Yapay zeka ve nörobilim alanlarında çığır açan bir araştırma, hiç eğitilmemiş yapay sinir ağlarının insan beynindeki görsel korteksi şaşırtıcı derecede iyi taklit edebildiğini ortaya çıkardı. Bu keşif, yapay zeka sistemlerinin insan beynine benzerliği konusundaki mevcut anlayışımızı kökten sarsıyor.
Araştırmacılar, dört farklı öğrenme yöntemini sistematik olarak karşılaştırdı: geri yayılım, geri besleme hizalama, öngörücü kodlama ve zamanlama bağımlı plastisite. Bu yöntemlerin hepsi aynı evrişimli sinir ağı mimarisi üzerinde test edildi ve sonuçlar insan fMRI verileriyle karşılaştırıldı.
En dikkat çekici bulgu, hiç eğitilmemiş rastgele ağırlıklı ağların erken görsel alanlarda (V1/V2) eğitilmiş ağlarla neredeyse aynı performansı göstermesiydi. Bu durum, beynin erken görsel işlemlemesinin büyük ölçüde ağ mimarisinden kaynaklandığını düşündürüyor.
Öğrenme algoritmalarının farkı ancak yüksek seviyeli görsel alanlarda ortaya çıktı. Geri yayılım algoritması LOC ve IT bölgelerinde üstünlük gösterirken, öngörücü kodlama yöntemi de bazı alanlarda başarılı oldu.
Bu bulgular, yapay sinir ağlarının insan beynini modelleme konusundaki yaklaşımımızı yeniden gözden geçirmemizi gerektiriyor ve beyin-bilgisayar benzerliklerinin düşünülenden daha karmaşık olduğunu gösteriyor.