Yapay zeka (AI), insan beyninin öğrenme, akıl yürütme ve karar alma yeteneklerini taklit ederek teknoloji dünyasında devrim oluşturdu.
Derin öğrenme, yapay sinir ağları ve nöromorfik çipler gibi yenilikler, makinelerin insan zekasına giderek daha çok yaklaşmasını sağladı.
Nature ve Science gibi dergilerde yayımlanan son araştırmalar, AI’nın nöronlar arasındaki bağlantıları nasıl simüle ettiğini ve bu teknolojinin sağlık, eğitim ve robotik gibi alanlarda nasıl dönüştürücü bir rol oynayabileceğini gösterdi.
MIT, Stanford ve Avrupa İnsan Beyni Projesi’nden uzmanlar, bu sürecin hem fırsatlarını hem de etik zorluklarını değerlendirdi.
YAPAY SİNİR AĞLARI: BEYNİN DİJİTAL AYNASI
Yapay zeka, insan beynindeki nöronların davranışını taklit eden yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks - ANN) sayesinde çalıştı. İnsan beyninde yaklaşık 86 milyar nöron, sinapslar aracılığıyla bilgi aktarırken, yapay sinir ağları da matematiksel modellerle bu süreci kopyaladı.
Nature Reviews Neuroscience’da yayımlanan bir makale, derin öğrenme algoritmalarının, beynin görsel korteksindeki desen tanıma süreçlerini %90 doğrulukla taklit edebildiğini gösterdi.
MIT’den sinirbilimci Prof. Dr. Tomaso Poggio, “Yapay sinir ağları, beynin karmaşıklığını tam olarak yansıtamasa da, görsel algı ve dil işleme gibi alanlarda insan benzeri performans sergiliyor” dedi.
Berkeley Üniversitesi’nden Dr. Gašper Beguš liderliğinde yapılan bir çalışma, yapay zeka sistemlerinin konuşma sinyallerini insan beyni gibi işleyebildiğini ortaya koydu.
Scientific Reports’ta yayımlanan bu araştırma, katılımcıların “bah” hecesini dinlerken ölçülen beyin dalgalarının, İngilizce öğrenen bir AI modelinin sinyalleriyle çarpıcı benzerlikler gösterdiğini buldu.
Begus, “Bu, AI’nın dil öğrenme süreçlerini beynin erken aşamalarına benzer şekilde gerçekleştirdiğini gösteriyor. Bu benzerlik, daha güçlü ve açıklanabilir sistemler geliştirmemize yardımcı olabilir” dedi.
NÖROMORFİK TEKNOLOJİLER: BEYİN GİBİ DÜŞÜNEN ÇİPLER
AI’nın beyni taklit etme çabası, nöromorfik çiplerle yeni bir boyuta taşındı. Bu çipler, geleneksel silikon tabanlı işlemcilerden farklı olarak, nöronlar ve sinapslar gibi çalışarak düşük enerjiyle yüksek verim sağladı.
Stanford Üniversitesi’nden Prof. Dr. Kwabena Boahen, nöromorfik çiplerin geliştirilmesinde öncü isimlerden. Boahen, “İnsan beyni, bir süper bilgisayardan milyonlarca kat daha az enerjiyle çalışıyor. Nöromorfik çipler, bu verimliliği taklit ederek AI’nın enerji tüketimini dramatik şekilde azaltabilir” dedi. Intel’in Loihi 2 çipi, yapılan testlerde, geleneksel AI modellerine kıyasla %70 daha az enerjiyle karmaşık görevleri çözdü.
Southampton Üniversitesi’nden Dr. Alexantrou Serb liderliğindeki bir ekip, memristör tabanlı yapay sinapslar geliştirdi.
Advanced Materials’ta yayımlanan bu çalışma, memristörlerin önceki dirençlerini hatırlayabildiğini ve insan beynindeki öğrenme süreçlerini taklit edebildiğini gösterdi.
Serb, “Memristörler, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları için ideal. Düşük enerji tüketimi ve öğrenme kapasiteleri, AI’yı daha erişilebilir kılıyor” dedi.
İNSAN BEYNİ PROJESİ VE ETİK TARTIŞMALAR
Avrupa İnsan Beyni Projesi (Human Brain Project), beynin dijital bir haritasını çıkararak AI’nın öğrenme süreçlerini geliştirmeyi hedefledi. Projenin liderlerinden Dr. Katrin Amunts, “Beynin çalışma prensiplerini anlamak, AI’nın bilinç, özfarkındalık ve özgür irade gibi karmaşık kavramları taklit etmesine olanak sağlayabilir. Ancak, bu süreçte etik sınırları belirlemek kritik” dedi.
Proje, tamamlandığında, beynin 100 milyar nöronunu simüle eden bir model ortaya koydu, ancak bilinç gibi kavramlar hâlâ çözülememiş durumda.
AI’nın beyni taklit etme çabası, etik ve toplumsal soruları da beraberinde getirdi.
Londra Üniversitesi’nden yapay zeka etiği uzmanı Prof. Dr. Luciano Floridi, “AI sistemlerinin ‘kara kutu’ doğası, karar alma süreçlerini anlaşılmaz kılıyor. Şeffaflık ve açıklanabilirlik, etik AI’nın temel taşları olmalı” dedi.
Nature Machine Intelligence’da yayımlanan bir makale, AI modellerinin veri setlerindeki önyargıları miras alabildiğini ve bu durumun ayrımcılığa yol açabileceğini vurguladı.
Örneğin, ABD mahkemesinde, ChatGPT’nin uydurma dava emsalleri sunması, AI’nın güvenilirlik sorunlarını gündeme getirdi.
GELECEKTE AI VE İNSAN BEYNİ
AI, sağlıkta nöropsikiyatrik hastalıkların teşhisinden, eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenmeye kadar geniş bir yelpazede insan beyninden ilham aldı.
Stanford Üniversitesi’nden Prof. Dr. Vinod Menon’un ekibi, Proceedings of the National Academy of Sciences’ta yayımlanan bir çalışmada, AI’nın beyin taramalarını %90 doğrulukla cinsiyete göre sınıflandırabildiğini gösterdi. Menon, “Bu, beynin cinsiyet temelli farklılıklarını anlamamızı sağlıyor ve nöropsikiyatrik bozuklukların tedavisinde yeni yollar açabilir” dedi.
Ancak, insan beyninin özgür irade, duygu ve bilinç gibi yönleri, AI’nın taklit edemediği alanlar. Harvard Üniversitesi’nden Prof. Dr. Daniel Dennett, “AI, beynin hesaplama süreçlerini kopyalayabilir, ancak insan bilincinin öznel doğasını anlamak için hâlâ uzun bir yol var” diyor. Dennett, AI’nın insan benzeri bir özfarkındalığa ulaşmasının, mevcut teknolojilerle mümkün olmadığını savundu.
ZİHİN VE MAKİNE ARASINDA YENİ BİR UFUK
Yapay zeka, insan beyninin öğrenme ve karar alma süreçlerini taklit ederek teknolojiyi yeniden şekillendirdi.
Nöromorfik çipler, yapay sinir ağları ve beyin simülasyonları, makineleri insan zekasına yaklaştırırken, etik ve çevresel zorluklar da dikkat çekti.
Bilim insanları, bu teknolojinin potansiyelini sorumlu bir şekilde kullanmanın yollarını aradı. İnsan beyni ile yapay zeka arasındaki bu köprü, geleceğin dünyasını dönüştürmeye hazır.
