Yapay hudut ağları uyudukları vakit daha uygun öğreniyor

San Diego – California Üniversitesi Tıp Fakültesinde çalışan tıp profesörü ve uyku araştırmacısı Dr. Maxim Bazhenov, “Beyin biz uykudayken çok meşgul oluyor ve gün boyunca öğrendiğimiz şeyleri tekrarlıyor” diyor. “Uyku, anıların tekrar düzenlenmesine yardımcı oluyor ve onları en tesirli biçimde sunuyor.”

Bazhenov ve meslektaşları, yayımlanan evvelki çalışmalarında uykunun objeler, beşerler ya da olaylar ortasındaki nedensiz ve dolaylı ilgileri hatırlama kabiliyeti olan rasyonel hafızayı nasıl inşa ettiğini ve eski anıların unutulmasına karşı müdafaa sağladığını aktardı.

UYKU PERİYOTLARI EKLENDİĞİ VAKİT EN UYGUN HALDE ÖĞRENİYOR

Populer Science Türkçe’de yer alan araştırmanın sonuçlarına göre yapay hudut ağları ise insan beyninin mimarisinden faydalanarak, temel bilimlerden tıbba ve iktisat ile toplumsal medyaya kadar çok sayıda teknoloji ile sistemin güzelleştirilmesini sağlıyor. Hesaplama suratı üzere birtakım bakımlardan ise harika insan performansına ulaşıyor lakin değerli bir tarafta başarısız oluyorlar: Yapay hudut ağları sıralı olarak öğrendiklerinde, yeni bilgi evvelki bilginin üzerine yazılıyor. Bu olguya yıkıcı unutma ismi veriliyor.

“Bunun tersine insan beyni daima biçimde öğreniyor ve yeni bilgileri mevcut bilgilerle birleştiriyor” diyor Bazhenov. “Genelde de, yeni eğitimin ortasına anıların pekiştirilmesi için uyku periyotları eklendiği vakit en uygun biçimde öğreniyor.”

PLOS Computational Biology bülteninin dünkü sayısında yazan kıdemli makale muharriri Bazhenov ve meslektaşları, biyolojik modellerin yapay hudut ağlarındaki yıkıcı unutma tehdidini hafifletmeye nasıl yardımcı olabileceğini ve kelam konusu ağların çeşitli araştırma alanlarında sunduğu yararları nasıl artırabileceğini tartışıyorlar.

Bilim insanları yeni çalışmalarında, doğal hudut sistemlerinin yapay formda taklit edildiği artışlı hudut ağları kullanmış: Bilgi daima aktarılmak yerine, aşikâr vakitlerde farklı olaylar halinde iletiliyor.

Araştırmacılar artışlı ağlar yeni bir misyon üzerinde eğitildiğinde ve orta sıra uykunun taklit edildiği çevrim dışı devirler uygulandığında, yıkıcı unutmanın hafiflediğini keşfetmiş. Makalenin muharrirleri, insan beyninde olduğu üzere bu ağlarda da “uyumanın” eski eğitim bilgilerini bariz biçimde kullanmadan eski anıların yine oynatılmasını sağladığını söylüyor.

Anılar insan beyninde sinaptik tartı kalıplarıyla temsil ediliyor; yani iki nöron ortasındaki ilişkinin gücü yahut büyüklüğüyle.

“Yeni bir bilgi öğrendiğimizde” diyor Bazhenov, “nöronlar aşikâr bir sırada ateşleniyor ve bu durum ortalarındaki sinapsları artırıyor. Uyku sırasında, uyanık olduğumuz vakit öğrenilen bu artışlı kalıplar resen tekrarlanıyor. Buna yine faaliyete geçme yahut tekrar oynatma deniliyor.

YAPAY HUDUT AĞLARINA UYGULADIKLARINDA, AĞLARIN YIKICI ÖĞRENMEDEN KAÇMASINA YARDIMCI OLUYOR

“Sinaptik plastisite yahut değiştirilme ya da kalıp verilme kapasitesi, uyku esnasında da geçerli oluyor ve hafızayı temsil eden sinaptik tartı kalıplarını daha da zenginleştirip, unutmayı önlemeye yahut eski misyonlardan yeni misyonlara bilgi aktarılmasını sağlamaya yardımcı oluyor.”

Bazhenov ve meslektaşları bu yaklaşımı yapay hudut ağlarına uyguladıklarında, ağların yıkıcı öğrenmeden kaçınmasına yardımcı olduklarını keşfettiler.

“Bu durum, bahsettiğimiz ağların beşerler yahut hayvanlar üzere daima biçimde öğrenebildikleri manasına geliyordu. İnsan beyninin uyku esnasında bilgiyi nasıl işlediğini anlamak, insan deneklerde hafızanın zenginleştirilmesine yardımcı olabilir. Uyku ritimlerinin zenginleştirilmesi, daha yeterli hafızaya yol açabilir.

“Başka projelerde bilgisayar modelleri kullanarak, uyku sırasında işitsel tonlar üzere uyku ritimlerini zenginleştiren ve öğrenmeyi uygunlaştıran uyarımlar uygulamak üzere en uygun stratejileri geliştirmeye çalışıyoruz. Kelam konusu çalışmalar bilhassa, hafıza yaşlanmayla birlikte yahut Alzheimer hastalığı üzere kimi durumlarda gerilediği vakit olduğu üzere en uygun halde değilken değerli olabilir.”