Yangi tadqiqot o‘qitish neyron tarmoqlarning miyani taqlid qilish qobiliyatini yaxshilaydi degan taxminni shubha ostiga qo‘yadi. Tadqiqotchilar nazorat ostida o‘qitishning birgina davrasi modelning erta ko‘rish po‘stlog‘i bilan mosligini ishlatilgan o‘rganish qoidasiga qarab 25–90% ga kamaytirishi mumkinligini aniqladilar.
Tadqiqot
Nils Leutenegger, mashina o‘rganishi va nevrologiya kesishmasida ishlaydigan tadqiqotchi, THINGS ma'lumotlar bazasidagi 720 ta ob'ekt tasviri bilan neyron tarmoqlarni o‘qitdi. U modellarning ichki reprezentatsiyalari uchta sub'ektning oltita ko‘rish miya sohasidagi fMRI ma'lumotlariga qanchalik mos kelishini o‘lchadi. 2026 yil may oyida arXiv-da e'lon qilingan tadqiqot sakkizta o‘qitish nuqtasida reprezentatsion o‘xshashlik tahlili (RSA) yordamida moslikni kuzatdi.
To‘rtta o‘rganish qoidasi solishtirildi: backpropagation (BP), feedback alignment (FA), predictive coding (PC) va spike-timing-dependent plasticity (STDP). Natijalar shuni ko‘rsatdiki, birgina epox o‘qitish V1 mosligini 25-90% ga kamaytirdi. Backpropagation V1 mosligida eng katta pasayishga sabab bo‘ldi (Δr = -0.08), predictive coding va STDP esa miyaga o‘xshash tuzilmani ko‘proq saqladi (Δr ≈ -0.04). Qizig‘i, ob'ekt-selektiv po‘stloqda (LOC) teskari tendensiya kuzatildi, BP eng katta o‘sishni ko‘rsatdi, ammo mutlaq o‘zgarish kichik edi.
Bu natijalar shuni ko‘rsatadiki, o‘qitilmagan tarmoqlar allaqachon o‘z arxitekturasi orqali past darajadagi vizual statistikani ushlaydi. Backpropagation kabi global xato signallari erta reprezentatsiyalarni agressiv ravishda o‘zgartiradi, mahalliy o‘rganish qoidalari (PC, STDP) esa miyaga o‘xshash tuzilmani yaxshiroq saqlaydi.
Nega Bu Muhim
Bu tadqiqot sun'iy intellekt va nevrologiya uchun muhim ahamiyatga ega. U shuni ko‘rsatadiki, neyron tarmoqlarni backpropagation bilan o‘qitish ularni miyaga kamroq o‘xshash qilishi mumkin, ayniqsa erta ko‘rish sohalarida. O‘qitilmagan tarmoqlarning miya bilan yaxshi mos kelishi arxitekturalarga o‘rnatilgan induktiv moyilliklarning kuchini ta'kidlaydi. IQGenio kabi miya o‘rgatish platformalari uchun bu barcha o‘rganish usullari teng emasligini – ba'zilari miyaning tabiiy ishlashini samaraliroq ishlatishi mumkinligini ko‘rsatadi.
Siz Nima Qila Olasiz
Bu topilmalar sun'iy tarmoqlarga tegishli bo‘lsa-da, ular o‘rganish strategiyalari muhimligini eslatadi. O‘z vizual tizimingizni keskin saqlash uchun mahalliy, teskari aloqaga asoslangan o‘rganishni talab qiladigan vazifalarni bajaring – masalan, fazoviy fikrlash yoki naqsh aniqlashni talab qiladigan jumboqlar. Yodlab olishga haddan tashqari tayanmang; buning o‘rniga, asosiy tuzilmalarni tushunishga e'tibor qarating.
Manba: arXiv q-bio.NC
O‘z miyangiz haqida qiziqasizmi? Bepul adaptiv IQ testimizni o‘ting yoki 306 ta miya o‘rgatish darajasini sinab ko‘ring.
