İnsan Gibi Düşünme Yeteneğine Sahip Robot Geliştirildi
Düşünme yeteneğine sahip robot sinyallerle uyarıldığında basit bir labirenti geçmeyi başardı.
Robotlara bizim gibi düşünmeyi öğretmek mümkün mü? Düşünme yeteneğine sahip robot tasarlandı. İnsana ait beyin hücreleri ve elektriksel sinyaller robotu labirentte yönlendiriyor.
Robotlara zeka öğretilebilir mi? Beyin sinyallerini anlamlandıran bir teknoloji olan fiziksel rezervuar hesaplamadaki ilerlemeler, bizim gibi düşünen yapay zeka makinelerinin yaratılmasına katkıda bulunabilir.
Applied Physics Letters dergisinde bir makale yayınlayan Tokyo Üniversitesinden araştırmacılar, makineye bağlı beyin sinir hücrelerinin bir kültürünü elektriksel olarak uyararak robota labirentte gezinmenin nasıl öğretilebileceğini özetliyor.
Bu sinir hücreleri veya nöronlar, canlı hücrelerden büyütüldü ve bilgisayarın tutarlı sinyaller oluşturması için fiziksel rezervuar görevi gördü. (Sinyaller, robota iç ortamın belirli bir aralıkta tutulduğunu söyleyen ve labirentte hareket eden homeostatik sinyaller olarak kabul edilir.)
#Japan- Japanese researchers have built a robot with brain-like neurons that were grown in the lab, in order to teach it to 'think like us'.
— Mete Sohtaoğlu (@metesohtaoglu) October 27, 2021
📹 pic.twitter.com/v84E8Vzoba
Düşünme Yeteneğine Sahip Robot Sinyallerle Uyarıldı
Robot ne zaman yanlış yöne sapsa ya da yanlış yöne baksa, hücre kültüründeki nöronlar bir elektrik darbesi tarafından rahatsız ediliyordu. Denemeler boyunca robot, labirent görevini başarıyla çözene kadar bozulma sinyalleri tarafından kesintiye uğrayarak homeostatik sinyallerle beslendi.
Bu bulgular, somutlaştırılmış sisteme sinyal göndererek, herhangi bir ek öğrenme olmaksızın hedefe yönelik davranışın üretilebileceğini göstermekte. Robot çevreyi göremedi veya diğer duyusal bilgileri alamadı, bu nedenle tamamen elektriksel deneme yanılma darbelerine bağlıydı.
Yardımcı yazar Hirokazu Takahashi, "Canlı bir sistemdeki zekanın düzensiz veya kaotik bir durumdan tutarlı bir çıktı çıkaran mekanizmadan ortaya çıktığını varsaymak için yaptığımız bilişim deneylerşden ilham aldım" dedi.
Bu prensibi kullanarak, araştırmacılar, kaotik nöronal sinyalleri çıkarmak ve bozulma sinyalleri iletmek için fiziksel rezervuar bilgisayarları kullanılarak akıllı görev çözme yeteneklerinin üretilebileceğini gösteriyor. Bunu yaparken bilgisayar, görevin nasıl çözüleceğini anlayan bir rezervuar oluştururyor.
Takahashi, "Görev çözme yeteneği, ağın ne kadar zengin bir uzay-zamansal kalıplar repertuarının oluşturabileceği ile belirlenir." dedi ve şöyle bir örnek verdi: "İlkokul çocuğunun beyni, muhtemelen beynin dinamikleri veya 'fiziksel rezervuar bilgisayarı' yeterince zengin olmadığı için, bir üniversiteye giriş sınavında matematik problemlerini çözemiyor."
Ekip, bu bağlamda fiziksel rezervuar hesaplamanın kullanılmasının, beynin mekanizmalarının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunacağına ve nöromorfik bir bilgisayarın yeni gelişimine yol açabileceğine inanıyor.