Bilim insanları, görsel uyaranları yorumlamak için insan beyninin doğası gereği, önceki bilgileri yeni kanıtlarla birleştiren istatistiksel bir yöntem olan Bayesian çıkarımını kullandığını keşfetti. Bu araştırma, bu mekanizmayı anlamanın yapay zeka ve klinik nöroloji gibi alanlarda ilerleme sağlayabileceğini öne sürüyor.
Bilim insanları artık insan beyninin görsel verileri yorumlama biçimini yakından yansıtan bir matematiksel modele sahip.
Araştırmacılar, insan beyninin, Bayes çıkarımı olarak bilinen bir süreç yoluyla dünyayı anlamlandırmak için yüksek güçlü bir bilgisayara benzer şekilde gelişmiş hesaplamalar yapmak üzere doğal olarak programlandığını doğruladılar.
Nature Communications’da yayınlanan yakın tarihli bir çalışmada Sidney Üniversitesi, Queensland Üniversitesi ve Cambridge Üniversitesi’nden araştırmacılar, kapsamlı bir matematiksel model geliştirdiler: Bu model, Bayes çıkarımını gerçekleştirmek için gerekli tüm bileşenleri kapsar.
Dr. Reuben Rideaux. Kredi: Reuben Rideaux
Bayes çıkarımı, akıllı tahminlerde bulunmak için önceki bilgileri yeni kanıtlarla birleştiren istatistiksel bir yöntemdir. Örneğin, bir köpeğin neye benzediğini biliyorsanız ve dört bacaklı tüylü bir hayvan görürseniz, onun bir köpek olduğunu tahmin etmek için ön bilginizi kullanabilirsiniz.
Bu doğuştan gelen yetenek, insanların çevreyi olağanüstü bir şekilde yorumlamasını sağlar. bir görüntü panelindeki yangın musluklarını tanımlamaları istendiğinde basit CAPTCHA güvenlik önlemleriyle alt edilebilecek makinelerin aksine hassaslık ve hız.
Çalışmanın kıdemli araştırmacısı, Sidney Üniversitesi Psikoloji Okulu’ndan Dr. Reuben Rideaux, şunları söyledi: “Bayes yaklaşımının kavramsal çekiciliğine ve açıklayıcı gücüne rağmen, beynin olasılıkları nasıl hesapladığı büyük ölçüde gizemlidir.”
“Yeni çalışmamız bu gizeme ışık tutuyor. Beynimizin görsel sistemindeki temel yapı ve bağlantıların, aldığı duyusal verilerden Bayes çıkarımı yapmasına olanak sağlayacak şekilde kurulduğunu keşfettik.
“Bu bulguyu önemli kılan şey, beynimizin beyinler, çevremizi daha etkili bir şekilde yorumlamamızı sağlayan bu gelişmiş işleme biçimine izin veren doğal bir tasarıma sahiptir.”
Çalışmanın bulguları yalnızca beynin Bayes benzeri çıkarım kullanımına ilişkin mevcut teorileri doğrulamakla kalmıyor, aynı zamanda yeni ufuklara da kapı açıyor. Beynin doğal Bayes çıkarımı yeteneğinin topluma fayda sağlayacak pratik uygulamalar için kullanılabileceği yeni araştırma ve inovasyon.
“Araştırmamız, öncelikle görsel algıya odaklansa da, sinir bilimi ve psikoloji yelpazesinde daha geniş çıkarımlar içeriyor ,” dedi Dr. Rideaux.
“Beynin duyusal verileri işlemek ve yorumlamak için kullandığı temel mekanizmaları anlayarak, yapay zekadan bu tür beyin işlevlerini taklit etmenin devrim yaratabileceği çeşitli alanlarda ilerlemelerin önünü açabiliriz. makine öğreniminden klinik nörolojiye kadar uzanan bir yelpazede gelecekte terapötik müdahaleler için potansiyel olarak yeni stratejiler sunuyor.”
Dr. William Harrison liderliğindeki araştırma ekibi, bu keşfi, ekranları pasif bir şekilde görüntülerken gönüllülerin beyin aktivitelerini kaydederek gerçekleştirdi. , görsel işlemeyle ilgili spesifik sinir sinyallerini ortaya çıkarmak için tasarlandı. Daha sonra, insan beyninin görmeyi nasıl algıladığına ilişkin bir dizi rakip hipotezi karşılaştırmak için matematiksel modeller tasarladılar.
Referans: “Nöral ayar, insanın görsel sistemindeki önceki beklentileri somutlaştırır” Yazan: William J. Harrison, Paul M. Bays ve Reuben Rideaux, 1 Eylül 2023, Nature Communications.
DOI: 10.1038/s41467-023-41027-w