Beynin Öğrenişi Entropi Kontrolünde Olabilir
Beyinimizin yeni bilgileri öğrenme biçimi, bilim insanlarını onlarca yıl boyunca şaşkınlık içinde bıraktı. Her gün yepyeni bilgilerle karşılaşıyoruz.
Beyinlerimiz önemli olanı saklayıp, geri kalanını unutmayı ürettiğimiz herhangi bir bilgisayardan daha etkili bir biçimde gerçekleştirmeyi nasıl başarıyor?
Görünüşe bakılırsa bu süreç, yıldızların oluşumu ve evrenin evriminde etkin olan aynı yasalarla kontrol ediliyor. Fizikçilerden oluşan bir ekip, öğrenme sürecinin nihayetinde termodinamik yasalarıyla sınırlandığını hücresel seviyede göstermeyi başardılar.
Almanya’daki Stuttgart Üniversitesi’nden araştırmanın lideri Sebastian Goldt; “Araştırmamızın önemi, sinir ağlarının analizinde termodinamiğin ikinci yasasını kullanmış olmamız” diye anlatıyor.
Termodinamiğin ikinci yasası, fiziğin en meşhur yasalarından biridir ve kapalı bir sistemdeki toplam entropinin zaman geçtikçe daima arttığını ifade eder. Entropi, bir sistemdeki düzensizliğin bir ölçütü olarak bilinen termodinamik bir büyüklüktür. Bunun anlamı; sisteme sonradan enerji aktarımı yapılmadığı müddetçe, dönüşümler geriye alınamaz, nesneler devamlı olarak daha düzensiz hale gelir, çünkü bu şekilde daha etkilidir.
Entropi, son zamanlarda zamanın yönünün neden daima ileri doğru olduğuna dair bir hipoteze öncülük ediyor. Termodinamiğin ikinci yasası, kırılan bir yumurtayı eski haline döndüremeyeceğinizi, çünkü bu işlemin evrenin toplam entropisini düşürebileceğini, bu nedenden dolayı da daima gelecek ve geçmişin var olacağını söylemektedir. Fakat bunun, beyinlerimizin öğrenme biçimiyle ne alakası var? Tıpkı atomların bağ kurmaları ve yıldızlarda gaz parçacıklarının düzenlenmesi gibi, beyinlerimiz de kendilerini organize etmek için en etkili yolu buluyorlar.
“İkinci yasa, hangi dönüşümlerin olası olduğu hakkında çok güçlü bir ifade ve öğrenme ise enerji harcama pahasına sinir ağlarının bir dönüşümünden ibaret” diye anlatıyor Goldt.
En basit haliyle öğrenmenin, beynimizdeki milyarlarca sinir hücresinin ateşlenmesiyle kontrol edildiği gerçeğini aklınızın bir köşesinde tutarsanız, bu enerji çıktısı içindeki örüntüleri fark etmek biraz daha kolay hale gelir.
Öğrenmenin nasıl işlediğini modellemek amacıyla, Goldt ve ekibi bir sinir ağı inşa ettiler. Sinir ağları, insan beynindeki sinir hücresi aktivitelerini modelleyen bilgisayarlı sistemlerdir.
“Neredeyse her organizma, gürültülü çevresi hakkında bilgi toplar ve çoğunlukla sinir ağları kullanarak bu verilerden bir model inşa eder” diye yazıyor ekip Physical Review Letters dergisinde yayımlanan makalelerinde.
Araştırmacıların aradığı şey, sinir hücrelerinin gürültüyü nasıl filtrelediği ve önemli duyusal girdilere nasıl cevap verdiğiydi. Modellerini, Hebbian teorisi denilen ve öğrenme süreci boyunca sinir hücrelerinin nasıl adapte olduklarını açıklayan teoriye dayandırdılar. Bu genellikle, “hücreler birlikte ateşlenir, birlikte bağlanırlar” diye özetlenebilir. Basitçe açıklamak gerekirse; hücreler çeşitli örüntülerde ateşlenmekte daha iyi hale geldikçe, sonucunda açığa çıkan düşünceler beynimizde daha da pekişir.
