İnsanın görsel ve işitsel algısını taklit eden bilgisayar modeli geliştirildi

Liverpool Üniversitesi’nden araştırmacılar, insan beyninin yaptığı gibi görsel ve işitsel bilgileri birleştirebilen yenilikçi bir bilgisayar modeli geliştirdi. Biyolojik sistemlerden esinlenen bu teknoloji, makinelerin dünyayı daha doğal bir şekilde algılamasının önünü açabilir.

Böceklerde keşfedilen beyin fonksiyonu temel alındı

Psikoloji Bölümü’nden Dr. Cesare Parise, ilk olarak böceklerde keşfedilen bir beyin fonksiyonunu temel alarak, hareketi algılama mekanizmasını yeniden yorumladı. Bu yaklaşım, soyut parametrelerle çalışan eski modellerin aksine, doğrudan gerçek görüntü ve ses verileri üzerinde çalışabiliyor.

İnsan beyni, konuşan birini izlerken ses ve görüntüyü otomatik olarak eşleştirir. Bu senkronizasyon, uyumsuz sesler ve dudak hareketlerinin yeni bir algı yarattığı “McGurk etkisi” veya bir sesin kukladan geliyormuş gibi göründüğü “karın konuşturma yanılsaması” gibi fenomenlerin temelini oluşturuyor. Parise’nin çalışması, beynin ses ve görüntünün eşleştiğini nasıl bildiğine dair temel bir soruyu araştırıyor.

Önceki modeller, videoyu doğrudan işleyip sesle senkron olup olmadığını değerlendiremiyordu. Parise, bu eksikliği gidermek için, flaşlar ve tıklamalar gibi basit görsel-işitsel desenlere verilen insan tepkilerini taklit edebilen Multisensory Correlation Detector (MCD) adlı sistemin genişletilmiş bir versiyonunu geliştirdi. Model, görsel ve işitsel uzayda yerleştirilen bir dizi dedektörden oluşuyor; böylece karmaşık, gerçek dünyadaki sinyalleri analiz edebiliyor.

Araştırma kapsamında sistem, insan, maymun ve fareler üzerinde yapılmış 69 farklı deneyin sonuçlarını başarıyla taklit etti. Bu, şimdiye kadar çoklu-duyusal algı alanında yapılan en kapsamlı simülasyon olarak değerlendiriliyor.

Yeni model, türler arası davranış kalıplarını başarıyla eşleştirirken, önde gelen Bayesyen Nedensel Çıkarım modelinden de daha iyi performans gösterdi. Ayrıca, insanların video izlerken bakışlarını en çok odakladıkları bölgeleri tahmin edebilmesi sayesinde hafif bir “dikkat modeli” gibi de çalışıyor.

Parise’ye göre bu buluş, sinirbilim sınırlarını aşarak yapay zekaya da ilham verebilir: “Evrim, ses ve görüntüyü hizalama sorununu zaten çözmüş. Biz sadece doğadaki bu basit ama güçlü hesaplamaları taklit ediyoruz.”

Model eğitim gerektirmiyor

Modelin en dikkat çekici özelliği, hiçbir eğitim gerektirmemesi ve ham ses-görüntü verisiyle çalışabilmesi. Günümüzün büyük, veriye aç modellerinin aksine bu sistem, hafif, verimli ve genellenebilir yapısıyla öne çıkıyor.

Bu yaklaşım, robotik sistemlerden güvenlik kameralarına, otomatik video analizi araçlarından sürücüsüz araç sensörlerine kadar birçok alanda kullanılabilecek potansiyele sahip. Böceklerin basit sinirsel mekanizmalarından yola çıkarak geliştirilen bu model, hem insan beyninin algılamasını anlamada hem de geleceğin daha doğal yapay zeka sistemlerini tasarlamada yeni bir dönemi başlatabilir.