Bədəninizin istirahət etmək üçün yuxuya ehtiyacı var. Amma beyniniz istirahət etdiyiniz zaman istirahət etmir. Siz yatarkən çox şey edir, o cümlədən son təcrübələri sıralayır. Bu, öyrənmək və yadda saxlamaq qabiliyyətinizi artırır. İndi eyni strategiyanın kompüter beyinlərinə kömək edə biləcəyi ortaya çıxdı.

Pavel Sanda Praqadakı Çexiya Elmlər Akademiyasının kompüter alimidir. O , yuxunun beynin öyrənməsinə necə kömək etdiyini araşdırmaq üçün kompüter modelindən istifadə edən tədqiqat qrupunun üzvü idi . “[Yuxu zamanı] çox vacib bir şey baş verir” deyir. Komanda süni intellekt və ya süni intellekt kimi tanınan beyni modelləşdirən kompüter sistemi ilə çalışıb.

AI modelləri hər yerdədir. Sosial mediada sizə videolar tövsiyə edirlər. Fotolarda üzünüzü tanıya bilərlər. Hətta maşın sürə bilirlər. Bu modellərin böyük əksəriyyəti süni neyron şəbəkələri və ya ANN kimi tanınan şeylərdən istifadə etməklə işləyir. Bunlar maşın öyrənmənin məşhur formasıdır .

Maşın öyrənməsinə dərin öyrənmə və neyron şəbəkələri daxildir

ANN-lər əvvəlcə canlı beyindəki neyron şəbəkələrindən ilhamlanıb . Ancaq praktikada ən çox yayılmış ANN beyin kimi deyil. J. Erik Delanois deyir: “Başlıq altında onlar əslində sadəcə xətti cəbr və riyaziyyat texnikalarıdır”. Kaliforniya San Dieqo Universitetində kompüter elmləri üzrə aspirantdır. O, yeni tədqiqat üzərində Sanda ilə birlikdə çalışdı.

Əksər ANN bir tapşırığı yerinə yetirməyi öyrənə bilər. Ancaq yeni bir tapşırığı öyrənməyə gəldikdə, beyinlərin etmədiyi bir problem var. Onlar ya yeni tapşırığı öyrənə bilmirlər, ya da yeni bir şey öyrənirlər, lakin orijinal tapşırığı haqqında bildiklərinin çoxunu silirlər. AI tərtibatçıları bunu “fəlakətli unutma” adlandırırlar, Sanda izah edir.

Ancaq bu problem insan beyninə təsir göstərmir. Sanda təəccübləndi: “[Bizim] yeni xatirələrimiz onları silmədən köhnə xatirələr hovuzuna necə daxil olur?”

Beyinlərimiz yuxu zamanı yeni təcrübələr keçirdikcə, o bilirdi ki, bu hadisələri dəfələrlə təkrarlayır. O, süni intellekt modelində insan yuxusunun bu aspektini təqlid etmək qərarına gəlib. Və bu, süni intellektə köhnələri unutmadan yeni şeylər öyrənməyə kömək etdi . Bu “yuxu” fəlakətli unutmanın qarşısını almağa kömək etdi. Sanda qrupu kəşfini 18 noyabr 2022-ci ildə PLOS Hesablama Biologiyasında paylaşdı .

Tərbiyəçilər və Valideynlər, Fırıldaq Vərəqinə Qeydiyyatdan Keçin

Tədris mühitində Science News Explores istifadə etməyinizə kömək edəcək həftəlik yeniləmələrE-poçt ünvanı*Get

Şəbəkə dünyasını araşdırın

Sanda komandasının istifadə etdiyi model tipik ANN deyildi. Onlar “spiking neyron şəbəkəsi” kimi tanınan bir növdən istifadə etdilər. O, insan beynini daha yaxından modelləşdirir, lakin məşq etmək üçün daha çox vaxt və səy tələb olunur.

Əvvəlcə onlar bu şəbəkəni sadə bir tapşırığa öyrətdilər. O, şəbəkədə dolaşan mavi nöqtəni idarə edirdi. Şəbəkə üç növ qoşalaşmış yaşıl blokla əkilmişdir. Bəzi cütlər yan-yana oturdular. Digərləri bir-birinin üstünə oturdular. Üçüncü növ cüt bir-birindən diaqonal oturdu.

