Biyolojik sistemlerden ilham alan yapay zeka çerçevesi geliştirildi
Araştırmacılar, yapay zeka ajanlarına içsel durumlar kazandırarak öğrenme süreçlerini dönüştüren yeni bir yaklaşım tanıttı.
Bilim insanları, canlı organizmaların iç dengelerini izleme biçiminden ilham alarak interoseptif yapay zeka adı verilen yeni bir çerçeve önerdi. Bu yaklaşım, yapay ajanların karar alma süreçlerinde içsel durumları bağlam olarak kullanmasını sağlıyor.
Yeni çerçevenin arka planı
Araştırma ekibi, canlıların iç koşullarını düzenleme yeteneğinden esinlenerek interoseptif yapay zeka yaklaşımını geliştirdi. Nature Machine Intelligence dergisinde yayımlanan bu çalışma, yapay zekanın daha otonom hale gelmesini amaçlıyor.
Ekip ve kurumlar
Çalışma, Temel Bilimler Enstitüsü Nörogörüntüleme Araştırma Merkezi'nden Doçent Woo Choong-Wan, Sungkyunkwan Üniversitesi'nden Profesör Hong Seok Jun ve University College London'dan Profesör Karl J. Friston liderliğindeki bir ekip tarafından yürütüldü.
Geleneksel yöntemlerden farkı
Geleneksel pekiştirmeli öğrenme dış kaynaklı ödüllere dayanırken, yeni çerçeve yapay ajanlara açıkça tanımlanmış içsel durumlar sunuyor. Bu durumlar, öğrenme ve karar alma süreçleri için sürekli bir bağlam kaynağı işlevi görüyor.
EVAAA test ortamı
Araştırmacılar bu yaklaşımı incelemek için EVAAA adlı üç boyutlu sanal hayatta kalma kıyaslamasını geliştirdı. Ajanlar bu ortamda kaynaklar, engeller ve avcılar arasında ilerlerken doygunluk, hidrasyon, vücut sıcaklığı gibi değişkenleri düzenliyor.
Robotik ve fiziksel alanlar için potansiyel
Geliştirilen bu çerçeve özellikle fiziksel yapay zeka ve robotik alanında büyük kolaylıklar sağlayabilir. Batarya seviyeleri veya motor sıcaklığı gibi iç koşulların öğrenmeyi doğrudan etkilemesine imkan tanıyor.