Bilim insanları, insan beyni hücrelerini yapay zeka ile birleştirme çalışmalarına devam ediyor. Yapay beyin hücresine “Pong” oyunu oynatarak sınırları zorlayarak ilerliyorlar.
Avustralya Ulusal İstihbarat Ofisi’nden (Office of National Intelligence) 600.000 dolarlık bir hibe alan bir araştırma ekibi, insan beyin hücrelerini yapay zeka ile birleştirme konusundaki çalışmalara başladı. Melbourne merkezli bir girişim olan Cortical Labs ile işbirliği yapan bu ekip, bir petri kabında yaklaşık 800.000 beyin hücresinden oluşan bir kümenin nasıl “Pong” oyunu oynayabildiğini başarıyla gösterdi.
Beyin Hücreleri Yapay Zeka İle Birleşecek
Temel fikir, biyolojiyi yapay zeka ile birleştirerek; bu da sürücüsüz arabalar, otonom insansız hava araçları veya teslimat robotları gibi alanlarda makine öğrenme teknolojisi için yeni ufuklar açabilir – en azından hükümetin bu yatırım aracılığıyla ulaşmayı umduğu şey bu gibi görünüyor. Ancak araştırmacılar, çalışmalarıyla ilgili cesur iddialardan kaçınmaktan da çekinmiyorlar.
Ekip lideri ve Monarch Üniversitesi’nde doçent olan Adeel Razi, yaptığı açıklamada şunları söyledi: “Bu yeni teknoloji kapasitesi, gelecekte mevcut tamamen silikon tabanlı donanımın performansını aşabilir. Bu tür araştırmaların sonuçları, planlama, robotik, gelişmiş otomasyon, beyin-makine arayüzleri ve ilaç keşfi gibi ancak bunlarla sınırlı olmayan birçok alanda önemli etkilere sahip olacak ve Avustralya’ya önemli bir stratejik avantaj sağlayacaktır.”
Razi’ye göre, yeni teknoloji bir makine zekasının insan beyin hücreleri gibi “yaşamı boyunca öğrenmesini” mümkün kılarak, eski becerilerini kaybetmeden yeni beceriler öğrenmesine ve mevcut bilgilerini yeni görevlere uygulamasına olanak sağlayabilir. Razi ve meslektaşları, bu “sürekli yaşam boyu öğrenme” sürecini araştırmak için DishBrain sistemi adı verilen bir laboratuvar kabında beyin hücreleri yetiştirmeyi hedeflemektedir. Bu oldukça iddialı bir proje ve tamamlanması muhtemelen epey zaman alacak gibi görünüyor. Ekip, aldıkları hibe ile biyolojik sinir ağlarının öğrenme kapasitesini taklit edebilen daha iyi yapay zeka geliştirmek için bu kaynağı kullanacak.
