Yapay zekanın insan beynine benzer şekilde çalışmasını sağlayan “Super-Turing AI” adlı yeni bir model geliştirildi.
ChatGPT gibi büyük dil modelleri de dahil olmak üzere günümüz yapay zeka sistemleri, karmaşık hesaplamaları insanlardan çok daha hızlı yapabiliyor ve verileri analiz edebiliyor. Ancak büyük miktarda elektrik tüketen devasa veri merkezlerine ihtiyaç duyuluyor. Bu veri merkezleri gigawatt seviyesinde enerji tüketirken, insan beyni sadece 20 watt enerji kullanıyor. Mevcut hesaplama yöntemleriyle bu enerji tüketimi sürdürülebilir görünmüyor.
Yapay zekanın bu büyük enerji ihtiyacı, yalnızca işletme maliyetlerini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda çevresel kaygıları da beraberinde getiriyor.
Texas A&M Üniversitesi mühendislerinin de aralarında bulunduğu bir araştırma ekibi, bu sorunun çözümünün doğada, özellikle de insan beyninin sinirsel süreçlerinde yattığına inanarak, yapay zekanın “düşünme” şeklini insan beynini taklit ederek yeniden tasarladı. Geliştirilen “Super-Turing AI” mevcut sistemlerin aksine veri aktarımını azaltarak enerji tasarrufu sağladı.
İnsan beyni gibi entegre çalışıyor
İnsan beyninde öğrenme ve hafıza birbirinden ayrı değil, entegre bir şekilde çalışıyor. Öğrenme, nöronlar arasındaki bağlantıları (sinapslar) güçlendiriyor veya zayıflatıyor. Oysa mevcut bilgisayar sistemlerinde eğitim ve veri depolama işlemleri farklı donanım birimlerinde gerçekleşiyor. Super-Turing AI, bu veri aktarımını en aza indirerek enerji verimliliğini artırdı.
Geleneksel yapay zeka modelleri, eğitim sırasında sinir ağlarını ayarlamak için geri yayılım (backpropagation) yöntemine güvenirken, ekip bunun yerine biyolojik olarak gerçekçi öğrenme mekanizmaları kullandı. Örneğin, “Hebbian öğrenme” ve “zamanlamaya bağlı sinaptik plastisite” gibi yöntemlerle nöronlar arası bağlantılar güçlendiriliyor.
Testlerde önemli bulgular elde edildi. Örneğin, geliştirilen bir devre, eğitim almadan bir drone’un çevresine uyum sağlayarak hareket etmesini sağladı. Geleneksel modellere kıyasla daha hızlı, verimli ve düşük enerjiliydi.
Bu araştırma, endüstri için bir dönüm noktası olabilir. Çünkü şirketler daha büyük ve güçlü yapay zeka modelleri geliştirmek için yarışsa da donanım ve enerji sınırlamaları nedeniyle ölçeklenmeleri zorlaşıyor. Super-Tureng AI, daha verimli ve daha akıllı bir yapay zeka neslinin önünü açabilir.
Kaynak: Science Advances
