Modern sinir ağlarının temeli, insan beynindeki sinir ağlarına benzerlik düşüncesidir. Bloomington’daki Indiana Üniversitesi’nden bilim adamları, benzer bir şey yaratma ihtiyacından kurtulmanın ve sadece orijinali almanın mümkün olup olmadığını görmeye karar verdiler. Bunu yapmak için, tıpkı bizim geleneksel bilgisayarlarda modern sinir ağlarını kullandığımız gibi, insan beyni organoidleri yetiştirdiler ve bunların kullanılıp kullanılamayacağını test ettiler. Yani silikonu organik maddeyle değiştirin.


DALL-E tarafından oluşturuldu

Bu sadece ilk deney ve projenin yazarları herhangi bir büyük sonuca varmıyor, ancak en azından bazı olumlu sonuçlar aldılar.

Sistemlerine Brainoware adını verdiler. Deney, bazı çekincelere rağmen, tıpkı yapay sinir ağlarının yaptığı gibi, beyin organoidlerine konuşmayı tanımanın öğretilebileceğini gösterdi.

Makalede konuşma tanımayı test etmek için Japonca sesli harf veri tabanı kullanıldı. Araştırmacılar sekiz farklı erkek sesinden izole edilmiş Japonca sesli harflerden oluşan 240 ses dosyası aldı. Bu ses dosyaları, beyin organoidine iletilen elektriksel uyarı dizilerine dönüştürüldü. Bu eylemler, kaydedilen organellerde belirli bir aktiviteye neden oldu. Aslında bu sinir ağının eğitilme süreciydi.

Bilim insanları, tıpkı modern sinir ağlarının öğrettiği gibi, insan beyninin organoidini konuşmayı tanıyacak şekilde eğitti

Bu süreç ve test süreci aşağıdaki adımları içeriyordu:

  • Ses dosyaları, sesi algılamak için biyolojik araçlara sahip olmadığı için beyin organoidi tarafından yorumlanıp işlenebilecek elektriksel uyarılara dönüştürüldü. Basitçe söylemek gerekirse, kulakları yoktur.
  • Brainoware daha sonra farklı konuşmacıların sesli harf telaffuzlarını tanımak ve sınıflandırmak için sinir ağı aktivite verileri üzerinde eğitildi.
  • Sistemi eğittikten sonra, aynı konuşmacılardan gelen aynı sesli harfler kullanılarak testler gerçekleştirildi, ancak sistemin sesli harfleri telaffuzdaki farklılıkları hesaba katmadan ne kadar doğru tanıyabildiğini test etmek için.
  • Eğitim ve testlerden sonra konuşma tanımanın doğruluğu değerlendirildi. Süreç, sistemin sesli harfleri ne kadar doğru tanıdığını belirlemek için bir hata matrisinin analiz edilmesini içeriyordu.

Sonuçta sonuçlar, Brainoware’in tekrarlanan eğitimlerden sonra konuşma tanıma doğruluğunu artırabildiğini gösterdi. Basitçe söylemek gerekirse, organoidin sinir ağı, başlangıçta herhangi bir şeye programlanmadan belirli bir işi daha iyi yapmayı öğrendi.



genel-22