İlk tapşırıq üçün şəbəkə yan-yana cütləri axtarmağı öyrəndi. Eyni zamanda, aşağı enən diaqonallardan qaçmalı idilər. Sanda “bəzi giləmeyvə zəhərli, bəzilərinin isə sizin üçün faydalı olduğunu” öyrənən bir heyvan kimidir, Sanda izah edir.

Şəbəkə necə öyrəndi? Üç təbəqədən ibarət idi. Giriş təbəqəsi hisslər kimi fəaliyyət göstərirdi. Şəbəkə dünyası ilə qarşılıqlı əlaqədə idi. Orta təbəqə rəqəmsal neyronlar şəbəkəsinə bənzəyirdi. Hər biri hisslərin qarşılaşdığı müəyyən nümunələri tanımağı öyrəndi. Daha sonra çıxış təbəqəsi həmin nümunələr əsasında qərarlar qəbul etdi və hərəkətə keçdi. Ləzzətli giləmeyvə tərəfə və ya pis giləmeyvələrdən uzaqlaşdıqda, mükafat aldı. Beləliklə, hansı nümunələri axtarmaq və hansından qaçmaq lazım olduğunu öyrəndi.

Sonra komanda şəbəkəyə yeni bir şey öyrətməyə çalışdı.

İndi yığılmış bloklar dadlı idi və yuxarıya doğru əyilmiş diaqonallar pis idi. Normalda şəbəkə bu yeni dərsi öyrənmək üçün ilk dərsini unutmalı olardı. Bununla belə, komanda ona yeni qaydaları birdən öyrətməyə çalışmadı. Bunun əvəzinə, AI sisteminə qısa müddətə şəbəkəni araşdırmaq, sonra yuxu kimi fasilə vermək imkanı verirlər.

Fasilə zamanı heç bir şəbəkə və qarşılaşacaq forma yox idi. Beləliklə, görüləcək heç bir şey və görüləsi heç bir tədbir yox idi. Yenə də şəbəkə zümzümə edirdi. Orta təbəqənin dünyaya necə reaksiya verdiyini təsadüfi şəkildə təkrarladı. Bu yuxu kimi fasilələr sayəsində şəbəkə hər iki tapşırığı yaxşı öyrənməyi bacardı.

Yuxunun əhəmiyyəti

Yuxunu təqlid etmək bütün süni intellekt modelləri üçün çoxlu tapşırıqları öyrənmək üçün ən yaxşı yol olmaya bilər. Kompüterin bədəni yoxdur. Yuxu zamanı baş verənlərin çoxu beynin sağlamlığının qorunması ilə bağlıdır (məsələn, tullantıların yuyulması ).

Bununla belə, bu tədqiqat nevroloqlar üçün maraqlıdır, Kanaka Rajan deyir. O, Nyu-Yorkdakı Sina dağındakı Icahn Tibb Məktəbində nevroloqdur. Rajan tədqiqatda iştirak etməyib, lakin o, insanların və digər heyvanların necə öyrəndiyini öyrənmək üçün kompüter modellərindən istifadə edir. Belə tədqiqatların əksəriyyəti beyin oyaq olan zaman baş verənlərə diqqət yetirir.

Beyinlərin süni intellekt modelləri nadir hallarda yuxuya bənzər faza ehtiva edir, deyir. İndi, o, əlavə edir, bəlkə də bunu etməlidirlər. O deyir ki, yeni araşdırma “yuxunun əhəmiyyətini anlamaq yolunda çox mühüm ilk addımdır”. Bununla belə, o qeyd edir ki, tədqiqatçılar həqiqi beyni daha yaxşı təmsil etmək üçün modellərinə daha çox əlavə etməli olacaqlar.

Sanda qrupu yuxunun öyrənmə və yaddaşı necə yaxşılaşdırdığını anlamağa ümid edir. Müvəffəqiyyətli olarsa, həkimlər yaddaş pozğunluqlarını müalicə etmək üçün yuxu zamanı beyni stimullaşdırmaq yollarını tapa bilərlər.

