583600%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3De43bb863646b60b8%3AT%3D1735367325%3ART%3D1748583600%3AS%3DAA-AfjbQoPwZqH28q9IwcCLRSzzg&prev_fmts=0x0%2C1905x945&nras=2&correlator=6811105432211&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=1635&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31092713%2C95353387%2C95360390%2C31092776%2C42533294%2C95361623%2C95362171%2C95360684%2C95360294&oid=2&pvsid=5484090115133039&tmod=2049555793&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=9110

“Bununla belə, aktuallığın müəyyən edilməsi ənənəvi olaraq geri yayılma kimi öyrənmə alqoritmlərinə yüklənən əsas problem olaraq qalır. Neokortikal piramidal hüceyrələri fərqli psixi vəziyyətlərlə əlaqələndirən son mobil neyrobioloji sübutlardan ilhamlanan bu iş modellərin (məsələn, transformatorların) yüksək səviyyəli qavrayış vəziyyətinə (müvafiq düşüncə vəziyyətinə və oyanışa) təqlid edə biləcəyini göstərir. diqqət.”

Son tədqiqatının bir hissəsi olaraq, Adeel insanın qavrayış mülahizələrini və təxəyyül vəziyyətlərini təqlid edə bilən yeni transformator modeli hazırlayıb. Bu model, bütün diqqəti ona yönəltməzdən əvvəl müvafiq məlumatı əvvəlcədən seçmək və onun ən diqqət çəkən hissələrini müəyyən etməklə işləyir.

Model suala (yəni, nə soruşulur) diqqət yetirən müəyyən bir əsaslandırma modelinə uyğun olaraq fikirləri birləşdirir; ipucları (yəni, suala cavab verməyə kömək edə biləcək məlumatlar); və dəyərlər və ya fərziyyələr (yəni, suallara mümkün cavablar). Bu mülahizə “döngü” insanların zamanla düşüncə proseslərini uyğunlaşdıraraq problemləri həll etməyə çalışdıqları yolları təqlid edir.

“Suallar (Q), ipucular (açarlar, K) və fərziyyələr (dəyərlər, V) arasında triadik neyron səviyyəli modulyasiya dövrələri təmsil səviyyəsində müxtəlif, dərin, paralel mülahizə zəncirlərini təmin edir və ilkin qərəzlərdən zərif anlayışa sürətli keçidə imkan verir” dedi Adeel.

“Bu, təxmini O(N) qiymətinə nəzərəçarpacaq dərəcədə azaldılmış hesablama tələbi (məsələn, daha az başlıqlar, təbəqələr və tokenlər) ilə daha sürətli öyrənməyə gətirib çıxarır, burada N giriş işarələrinin sayıdır. Nəticələr möhkəmləndirmə öyrənilməsini əhatə edir (məsələn, yüksək ölçülü vizual quraşdırmada CarRacing, təbii dil suallarına cavab).”

Adeel uyğunlaşdırılmış transformator arxitekturasını bir sıra öyrənmə, kompüter görmə və dil emal tapşırıqlarında qiymətləndirdi. Bu testlərin nəticələri yüksək ümidverici idi və onun süni intellekt modellərinin düşünmə bacarıqlarını inkişaf etdirmək üçün yeni işlənib hazırlanmış mexanizminin vədlərini vurğulayır, onları insanlarda müşahidə olunanlara daha da yaxınlaşdırır.

“Burada təqdim olunan ilkin sübutlar yüksək səviyyəli qavrayış emalından dərin, düşünülmüş təxəyyüllü mülahizələrə qədər yüksək psixi vəziyyətlərin hüceyrə əsaslarını təqlid etməyin idrak baxımından mənalı maşın intellektinə doğru bir addım ola biləcəyinə inanmaq üçün bir çox səbəblərdən biridir” dedi Adeel.

“Bu yanaşma təkcə çoxlu sayda yüngül, nəticə çıxaran AI modullarının tətbiqi üçün deyil, həm də bu sistemləri sırf məlumat emalından kənara çıxaraq, kontekstli əsaslandırmaya, xam səmərəlilikdən real anlayışa keçməyə qapı açır.”

Ətraflı məlumat: Ahsan Adeel, Diqqətdən kənar: Daxili Yüksək Psixi Durumları olan Maşınlara Doğru, arXiv (2025). DOI: 10.48550/arxiv.2505.06257

Jurnal məlumatı: arXiv 

© 2025 Science X Network