Bisiklete binmek tüm fonksiyonlarıyla ve bütünüyle bir beyin gerektirmiyor. Aslında sadece iki nöron yeterli, ya da dijital nöral ağ üzerinde yerleştirilmiş iki düğüm.
Zürih’teki Nöroinformatik Enstitüsü’nden araştırmacı Matthew Cook düşünme dediğimiz olgunun nasıl gerçekleştiği; düşünmenin yapılanması ve dış dünyaya cevap verecek şekilde düşünmenin nasıl evrimleştiği üzerine yoğunlaşmış bir araştırmacı. Spesifik problemleri çözmek için tasarlanmış “nöral ağlar”da araştırmacılara beyindeki düşünme sürecinin modelini çıkarmak da yardımcı olabiliyor.
Bu nöral ağlar gerçek nöronları birbirine bağlamakla elde edilmiyor. Onun yerine, yönlendirilmiş düğüm kümeleri ve model nöronlardan oluşan bu ağlar, bir bilgisayar üzerinde diğerleriyle iletişime geçebilen yapılar. Bu ağlar karmaşık problemlerle uğraşmada, onları anlayıp çözmekte göz alıcı bir biçimde yetenekli ve bunun için öncesinde onlara herhangi programlanmış bir veri girişi gerekmiyor.
Cook iki düğümlü (nodlu) ağı yaptığında ve insanla ya da ayrıcalıklı ve derinlikli bir algoritmayla kıyasladığında bunun bir fizik simülatöründe bisiklet sürmekte çok daha başarılı olduğunu bulmuş.
Hepsi – algoritma, insan ya da nöral ağ- bir bisikleti sürerken aynı bilgiyi kullanır. Bisikletin hızını ayarlar, uzaydaki yerini ve gidonun açısını belirler, hangi tarafına ne kadar eğimle eğileceğini hesaplar, gidona uyguladığı itme çekme kuvvetini ve pedallama için arka tekere verilecek gücü bilebilir.
İlk önce algoritma ile işe başlandı çalışmada. Profesör, algoritmayı bir “hareket” anı seçmek üzere “eğer ki” terimiyle yapılandırdı ve her olası hareketin tüm olası sonuçlarını hesaba katarak bunu oluşturdu: “Hangi hareket bisikleti ayağa kaldırır? Hangi hareket onu düz çizgide ilerletebilir? Ya da hızlandırır?” gibi.
Fakat algoritma bir defada birden fazla şeyi yapmakta kötüydü. Ayakta durmaya odaklanması söylendiğinde, gidonla daireler çiziyor ve ilerleyici bir hamle yapamıyordu. Düz çizgide ilerlemesi söylendiğinde ise düşmeden önce ancak birkaç pedal çevirebiliyordu. Ve hıza odaklanması istendiğinde bisikletin bir tarafından diğer tarafına yüklenip küçük hızlanmalar yaratmaya çalışıyordu.
Her neyse, profesör Cook böyle bir algoritmanın gerçek hayatta işe yaramayacağının notunu aldı.
Bir sonraki sıra, insandaydı. Bisikleti bir klavyeden kontrol edip onu bir ekranda izlemekti amacı.
“Gerçek hayatta iyi bisiklet sürmenin simülasyonda da işe yarayacağını düşünmüştüm” diyor Cook.
Fakat sonuç böyle değil. Gerçek hayatta bisiklet sürmenin fiziksel duyuları olmadan verilen bu görev sezgilere son derece aykırı ve umduğundan da karmaşık çıktı.
“Hatta ilk seferde simulatörde bir hata olduğunu düşündüm, çünkü sağa dönmek için gidona soldan ittirmem gerekti. Elbette durup düşününce bu kesinlikle doğru. Sağa dönmek için bisiklet sağa eğimlenmeli ve bunu yapmanın tek yolu bisikletin yerle temas noktasını sola doğru kaydırmak. Bu da sola doğru bir ittirme gerektiriyor.” diyor profesör.
Yine de Cook ve denekler zamanla bisikleti dolaştırmayı iyi bir şekilde öğrenmeyi başardılar. Kendi deneyimlerine ve diğer sürücülerin ona kendi stratejilerinden verdikleri ipuçlarına dayanarak, Cook, bisiklet sürmeyi başarıyla öğrenebileceğine inandığı iki düğümlü basit bir ağ yaptı devamında.
Ağdaki ilk nöron bisikletin etrafındaki dünyayı ve onu nerede bulunursa tutabileceğini algılıyor. Ayrıca bisikleti ne kadar eğebileceğini ve bunun hangi yöne doğru olacağına karar veriyor. Bu nöron daha sonra bu bilgiyi ağdaki ikinci nörona gönderiyor ve bisikletin kesin hakimiyetini sağlayan bu ikinci nöron belirtilen kontrol yönergeleriyle bisikleti sürmek için ne yapılması gerektiğine karar veriyor.
Aniden bu basit sistem görevi yerine getiriyor ve bisikleti nereye gitmesi isteniyorsa oraya başarıyla götürüyor. Çok düşük hızlarda dengesizleşebiliyor ancak iyi bir sürüş tutturduğu sürece çok karmaşık biçimlerdeki yollar üzerinde de ilerleyebiliyor.
Bu tarz bir projenin bir sonraki aşaması sadece uyaranlara cevap vermekle yetinmeyen; onları geliştiren ve bazı görevleri gerçekleştirmek için sadece refleksleri öyle yapmalarını söylüyor diye değil, birtakım şeyleri “ne için” yapmaları gerektiği hakkındaki düşüncelerinin ya da “inançlar”ının üstüne eğilen ağlar yapmayı başarabilmek.
Ahmet Caner Sönmez
Kaynak: Live Science
Matematiksel