İnsan beyni, karmaşık ve bulanık bir görüntüyü sadece bir kez gördükten sonra ömür boyu tanıma yeteneğine sahiptir. "Algısal öğrenme" olarak adlandırılan bu süreç, atalarımızın hayatta kalmasını sağlayan en temel mekanizmalardan biri olarak kabul ediliyor. NYU Grossman Tıp Fakültesi uzmanları, Nature Communications dergisinde yayımlanan yeni bir araştırmayla, bu anlık kavrayışların beyindeki tam koordinatlarını ve çalışma prensibini belirlemeyi başardı.
Beynin "önsel bilgi" deposu: HLVC
Araştırma, bulanık bir nesneyi ilk kez fark ettiğimizde devreye giren mekanizmanın, yüksek seviyeli görsel korteks (HLVC) bölgesinde gerçekleştiğini ortaya koydu. Dr. Biyu He liderliğindeki ekip, beynin bu bölgesinin geçmişte kaydedilen görüntüleri birer "ön bilgi" olarak kullandığını saptadı. fMRI ve EEG teknolojilerinin bir arada kullanıldığı testlerde, katılımcılara nesnelerin soluklaştırılmış resimleri gösterildi. Net görüntü bir kez görüldüğünde, beynin HLVC bölgesi bu bilgiyi depolayarak bir sonraki tanıma oranını tam iki katına çıkardı.
Halüsinasyonların nedenine doğrudan ışık tutacak
Çalışmanın tıp dünyasını heyecanlandıran bir diğer yönü ise nörolojik hastalıklarla olan bağlantısı. Şizofreni ve Parkinson hastalarında "tek seferlik öğrenme" yeteneğinin anormal çalıştığı biliniyor. Dr. He, bu hastalarda önceden depolanan bilgilerin gerçekliği bastırarak halüsinasyonlara yol açtığını belirtti. Yeni bulgular, halüsinasyonlar sırasında beynin nerede hata yaptığını anlamak ve kişiye özel tedavi yöntemleri geliştirmek için test edilebilir bir teori sunuyor.
Yapay zekada "insansı" dönüşüm: Görme Dönüştürücüleri
Araştırmacılar, beyindeki bu mekanizmayı taklit eden özel bir yapay zeka modeli de geliştirdi. Görüntü parçalarındaki kalıpları bulan ve eksik olanı olasılıklara göre tamamlayan bu model, insan beynindeki HLVC bölgesinin çalışma prensibiyle eğitildi. Sonuçlar şaşırtıcıydı; geliştirilen "Görme Dönüştürücüsü", geleneksel modellerden çok daha üstün bir performans göstererek tıpkı bir insan gibi "tek seferde öğrenme" yeteneğine ulaştı. Dr. Eric Oermann, bu gelişmenin az sayıda veriyle öğrenebilen insan benzeri yapay zeka modelleri için bir dönüm noktası olduğunu vurguladı.
Boyut değişse de bilgi değişmiyor
Yapılan davranışsal testler, beynin bilgiyi ne kadar soyut kodladığını da ölçtü. Görüntünün boyutunun değişmesi öğrenmeyi etkilemezken, döndürülmesi veya konumunun değiştirilmesi tanıma oranını kısmen azalttı. Bu durum, beynin "önsel bilgileri" kavramsal olarak (örneğin köpeğin cinsi gibi) değil, görsel kalıplar halinde sakladığını kanıtladı. 18-30 yaş arası binlerce katılımcıyla yapılan bu çalışma, insan zihninin nasıl "aydınlandığını" matematiksel olarak modelleyen ilk kapsamlı rehber oldu.