Yapay zekâ alanında son yıllarda büyük ilerlemeler kaydedilse de, insan beyni öğrenme ve uyum sağlama konusunda bilgisayarlara kıyasla hâlâ önemli bir üstünlüğe sahip.
Princeton Üniversitesi’nden araştırmacıların yürüttüğü yeni bir çalışma, bu farkın temelinde yatan mekanizmayı ortaya koydu.
Araştırma, beynin farklı görevler arasında bilgiyi yeniden kullanabilme yeteneğinin, yapay zekânın hâlâ ulaşamadığı bir esneklik sunduğunu gösteriyor.
Çalışmada insanlar yerine, biyolojik ve beyin yapısı açısından insanlara oldukça benzeyen rhesus makakları kullanıldı. Bu sayede, insan beynine benzer bilişsel süreçler doğrudan incelenebildi.
Araştırma kapsamında makaklardan ekrandaki şekilleri ve renkleri ayırt etmeleri istendi. Hayvanlar, verdikleri cevapları belirli yönlere bakarak gösterdi. Bu sırada beyin taramaları yapılarak, farklı görevler sırasında hangi nöron gruplarının aktif hale geldiği analiz edildi.
Elde edilen veriler, beynin her yeni görev için sıfırdan bir sistem kurmadığını ortaya koydu. Bunun yerine, daha önce kullanılan nöron gruplarının yeni görevlerde tekrar devreye sokulduğu gözlemlendi.
Araştırmacılar bu nöron gruplarını “bilişsel Lego parçaları” olarak tanımlıyor. Bu parçalar, farklı görevlerde yeniden birleştirilebiliyor ve böylece beyin, yeni durumlara çok daha hızlı uyum sağlayabiliyor.
Aynı bilişsel yapıların farklı görevlerde kullanılabilmesi, beynin olağanüstü bir esnekliğe sahip olduğunu gösteriyor.
Bu esneklik sayesinde beyin, öğrenilen bir bilgiyi başka bir alana kolayca aktarabiliyor. Yapay zekâ sistemlerinin zorlandığı nokta da tam olarak burada ortaya çıkıyor.
Araştırmada bilişsel Lego parçalarının büyük ölçüde beynin prefrontal korteksinde yoğunlaştığı belirlendi. Bu bölge; planlama, problem çözme ve karar verme gibi üst düzey bilişsel işlevlerle ilişkilendiriliyor. Prefrontal korteksin, görevler arasında geçiş yapma ve öğrenilen bilgileri yeniden kullanma konusunda merkezi bir rol oynadığı düşünülüyor.
Ayrıca, bir görev sırasında ihtiyaç duyulmayan bilişsel blokların aktivitesinin azaldığı da gözlemlendi. Bu durum, beynin yalnızca gerekli olan nöral kaynakları kullanarak daha verimli çalıştığını ortaya koyuyor.
Araştırmacılara göre yapay zekâ modelleri, belirli görevlerde insan performansını yakalayabilse hatta aşabilse de, ardışık görevleri öğrenme konusunda büyük zorluklar yaşıyor.
Bu durum, “felaket unutma” olarak adlandırılan bir sorunla açıklanıyor. Yapay sinir ağları, yeni bir görev öğrendiğinde önceki görevlerle ilgili bilgileri kaybedebiliyor.
İnsan beyni ise mevcut bilişsel yapılarını yeniden kullanarak bu sorunu aşabiliyor. Bu sayede, daha önce edinilen deneyimler yeni durumlara kolaylıkla uygulanabiliyor.
Bulgular yapay zekâ ve sağlık alanını etkileyebilir
Araştırmacılar, bu bulguların gelecekte daha esnek ve uyarlanabilir yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlayabileceğini belirtiyor.
Aynı zamanda, öğrenme ve uyum süreçlerinde sorun yaşayan nörolojik ve psikiyatrik rahatsızlıkların tedavisine yönelik yeni yaklaşımlara da ışık tutabileceği ifade ediliyor.
Sonuç olarak çalışma, insan beyninin neden hâlâ yapay zekâdan daha uyarlanabilir olduğunu net biçimde ortaya koyuyor.
Beynin görevler arasında bilgiyi yeniden kullanabilmesi, onu günümüz teknolojilerinin ötesinde bir öğrenme sistemi haline getiriyor.
