Robin Williams’ın başrolünde oynadığı 1997 yapımı Flubber filminde, dalgın bir profesörün inanılmaz yeteneklere sahip, canlı bir sümük topu yaratması anlatılıyor.

Şimdi, 25 yıldan fazla bir süre sonra, bilim insanları Flubber’ı gerçek dünyaya getirebilecek şaşırtıcı bir keşifte bulundular.

Reading Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, Pong adlı video oyununu oynayabilen cansız bir ‘hidrojel beyin’ ürettiler.

Klasik oyuna elektrotlardan oluşan bir plaka bağlanarak, su bazlı jölenin pratik yaptıkça yüzde 10 oranında daha iyi performans gösterdiği görüldü.

Robin Williams’ın icadı kadar esnek olmasa da araştırmacılar bu buluşun yapay zekanın geleceğini değiştirebileceğine inanıyor.

Araştırmacılar, beyin hücrelerinden oluşan bir tabağın elektrotlara bağlandığında Pong oynayabildiğini gösteren daha önceki bir deneyden ilham aldılar.

Bu deneyler, çok basit sistemlerden ‘zekaya benzeyen bir şeyin’ yapılabileceğini öne sürüyor.

Bu fikri bir adım daha ileri götürmek için araştırmacılar, cansız jölenin de oyunu oynamayı öğrenip öğrenemeyeceğini araştırdılar.

Jelin oyun oynama becerisini test etmek için araştırmacılar, oyuncunun mümkün olduğunca uzun süre boyunca topu sağlam bir duvardan sektirmesi gereken tek oyunculu Pong versiyonuna bir ‘iyonik hidrojel’ bağladılar.

Şaşırtıcı bir şekilde hidrojel, zamanla performansını artırmasını sağlayan bir tür ‘hafıza’ geliştirdi.

Araştırmacılar, video oyunu pong oynayabilen bir jöle tasarlayarak gerçek hayattaki flubber’ı yaratmaya bir adım daha yaklaştılar

Uygulama sonucunda jölenin oyunda yüzde 10 daha iyi hale geldiğini ve daha uzun rallilere dayanabildiğini gördüler.

Leeds Üniversitesi’nden baş yazar Dr. Vincent Strong şunları söylüyor: ‘Hidrojellerin sadece oyun oynama yeteneğine sahip olmadığını, aynı zamanda zamanla bu konuda daha da iyi hale gelebileceğini gösterdik.’

Ancak araştırmacılar jölenin duyarlı olduğunu ya da oynamayı ‘öğrendiğini’ söylemiyor.

Hidrojeller, jelatin veya agar gibi, su eklendiğinde jöle benzeri bir yapıya bürünen karmaşık polimer zincirleridir.

Bu deneydeki jölenin mutfağınızdakinden tek farkı, araştırmacıların ‘elektroaktif bir polimer’ kullanmış olmaları.

Araştırmacıların kullandığı iyonik hidrojeller (resimde) elektriksel uyarıya yanıt olarak değişerek bir tür ‘hafıza’ geliştirebiliyor.

Araştırmacılar, bir hidrojelin klasik Pong oyununu (resimde) oynamayı öğrenebileceğini ve hatta pratik yaparak yüzde 10’a kadar gelişebileceğini buldular.

Bu polimerler, yapısında bulunan yüklü parçacıklar veya iyonlar sayesinde elektriksel uyarılara yanıt verebilen bir jel oluşturuyor.

Hidrojelin sergilediği ‘hafıza’ türü tamamen yüzen iyonların nereye gittiğine bağlıdır.

Jölenin Pong oynamasını sağlamak için, ilk önce her biri üçer üçer dizili küçük elektrot içeren iki plaka arasına yerleştirildi.

Bu elektrot çiftlerinden altısı, üçer ikişerlik bir ızgara oluşturacak şekilde yüklenerek, topun ekran üzerindeki hareketi simüle edildi.

Geriye kalan üç çift ise oyuncunun küreğini hareket ettirdiği arka duvarı temsil etmek için kullanıldı.

Araştırmacılar jöleyi elektrotlardan oluşan bir ızgaraya yerleştirdiler (resmin solunda) ve bu da jölenin elektriksel uyarım yoluyla kürek ve topun hareketini simüle etmesine olanak sağladı

Araştırmacılar, ‘DishBrain’ adını verdikleri bir fare nöron tabağının (resimde) Pong oynamayı öğrenebileceğini gösteren önceki bir çalışmadan ilham aldılar.

Bu altı elektrot, hidrojeldeki iyonların en yoğun olduğu yeri ölçüyor ve küreği o noktaya doğru hareket ettiriyordu.

Hidrojel uyarıldığında yüklü iyonlar hareket ediyor, su moleküllerini de beraberinde sürükleyerek jölenin şeklini değiştiriyor.

İyonlar hareket ettikçe, top ekran boyunca hareket ettikçe en yüksek akıma sahip nokta arka duvarda kayıyor ve jölenin küreğin konumunu değiştirmesine izin veriyordu.

