Çay Tabağı Kadar Beyin Hücresi Nasıl Oluyor da Doom Oyununu Oynayabiliyor?
bilim insanları, canlı nöronlar kullanarak first person shooter doom oyununu çalıştıran biyolojik bir bilgisayar (biological computing/biocomputing) geliştirdi. hiçbir yapay zeka modeli kullanılmadı ve tüm sistem küçük bir kutuya sığıyor.
avustralyalı girişim şirketi cortical labs, laboratuvar ortamında yetiştirilmiş yaklaşık 200.000 insan nöronunun klasik nişancı oyunu doom'u kontrol ettiği bir sistem inşa etti. performansı insanlarla aynı seviyede olmasa da, uzmanlar bunun biyolojik bilgisayarları robot kolları kontrol etmek gibi faydalı gerçek dünya uygulamalarına bir adım daha yaklaştırdığını söylüyor.
işlemcilerdeki ve çiplerdeki yapay zekadan farklı olarak; hücrelerin içinde hiçbir kod çalışmıyor, eğitim sırasında optimizasyon yapılmıyor, eğitim veri seti yok, sadece biyoloji oyunu keşfedip öğreniyor.
cl1 adı verilen küçük bir kutu büyüklüğündeki biyolojik bir bilgisayar, nöronları besinler, sıcaklık kontrolü ve atık uzaklaştırma ile canlı tutuyor.
oyun bilgileri, doğrudan hücrelere elektriksel sinyaller olarak gönderiliyor. nöronların sinyalleri oyun eylemlerine dönüştürülüyor: hareket et, dön, ateş et. hücre kültürü, seans sırasında öğreniyor, tehditlere ve navigasyona uyum sağlıyor. bu, pong oynamayı öğrenen önceki dishbrain deneylerine dayanıyor. hatırlatmak gerekirse, şu an google bünyesinde yapay zeka geliştirmeden sorumlu deepmind birimi de satranç, go ve starcraft ustalarını yenmeden önce pong ile yapay zeka alanına giriş yapmıştı. ancak doom farklı. bu oyun, 3 boyutlu hareket, nişan alma ve tehdit tespiti gerekiyor - bunların hepsi küçük, canlı bir ağ tarafından yönetiliyor.
en önemlisi de enerji rakamları inanılmaz. yaklaşık 30 cl1 ünitesinden oluşan bir raf 1 kw'ın altında çalışıyor. bu, karşılaştırılabilir silikon yapay zeka iş yüklerinden kat kat daha az güç anlamına geliyor. bu da zekanın devasa gpu kümelerine ihtiyaç duymayabileceği anlamına geliyor. bu, biyoloji ve geri bildirim döngüsünün gücünü yansıtmakta. silikon bize hız veriyor. biyoloji bize verimlilik ve esneklik veriyor. bu durum, uzun süredir yapay zeka alanında yaşanan gpu ve enerji dardoğazını aşmayı sağlayabilecek bir gelişme. ünlü yapay zeka araştırmacısı yann lecun de uzun süredir yapay genel zeka'ya (artificial general intelligence) ulaşmak için mevcut modelleri ölçeklendirmenin yeterli olmadığını ve farklı bir yaklaşım gerektiğini söylemekteydi zaten.
2021 yılında, avustralyalı şirket cortical labs, nöron gücüyle çalışan bilgisayar çiplerini pong oynamak için kullandı. çipler, hem elektrik sinyali gönderebilen hem de alabilen mikroelektrot dizilerinin üzerinde yetiştirilen 800.000'den fazla canlı beyin hücresi kümesinden oluşuyordu. araştırmacılar, çipleri ekranın her iki tarafındaki raketler üzerinde kontrol etmek için dikkatlice eğitmek zorunda kaldılar.