Güclü Sözlər

Power Words Haqqında Ətraflı

cəbr : ədədləri əhatə edəcək müəyyən əlaqələr haqqında düşünməyin yolunu təsvir edən riyaziyyat sahəsi. Həm də adətən hər hansı bir xüsusi rəqəm deyil, nömrələri əhatə edən mücərrəd ifadələr. Məsələn, cəbr “1 + 2 = 3” və ya “3 – 1 = 2” demək əvəzinə, hər rəqəmin yerini almaq üçün bir hərf verir. Beləliklə, indi “a + b = c” və ya “c – a = b” kimi bir şey oxuyur. Bərabər işarəsinin hər tərəfindəki dəyərlər hələ də doğru olduğu müddətcə istənilən rəqəm bu hərfləri əvəz edə bilər. Başqa sözlə, a 100, b isə c = 201 olduğu müddətcə 101 ola bilər. Bərabərlik işarəsinin hər iki tərəfində fərqli şeylər olan belə ifadələr cəbri tənliklər kimi tanınır.

süni intellekt : Maşınlar və ya kompüterlər tərəfindən nümayiş etdirilən biliyə əsaslanan qərar qəbuletmə növü. Termin eyni zamanda elm adamlarının ağıllı davranışa qadir olan maşınlar və ya kompüter proqramları yaratmağa çalışdıqları tədqiqat sahəsinə də aiddir.

biologiya : canlıların öyrənilməsi. Onları öyrənən alimlər bioloqlar kimi tanınırlar.

hesablama biologiyası : Elm adamlarının canlıları daha yaxşı başa düşmək üçün riyaziyyat və kompüter proqramlarından istifadə etdikləri bir sahə.

kompüter modeli : Real dünya xüsusiyyətinin, fenomeninin və ya hadisəsinin modelini və ya simulyasiyasını yaradan kompüterdə işləyən proqram.

informatika : Kompüterlərin prinsipləri və istifadəsinin elmi tədqiqi. Bu sahədə çalışan alimlər kompüter alimləri kimi tanınırlar.

inkişaf : təbii yolla və ya insan müdaxiləsi ilə, məsələn, istehsal yolu ilə meydana gəlmək və ya meydana gəlmək.

rəqəmsal : (informatika və mühəndislikdə) Bir şeyin kompüterdə və ya başqa bir elektron cihazda ikili sistemə əsaslanaraq rəqəmsal şəkildə işlənib hazırlandığını göstərən sifət (burada bütün nömrələr yalnız sıfırlar və birlər seriyasından istifadə edilməklə göstərilir).

pozğunluq : (tibbdə) Bədənin lazımi şəkildə işləmədiyi və xəstəliyə səbəb ola biləcək bir vəziyyət. Bu termin bəzən xəstəliklə əvəz edilə bilər.

mühəndis : Problemləri həll etmək üçün elmdən istifadə edən şəxs. Mühəndislik bir fel olaraq, bəzi problemi və ya qarşılanmamış ehtiyacı həll edəcək bir cihaz, material və ya prosesi dizayn etmək deməkdir. (v.) Bu vəzifələri yerinə yetirmək üçün və ya bu cür vəzifələri yerinə yetirən şəxsin adı.

fokus : (fizikada) Şüaların (məsələn, işıq və ya istilik) bəzən lensin köməyi ilə birləşdiyi nöqtə.

magistr tələbəsi : Dərslər alaraq və tədqiqat apararaq qabaqcıl dərəcəyə doğru çalışan kimsə. Bu iş tələbə artıq kolleci bitirdikdən sonra həyata keçirilir (adətən dörd illik dərəcə ilə).

grid : (riyaziyyatda və ya xəritədə) Bir-birini müntəzəm olaraq kəsən, qutular və ya düzbucaqlılar əmələ gətirən xətlər şəbəkəsi və ya hər bir cüt xəttin kəsişdiyi və ya bir-birini kəsdiyi yerləri qeyd edən nizamlı nöqtələr sahəsi.

zəka : bilik və bacarıqları toplamaq və tətbiq etmək bacarığı.

maşın öyrənməsi : Kompüter elmində kompüterlərə nümunələrdən və ya təcrübələrdən öyrənməyə imkan verən bir texnika. Maşın öyrənməsi süni intellektin (AI) bəzi formalarının əsasını təşkil edir. Məsələn, bir maşın öyrənmə sistemi xərçəngli insanlarda ağciyər toxumasının rentgen şüalarını müqayisə edə bilər və sonra bunları xəstənin müəyyən bir müalicə aldıqdan sonra sağ qalıb-qalmadığı və nə qədər müddətə sağ qaldığı ilə müqayisə edə bilər. Gələcəkdə bu süni intellekt sistemi yeni xəstənin ağciyər skanlarına baxa və onların müalicəyə nə qədər yaxşı cavab verəcəyini proqnozlaşdıra bilər.

model : Bir və ya daha çox ehtimal olunan nəticələri proqnozlaşdırmaq üçün hazırlanmış real dünya hadisəsinin simulyasiyası (adətən kompüterdən istifadə etməklə). Və ya bir şeyin başqalarında necə işlədiyini və ya baxacağını göstərmək üçün nəzərdə tutulmuş bir fərd.

