Yapay sinir ağları uyudukları zaman daha iyi öğreniyor
Yapay sinir ağları insan beyninin mimarisinden faydalanarak, temel bilimlerden tıbba ve ekonomi ile sosyal medyaya kadar çok sayıda teknolojide kullanılıyor.
cumhuriyet.com.trSan Diego – California Üniversitesi Tıp Fakültesinde çalışan tıp profesörü ve uyku araştırmacısı Dr. Maxim Bazhenov, “Beyin biz uykudayken çok meşgul oluyor ve gün boyunca öğrendiğimiz şeyleri tekrarlıyor” diyor. “Uyku, anıların yeniden düzenlenmesine yardımcı oluyor ve onları en etkili şekilde sunuyor.”
Bazhenov ve meslektaşları, yayımlanan önceki çalışmalarında uykunun nesneler, insanlar ya da olaylar arasındaki nedensiz ve dolaylı ilişkileri hatırlama kabiliyeti olan rasyonel hafızayı nasıl inşa ettiğini ve eski anıların unutulmasına karşı koruma sağladığını aktardı.
UYKU DÖNEMLERİ EKLENDİĞİ ZAMAN EN İYİ ŞEKİLDE ÖĞRENİYOR
Populer Science Türkçe'de yer alan araştırmanın sonuçlarına göre yapay sinir ağları ise insan beyninin mimarisinden faydalanarak, temel bilimlerden tıbba ve ekonomi ile sosyal medyaya kadar çok sayıda teknoloji ile sistemin iyileştirilmesini sağlıyor. Hesaplama hızı gibi bazı bakımlardan ise süper insan performansına ulaşıyor fakat önemli bir tarafta başarısız oluyorlar: Yapay sinir ağları sıralı olarak öğrendiklerinde, yeni bilgi önceki bilginin üzerine yazılıyor. Bu olguya yıkıcı unutma adı veriliyor.
“Bunun aksine insan beyni sürekli biçimde öğreniyor ve yeni bilgileri mevcut bilgilerle birleştiriyor” diyor Bazhenov. “Genelde de, yeni eğitimin arasına anıların pekiştirilmesi için uyku dönemleri eklendiği zaman en iyi şekilde öğreniyor.”
PLOS Computational Biology bülteninin dünkü sayısında yazan kıdemli makale yazarı Bazhenov ve meslektaşları, biyolojik modellerin yapay sinir ağlarındaki yıkıcı unutma tehdidini hafifletmeye nasıl yardımcı olabileceğini ve söz konusu ağların çeşitli araştırma alanlarında sunduğu faydaları nasıl artırabileceğini tartışıyorlar.
Bilim insanları yeni çalışmalarında, doğal sinir sistemlerinin yapay şekilde taklit edildiği artışlı sinir ağları kullanmış: Bilgi sürekli aktarılmak yerine, belli zamanlarda ayrı olaylar şeklinde iletiliyor.
Araştırmacılar artışlı ağlar yeni bir görev üzerinde eğitildiğinde ve ara sıra uykunun taklit edildiği çevrim dışı dönemler uygulandığında, yıkıcı unutmanın hafiflediğini keşfetmiş. Makalenin yazarları, insan beyninde olduğu gibi bu ağlarda da “uyumanın” eski eğitim verilerini bariz şekilde kullanmadan eski anıların yeniden oynatılmasını sağladığını söylüyor.
Anılar insan beyninde sinaptik ağırlık kalıplarıyla temsil ediliyor; yani iki nöron arasındaki bağlantının gücü veya büyüklüğüyle.
“Yeni bir bilgi öğrendiğimizde” diyor Bazhenov, “nöronlar belli bir sırada ateşleniyor ve bu durum aralarındaki sinapsları artırıyor. Uyku sırasında, uyanık olduğumuz zaman öğrenilen bu artışlı kalıplar kendiliğinden tekrarlanıyor. Buna yeniden faaliyete geçme veya yeniden oynatma deniliyor.
YAPAY SİNİR AĞLARINA UYGULADIKLARINDA, AĞLARIN YIKICI ÖĞRENMEDEN KAÇMASINA YARDIMCI OLUYOR
“Sinaptik plastisite veya değiştirilme ya da kalıp verilme kapasitesi, uyku esnasında da geçerli oluyor ve hafızayı temsil eden sinaptik ağırlık kalıplarını daha da zenginleştirip, unutmayı önlemeye veya eski görevlerden yeni görevlere bilgi aktarılmasını sağlamaya yardımcı oluyor.”
Bazhenov ve meslektaşları bu yaklaşımı yapay sinir ağlarına uyguladıklarında, ağların yıkıcı öğrenmeden kaçınmasına yardımcı olduklarını keşfettiler.
“Bu durum, bahsettiğimiz ağların insanlar veya hayvanlar gibi sürekli biçimde öğrenebildikleri anlamına geliyordu. İnsan beyninin uyku esnasında bilgiyi nasıl işlediğini anlamak, insan deneklerde hafızanın zenginleştirilmesine yardımcı olabilir. Uyku ritimlerinin zenginleştirilmesi, daha iyi hafızaya yol açabilir.
“Başka projelerde bilgisayar modelleri kullanarak, uyku sırasında işitsel tonlar gibi uyku ritimlerini zenginleştiren ve öğrenmeyi iyileştiren uyarımlar uygulamak üzere en uygun stratejileri geliştirmeye çalışıyoruz. Söz konusu çalışmalar özellikle, hafıza yaşlanmayla beraber veya Alzheimer hastalığı gibi bazı durumlarda gerilediği zaman olduğu gibi en uygun halde değilken önemli olabilir.”