şimdi, cortical labs, bu çipleri popüler programlama dili python kullanarak programlamayı kolaylaştıran bir arayüz geliştirdi. bağımsız bir geliştirici olan sean cole, daha sonra python kullanarak çiplerin doom oynamasını öğretti ve bunu yaklaşık bir hafta içinde başardı.
cortical labs'tan brett kagan, "birkaç yıl önce yaptığımız ve yıllarca süren titiz bilimsel çabayı temsil eden pong çalışmasının aksine, bu gösteri, daha önce doğrudan biyolojiyle çalışma konusunda nispeten az uzmanlığı olan biri tarafından birkaç gün içinde gerçekleştirildi," diyor. "bu erişilebilirlik ve esneklik, onu gerçekten heyecan verici kılıyor."
pong gösterisinde kullanılan nöron sayısının yaklaşık dörtte biri kadar nöron kullanan nöronal bilgisayar çipi, rastgele ateş eden bir oyuncudan daha iyi doom oynadı, ancak en iyi insan oyuncularının performansının çok altında kaldı. bununla birlikte, geleneksel, silikon tabanlı makine öğrenme sistemlerinden çok daha hızlı öğrendi ve yeni öğrenme algoritmalarıyla performansını artırabileceğini söylüyor kagan.
ancak, çipleri insan beyniyle karşılaştırmanın yararlı olmadığını da ekliyor. "evet, canlı ve evet, biyolojik, ama aslında nöronların kullanılma nedeni, silikonda yeniden yaratamayacağımız çok özel şekillerde bilgi işleyebilen bir malzeme olmasıdır."
ingiltere'nin bristol kentindeki university of the west of england'dan andrew adamatzky, "doom, önceki gösterimlerden çok daha karmaşık ve onunla başarılı bir şekilde etkileşim kurmak, canlı sinir sistemlerinin nasıl kontrol edilebileceği ve eğitilebileceği konusunda gerçek ilerlemeleri vurguluyor" diyor.
ingiltere'deki manchester üniversitesi'nden steve furber, doom'un pong oynamaktan önemli bir seviye daha yukarıda olduğunu kabul ediyor, ancak bu nöronların oyunu nasıl oynadığı konusunda hala anlamadığımız birçok şey olduğunu söylüyor; örneğin nöronların kendilerinden ne beklendiğini nasıl bildikleri veya gözleri olmadan ekranı nasıl görebildikleri gibi.
yine de, bu yetenek artışı heyecan verici, diyor ingiltere'deki reading üniversitesi'nden yoshikatsu hayashi ve bu durum bizi, hayashi ve meslektaşlarının jel benzeri hidrojelden yapılmış benzer bir bilgisayarla denediği, biyolojik bilgisayarlarla robotik bir kolu kontrol etmek gibi faydalı gerçek dünya uygulamalarına önemli ölçüde yaklaştırıyor. hayashi, "doom oynamak, bütün bir kolu kontrol etmenin daha basit bir versiyonu gibi," diyor.
adamatzky ise, "burada heyecan verici olan sadece biyolojik bir sistemin doom oynayabilmesi değil, aynı zamanda karmaşıklık, belirsizlik ve gerçek zamanlı karar verme ile başa çıkabilmesidir," diyor. "bu, gelecekteki biyolojik veya hibrit bilgisayarların ele alması gereken zorluklara çok daha yakın."
gelecekte, hibrit sistemler ortaya çıkabilir. çipler matematik hesapları yapar, nöronlar ise adaptasyonu sağlar. belki de bu yeni gelişme, yapay zeka tartışmalarında ortaya çıkan insan-makine ikilemi ve çatışması yerine sibernetik bir bütünleşmenin ayak sesleridir.
kaynak:
https://www.linkedin.com/…vity:7436504168363732992/
https://www.newscientist.com/…-play-doom-in-a-week/
Sonuç
çalışma mantığı:
nöronlar çip üzerinde büyütülür
bilgisayardan nöronlara elektrik sinyali gönderilir
nöronların verdiği tepkiyle oyun kontrol edilir
doğru tepkide ödül sistemi devreye girer.
çalışmanın amacı:
insan-ai entegrasyonu
yapay beyin ile hastalıkların çözümü
düşük enerjide yüksek performanslı bilgisayarlar
ve tabi ki biyolojik yapay zeka..
enerji konusunda zorlanacaklarını düşünüyorum zaman alabilir ama enerji işini çözerlerse sonuç kaçınılmaz...
Bonus
nöronların bir laboratuvarda olduklarından, mikroçip üzerinde yaşadıklarından, veya doom adlı bir oyunun içinde ekranda çıkan hedefe ateş ederek hayatta kaldıklarından haberleri yok. sadece çevreden gelen elektriksel verilere uyum sağlıyorlar.
ya bizim evren algımız da bilincimize iletilen kodlanmış sinyallerden ibaretse?
Yeni Keşfedilen Rosehip Nöronu, İnsanı Hayvanlardan Ayıran Temel Şey Olabilir mi?