Bu modeli kullanarak, araştırmacılar sinir ağında üretilen toplam entropinin, öğrenmenin verimli olmasını zorladığını gösterdiler. Daha yavaş bir sinir hücresi öğrendiğinde, daha düşük ısının ve entropinin üretildiğini ve verimliliğin arttığını fark ettiler.
Peki bu bizim için ne anlam ifade ediyor?
Ne yazık ki, bu sonuçlar bize nasıl daha iyi öğreneceğimiz ve nasıl daha zeki olacağımız hakkında çok fazla şey söylemiyor. Nasıl insan beyni kadar verimli bir şekilde öğrenebilen bilgisayarlar üretebileceğimiz hakkında da sihirli çözümler de sunmuyor. Bu sonuçlar, sadece geri bildirimin kullanılmadığı basit öğrenme algoritmalarında kullanılabilir. Fakat araştırmacılar öğrenme üzerindeki çalışmalara yeni bir bakış açısı getirerek, beyin hücrelerimizin de evrenin geri kalanıyla aynı termodinamik yasaları takip ettiğine dair kanıtlar sunuyor.
Fakat yine de ekip, beynimizi termodinamik kavramlarıyla ele alan ilk grup değil. Geçen yıl Fransa ve Kanada’dan bir ekip, bilincin, basitçe entropinin ve kendilerini daha etkili bir biçimde organize eden beyinlerimizin bir yan etkisi olabileceğini öne sürmüşlerdi.
“Şaşırtıcı bir biçimde aynı basit sonuca ulaştık. Normal uyanık beyin durumları, en yüksek entropi değerlerini sunan, beyin ağları arasındaki etkileşmelere dair en yüksek sayıdaki olası konfigürasyonlarla karakterize ediliyor” diye anlatıyorlar.
Beyinlerimizin nasıl çalıştığını anlama sürecinde hala çok uzun bir yoldayız ve pek çok çalışma içerisinde bu iki tanesi, neden beyin hücrelerimizin şu anki halleriyle birbirlerine bağlandıklarını ve işlev gördüklerini açıklamaya çalıştı. Fakat her yeni ipucu, beyinlerimizin muazzam gücünün sırlarını çözmeye ve bundan yapay sistemlerde nasıl faydalanabileceğimizi öğrenmeye bir adım daha yaklaştırıyor.
“Sinir ağları üzerinde termodinamik bakış açısına sahip olmak, beynin verimi hakkında fikir yürütebilmek için bize yeni bir imkan sağladı ve performansını ölçmek için yeni bir yöntem sundu” diye anlatıyor Goldt.
Kaynak: Physicists Make the Case That Our Brains’ Learning Is Controlled by Entropy < http://www.sciencealert.com/physicists-show-that-our-brains-s-learning-is-controlled-by-entropy>
Makale Referans: Stochastic Thermodynamics of Learning https://arxiv.org/pdf/1611.09428.pdf
BilimFili.com " Beynin Öğrenişi Entropi Kontrolünde Olabilir"
https://bilimfili.com/beynin-ogrenisi-entropi-kontrolunde-olabilir/
Sağlık Haberleri
-
Uyku apnesi nedir?
-
Narkolepsi Nedir?
-
Çiçek Aşısının Keşfi: Tarihte Bir Dönüm Noktası ve Küresel Sağlık Başarısı
-
Çocukluk Döneminin Meydana Getirdiği Sık Görülen Hastalıklar ve Önleyici Sağlık Tedbirleri
-
Salgınların İzinde: Tarihin Dönüm Noktaları ve İnsanlığın Mücadelesi
-
"Kızamık Aşısının Keşfi: Hastalığın Kontrolünde Bir Dönüm Noktası"
-
Siyah Ve Yeşil Çay İçmenin Sağlığımıza Faydaları
-
Beyin ölümü ne anlama geliyor? Bilim, yaşamın sonunu nasıl tanımlıyor?
-
Virüsler hücreler arası iletişimi bozarak bağışıklık sistemini atlatıyor
-
Bağırsak bakterilerinin kilo almayla ilişkisi var mı?
-
Maymun çiçeği virüsü
-
Akciğer Kanseri
-
Kleefstra sendromu del(9q34)
-
Subtelomerik mikrodelesyon sendromları
-
Langer-Giedion Sendromu - Trikorinofalangeal sendrom