İsviçre’deki EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) araştırmacıları, insan beyninin çalışma biçiminden ilham alan yeni nesil bir büyük dil modeli (LLM) geliştirdi. “MiCRo” (Mixture of Cognitive Reasoners) adı verilen model, geleneksel yapay zekâ sistemlerinden farklı olarak uzmanlaşmış bilişsel modüllere ayrılıyor. Bu sayede hem karar alma süreci daha şeffaf hale geliyor hem de kullanıcılar modelin nasıl düşündüğünü daha iyi anlayabiliyor.
Bugün kullanılan büyük dil modelleri, bir soruyla karşılaştıklarında geçmişte öğrendikleri örüntülerden yararlanarak yanıt üretse de, hangi bilgilere neden ağırlık verdikleri çoğu zaman bir “kara kutu” olarak kalıyor. EPFL ekibi ise bu sorunu ortadan kaldırmayı amaçlayan yeni bir mimari geliştirdi.
İnsan beynindeki iş bölümü örnek alındı
MiCRo’nun en dikkat çekici özelliği, insan beynindeki farklı bölgelerin görev dağılımını örnek alması.
Araştırmacılar modeli dört farklı uzman modüle ayırdı. Her modül belirli bir bilişsel göreve odaklanıyor. Örneğin bazı modüller mantıksal akıl yürütme, bazıları dil işleme, bazıları ise sosyal değerlendirme gibi farklı alanlarda uzmanlaşıyor. Böylece model, gelen soruyu en uygun “uzmana” yönlendirerek yanıt oluşturuyor.
Projeye liderlik eden doktora öğrencisi Badr AlKhamissi, insan beyninin belirli görevler için özelleşmiş bölgelerden oluştuğunu belirterek, mevcut büyük dil modellerinde bu iş bölümünün yeterince görülmediğini ifade etti. Araştırma ekibinin bu nedenle nörobilimde iyi tanımlanmış dört beyin bölgesini temel alarak benzer bir mimari oluşturduğunu söyledi.
Yapay zekânın kararları daha anlaşılır hale geliyor
Araştırmacılara göre bu mimari yalnızca performansı artırmıyor, aynı zamanda modelin karar alma sürecini de daha şeffaf hale getiriyor.
Kullanıcılar gerektiğinde belirli modüllerin etkisini artırabiliyor veya azaltabiliyor. Örneğin sosyal değerlendirmelerin daha baskın olması ya da mantıksal çıkarımların öne çıkarılması doğrudan model mimarisi üzerinde yapılabiliyor. Böylece yalnızca istem (prompt) yazarak değil, modelin çalışma yapısı değiştirilerek farklı davranışlar elde edilebiliyor.
Yapay zekâ beyni anlamaya da yardımcı olabilir
MiCRo’nun geliştirilmesi sırasında EPFL ekibi, Harvard Üniversitesi ve MIT’den nörobilimci Greta Tuckute ile birlikte çalıştı.
Araştırmacılar önce insanların zor matematik problemleri ve farklı bilişsel görevler sırasında hangi beyin bölgelerini kullandığını analiz etti. Daha sonra aynı testler MiCRo üzerinde uygulanarak hangi uzman modüllerin benzer görevlerde devreye girdiği incelendi.
Badr AlKhamissi, bu yaklaşım sayesinde yalnızca nörobilimden yapay zekâya bilgi aktarılmadığını, aynı zamanda yapay zekâ modellerinin gelecekte beynin çalışma mekanizmalarını anlamaya da katkı sağlayabileceğini belirtti.
“İki alan birbirini besliyor”
Araştırmacılara göre çalışma, yapay zekâ ile nörobilim arasında çift yönlü bir etkileşim oluşturuyor.
Bir yandan insan beynine ilişkin bilimsel bilgiler daha gelişmiş yapay zekâ modellerinin geliştirilmesine katkı sağlarken, diğer yandan bu yeni modeller de beynin farklı bölgelerinin hangi görevlerde nasıl çalıştığını anlamak için araştırmacılara yeni araçlar sunabilir. Böylece yapay zekâ ve nörobilim birbirini sürekli geliştiren bir araştırma döngüsüne dönüşebilir.
