OIST araştırmacıları, yapay zekâ modellerine ‘içkonuşma’ ve kısa süreli çalışma belleği eklemenin, yeni görevlere ve çok adımlı problemlere daha hızlı uyum sağladığını gösterdi. Yöntem, çok daha az eğitim verisiyle esneklik ve genelleme sağlıyor.
Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) ekibinin yeni çalışması, yapay zekânın insan benzeri bir içsel diyalog öğrenmesiyle daha esnek hale geldiğini gösteriyor. Neural Computation’da yayımlanan makalede yazarlar, modellerin kısa süreli (çalışma) belleğiyle birlikte içsel konuşma hedefleri verilince, çok görevli ortamlarda ve adım adım çözülmesi gereken görevlerde daha iyi performans ve genelleme sağlandığını bildirdiler.
içkonuşma: makinenin kendi kendine mırıldanması
Araştırmacılar, model mimarisine doğrudan bir değişiklikten çok, eğitim sürecine eklenen etkileşim dinamiklerinin etkisini incelediler. Sisteme birden fazla çalışma belleği yuvası verildiğinde ve modelden belirli sayıda içsel ‘mırıldama’ (yani içkonuşma) yapması istendiğinde, modeller zorlu sıralama ters çevirme ve desen yeniden yaratma gibi problemleri daha güvenilir biçimde çözebildi. Ekip, bu yaklaşımın büyük veri setlerine olan bağımlılığı azaltıp, daha az örnekle genelleme yeteneğini artırdığını vurguluyor.
Çalışmanın ilk yazarı Dr. Jeffrey Queißer, içsel etkileşimlerin öğrenme süreçlerini biçimlendirdiğini belirtiyor ve disiplinler arası bir bakış açısıyla —gelişimsel sinirbilim, psikoloji, makine öğrenmesi ve robotik— yeni öğrenme yöntemleri geliştirmeye çalıştıklarını ifade ediyor. Yöntemin faydaları özellikle görevler arası hızlı geçiş, hedef değiştirme ve çok adımlı planlama gerektiren durumlarda dikkat çekti.
Araştırma laboratuvar ortamındaki temiz testlerin ötesine geçmeyi planlıyor: ekip, aynı yaklaşımı gerçek dünyadaki gürültülü, dinamik koşullarda ve ev/zirai robotik uygulamalarda sınamayı hedefliyor. Makale: Jeffrey Frederic Queißer ve Jun Tani, “Working Memory and Self-Directed Inner Speech Enhance Multitask Generalization in Active Inference”, Neural Computation (2026), DOI: 10.1162/NECO.a.36.
Bir Cevap Bırakın