Günümüz yapay zeka sistemleri birçok alanda etkileyici başarılar sergilese de bazı temel insan bilişsel yeteneklerini hâlâ yeterince modelleyemiyor. Araştırmacılar bu boşluğu 'bilişsel karanlık madde' kavramıyla tanımlıyor: davranıştan kolayca ölçülemeyen, ancak zekayı şekillendiren beyin işlevleri. Üstbiliş, bilişsel esneklik, yaşam boyu öğrenme, tümevarımsız akıl yürütme, sosyal sezgi ve duygusal zeka gibi alanlar bu kategoriye giriyor. Mevcut yapay zeka kıyaslamaları bu işlevleri büyük ölçüde ölçemiyor; üstelik söz konusu yetenekleri kazandırmak için gereken nörobilim veri setleri de henüz yeterince mevcut değil. Araştırma ekibi, bu açığı kapatmak için üç farklı veri türüne dayanan bir program öneriyor: büyük ölçekli bilişsel modellerden elde edilen gizil değişkenler, göz takibi ve sesli düşünme protokolleri gibi süreç izleme verileri ile nöral-davranışsal eşleştirilmiş veriler. Bu yaklaşımın yapay zeka eğitimindeki temel sinyalleri zenginleştirerek daha bütünsel bir makine zekasına zemin hazırlayabileceği öngörülüyor.

arXiv (Nörobilim) 0

Teknoloji & Yapay Zeka

21 Apr

Yapay Zeka Memelilerin Moleküler 'Karanlık Maddesini' Haritaladı

Kozmolojide evrenin dörtte birinden fazlasını oluşturan karanlık madde gibi, kimya dünyasında da benzer bir gizem var. Kemik ve dokulardaki binlerce küçük molekül, kütle spektrometresi ile tanımlanamıyor ve metabolitlerin büyük çoğunluğunu oluşturuyor. Araştırmacılar yapay zeka kullanarak bu 'moleküler karanlık maddeyi' haritalamaya başladı. Bu çalışma, memelilerdeki milyarlarca eksik metabolitin tahmin edilmesine olanak sağlıyor. Metabolitler, canlı organizmalardaki biyokimyasal süreçlerin temel yapı taşları olduğu için bu keşif, hastalıkların anlaşılması ve tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi açısından büyük önem taşıyor. Yapay zekanın bu alandaki başarısı, biyomedikal araştırmalarda yeni ufuklar açabilir.

Phys.org 0