Başlangıçta, tüm iyonlar jel içerisinde eşit bir şekilde dağılmış olduğundan kürek biraz rastgele hareket ediyordu.

Ancak top sahada hareket ettikçe ve akım arttıkça iyonlar yer değiştirdi ve topun gitme eğiliminde olduğu bölgelerde birikti.

Dr. Strong şöyle açıklıyor: ‘Zamanla, top hareket ettikçe, jel tüm hareketlerin bir hafızasını toplar. Ve sonra kürek, simüle edilen ortamda o topu barındırmak için hareket eder.

Hidrojel, topun en sık simüle edildiği alanlarda biriken yüklü parçacıkların hareketi sayesinde oynamayı ‘öğrendi’. Bu deneyde (resimde) jöle 20 dakikalık pratikten sonra en yüksek performansa ulaştı

‘İyonlar, zaman içindeki tüm hareketlerin hafızasını haritalayacak şekilde hareket ediyor ve bu ‘hafıza’ performansın artmasıyla sonuçlanıyor.’

Bu hafıza, jelin küreğin topun yoluna daha sık girmesini sağlayarak daha uzun ralliler yaratılmasını sağlar.

Araştırmacılar, bu temel hafıza biçiminin aslında daha önceki beyin hücresi deneylerinde yaşananlara oldukça benzediğini iddia ediyorlar.

Yine Reading Üniversitesi’nden ortak yazar Dr. Yoshikatsu Hayashi ise temel ilkenin aynı olduğunu söylüyor.

Hem hidrojellerde hem de nöronlarda yüklü iyonlar, Pong’un simüle edilmiş dünyasındaki hareket döngüleriyle eşleşen bir dağılıma doğru hareket eder.

Dr. Hayashi şöyle diyor: ‘Nöronlarda iyonlar hücrelerin içinde, jelde ise hücrelerin dışında dolaşır.’

Araştırmacılar, Pong gibi basit bir oyunu oynamayı öğrenmenin ötesinde, hidrojelin yapay zeka için yeni ve basit bir temel oluşturmak üzere anılar edinmesine olanak tanıyan algoritmaları çıkarmayı umuyorlar.

İkisi arasındaki temel fark, hidrojelin daha yavaş öğrenmesi – beyin hücrelerinin en yüksek performansa ulaşmasının 10 dakika sürmesine karşın, hidrojelin en yüksek performansa ulaşmasının 20 dakika sürmesi.

Araştırmacılar, bunun gelecekte yeni yapay zekanın temelini oluşturacak özgün bir tür ‘zeka’ sağlayabileceğine inanıyor.

Şu anda yapay zekaların çoğu beyindeki nöronların dizilimine dayanıyor, bu nedenle bu yapay zekalara ‘sinir ağları’ adı veriliyor.

Ancak bir hidrojelin sergilediği hafıza türü, akıllı algoritmalar için daha basit bir temel sağlayabilir.

Araştırmacılar, bir sonraki hedeflerinin hidrojelden bu eşsiz hafıza biçimine izin veren algoritmaları çıkarmak olduğunu söylüyor.

YAPAY ZEKALAR NÖRAL AĞLARI KULLANARAK NASIL ÖĞRENİR

Yapay zeka sistemleri, öğrenmek için beynin çalışma şeklini simüle etmeye çalışan yapay sinir ağlarına (YSA) dayanır.

Yapay Sinir Ağları (YSA), konuşma, metin verileri veya görsel imgeler dahil olmak üzere bilgilerdeki kalıpları tanıyacak şekilde eğitilebilir ve son yıllarda yapay zeka alanındaki gelişmelerin çoğunun temelini oluşturur.

Geleneksel yapay zeka, belirli bir konu hakkında bir algoritmaya büyük miktarda bilgi vererek ona ‘öğretmek’ için girdiyi kullanır.

Yapay zeka sistemleri, öğrenmek için beynin çalışma şeklini simüle etmeye çalışan yapay sinir ağlarına (YSA) güvenir. YSA’lar, konuşma, metin verileri veya görsel görüntüler dahil olmak üzere bilgilerdeki kalıpları tanımak üzere eğitilebilir

Pratik uygulamalar arasında Google’ın dil çeviri hizmetleri, Facebook’un yüz tanıma yazılımları ve Snapchat’in görüntüleri değiştiren canlı filtreleri yer alıyor.

Bu verilerin girilmesi süreci son derece zaman alıcı olabilir ve tek bir bilgi türüyle sınırlıdır.

Karşılıklı Sinir Ağları adı verilen yeni bir yapay zeka türü, iki yapay zeka robotunun zekasını karşı karşıya getirerek birbirlerinden öğrenmelerini sağlıyor.

Bu yaklaşım, öğrenme sürecini hızlandırmanın yanı sıra yapay zeka sistemlerinin ürettiği çıktıların da iyileştirilmesini amaçlıyor.