şəbəkə : Bir-biri ilə əlaqəli insanlar və ya əşyalar qrupu.

neyron şəbəkəsi : Neyron şəbəkəsi kimi də tanınır. Çoxlu məlumatı və mürəkkəb üsullarla idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuş kompüter proqramı. Bu sistemlər kompüter daxilində çoxlu (bəlkə də milyonlarla) sadə, sıx əlaqəli əlaqələrdən ibarətdir. Hər bir əlaqə və ya qovşaq sadə bir əməliyyat həyata keçirə bilər. Bir qovşaq ona məlumat göndərən bir neçə qidalandırıcı qovşaqla birləşdirilə bilər. Başqa bir təbəqədə daha bir neçə qovşaq yeni işlənmiş məlumatları qəbul etməyə və onlara başqa şəkildə hərəkət etməyə hazır vəziyyətdə oturur. Şəbəkələrin ümumi ideyası əvvəlcə sinir hüceyrələrinin beyində düşünməyə və öyrənməyə aparan siqnalları emal etmək üçün işləməsi ilə bağlı idi.

neyron : Sinir sisteminin əsas hüceyrə növü – beyin, onurğa sütunu və sinirlər. Bu xüsusi hüceyrələr elektrik siqnalları istehsal edərək, qəbul edərək və keçirərək məlumat ötürür. Neyronlar kimyəvi xəbərçilərlə digər hüceyrələrə də siqnal ötürə bilirlər.

nevroloq : Beynin və sinir sisteminin digər hissələrinin quruluşunu və ya funksiyasını öyrənən kimsə.

sosial media : İnsanların bir-biri ilə əlaqə saxlamasına (çox vaxt anonim) və məlumat paylaşmasına imkan verən rəqəmsal media. Məsələn, Twitter, Facebook, Instagram, TikTok və WhatsApp.

strategiya : çətin və ya çətin bir məqsədə nail olmaq üçün düşünülmüş və ağıllı plan.

sistem : Bəzi funksiyaları yerinə yetirmək üçün birlikdə işləyən hissələr şəbəkəsi. Məsələn, qan, damarlar və ürək insan bədəninin qan dövranı sisteminin əsas komponentləridir. Eynilə, qatarlar, platformalar, yollar, yol siqnalları və yerüstü keçidlər bir ölkənin dəmir yolu sisteminin potensial komponentləri arasındadır. Sistem hətta hansısa metodun bir hissəsi olan proseslərə və ya ideyalara və ya tapşırığı yerinə yetirmək üçün sifarişli prosedurlar toplusuna tətbiq oluna bilər.

toksik : Zəhərli və ya hüceyrələrə, toxumalara və ya bütün orqanizmlərə zərər verə və ya öldürə bilər. Belə bir zəhərin yaratdığı risk ölçüsü onun toksikliyidir.

tullantılar : Bioloji və ya digər sistemlərdən qalan və heç bir dəyəri olmayan hər hansı materialları zibil kimi atmaq və ya yeni istifadə üçün təkrar emal etmək olar.

Sitatlar

Jurnal: R. Golden et al. Yuxu, birgə sinaptik çəki təmsilçiliyi yaradaraq neyron şəbəkələrində fəlakətli unutmağın qarşısını alır . PLOS Hesablama Biologiyası . Cild. 18. 18 noyabr 2022. doi: 10.1371/journal.pcbi.1010628.

Kathryn Hulick haqqında

• X

Kathryn Hulick müstəqil elmi yazıçı və kabuslar, yadplanetlilər və s. elmi haqqında kitab olan Qəribə Amma Doğru: Dünyanın 10 ən böyük sirrinin izahı kitabının müəllifidir . O, gəzinti, bağçılıq və robotları sevir.