Yeni yapay zeka, engelleri aşmak için deniz salyangozu radarına ve ahtapot hafızasına sahip.

Bilim insanları, yeni ortamlarda gezinmeye yardımcı olabilecek, ödülleri arayabilecek ve önemli noktaları haritalayabilecek bir yapay zeka keşfetti. Ayrıca engellerin üstesinden gelebilecek donanıma da sahip. Ekip bunu yapay zekayı basit ilişkisel öğrenme kurallarına maruz bırakarak başardı.

Bu kurallar, bir deniz sümüklüböceğinin yiyecek aramasını sağlayan beyin devrelerine dayanıyordu. Bunlar daha sonra, neredeyse bir ahtapota benzeyen daha iyi epizodik hafıza ile güçlendirildi.

Araştırmacılar, bu yeni yaklaşımın yapay zekanın uzamsal ve zamansal genişlemesi için tüm bilgileri keşfetmesine ve biriktirmesine olanak sağlayacağına inanıyor. Bunun, iş başında öğrenirken bilgi tabanını büyütmesine yardımcı olacağına inanıyorlar.

Bu yaklaşımın, YZ'yi mevcut YZ'lerden çok daha hayvan benzeri hale getirmelerine yardımcı olduğunu ortaya koyuyorlar. Doktora sonrası araştırmacı Ekaterina Gribkova, "Çok çok basit olan deniz sümüklüböceğinin hafızası gibi bir şeyden bizim gibi bir şeye nasıl geçeceğimizi öğreniyoruz" dedi.

Araştırmacılar, bu yöntemin diğerlerine kıyasla çok daha verimli olduğuna ve büyük miktarda veri ürettiğine inanıyor. Basitçe bir bellek modülü eklemek, yapay zekanın geçmişle ilgili bilgileri tutmasına yardımcı olabilir. Bu yaklaşım basit uzamsal öğrenmeyi karmaşık öğrenmeye de genişletebilir.

Gribkova, motor davranış dizileri gibi aynı tür ilişkilerin öğrenmek için kullanılabileceğini belirtti. Sosyal ağların haritalanması ve hatta dilsel problem çözme de eklenebilir.

"Mekânsal alanda öğrenme ve aslında bellek modülümüzün yapabildiği kısayollar yaparak çevrede gezinme, daha soyut kavramlara çok iyi uygulanabilir" diye ekledi.

Araştırmacılar, deniz sümüklüböceklerinin karar verme sinir devrelerini simüle etmekten oluşan önceki çalışmalarından yararlanıyorlardı. Siber sümüklü böcek olarak adlandırılan bilim insanları, simüle ettikleri yaratığa Isaac Asimov'un adını vererek ASIMOV adını verdiler.

Asimov kendi iç durumunu izlemek, onay ve ödüller aramak üzere programlandı. Şimdiki zamanda yaşamak üzere eğitilmişti. Ayrıca deneyimlerden de öğrenebiliyordu ancak geçmişten gelen bilgileri entegre etmekte zorlanıyordu.

Bu durum araştırmacıları epizodik bellek için bir hesaplama modülü olan Özellik İlişkilendirme Matrisi'ni eklemeye yöneltti. Yazarlar, "Epizodik bellek, geçmiş olayların ve deneyimlerin hem uzamsal hem de zamansal bağlamlarını kodlar" diye yazdı. Bu, mevcut yapay zeka modellerinin çoğunda eksik olan doğal zekanın temel bir yapı taşıdır" dediler.

Ekip ayrıca bir ahtapotta davranışları yönlendirmekten sorumlu olan beyin ağlarının yöntemlerini incelemeye başladı. Bu ASIMOV-FAM ajanına CyberOctopus adını verdiler.

"ASIMOV ajanı, uzamsal çevresini öğrenmek için FAM tarafından oluşturulan bilişsel haritaları kullanıyor" dediler. "Daha büyük ödüller için çevreyi daha verimli bir şekilde kat etmek üzere yeni yollar ve kısayollar oluşturabilir. Bu etkili bir uzamsal muhakemedir."

Bu yöntemin, uzamsal navigasyonun ötesinde görevleri yerine getirmeye yardımcı olabilecek daha verimli ve gelişmiş olması gerektiğini de eklediler. Hatta ASIMOV-FAM'in daha soyut ve mekânsal olmayan uygulamalar için uyarlanabileceğine inanıyorlar. Bunlar arasında çok az eğitimle daha verimli hesaplama ve problem çözme yer alabilir.

Gribkova, "Aşağıdan yukarıya doğru bir yaklaşım uygulayabilirsek, çok fazla veriye ihtiyaç duymayan, uyarlanabilir davranışı ve yaratıcılığı bakımından çok daha fazla hayvana benzeyen ve kendi kendine daha fazla öğrenen bir yapay zeka oluşturabileceğimizi düşünüyoruz" dedi. "Özünde, gelişmiş YZ'nin bir çocuğun öğreneceği gibi öğrendiğini düşünüyoruz."