Duygusal Yapay Zeka: Yapay Zeka Acıkabilir mi?

Arasındaki ilişki yapay zeka (AI) ve insan duyguları, özellikle de beslenme tercihlerimiz bağlamında, büyüleyici ve gelişen bir araştırma alanıdır. YZ önemli bir ilerleme kaydetmiş olsa da adımlar Son yıllarda, ağırlıklı olarak insan zekasının analitik ve mantıksal yönlerine odaklanmıştır. Duygusal zekaGünlük hayatımızda çok önemli bir rol oynayan yapay zeka gelişimi büyük ölçüde göz ardı edilmiştir. Penn State Üniversitesi'nden bir grup araştırmacı bu boşluğu doldurmak ve duygusal zekayı içeren Duygusal Yapay Zeka sistemleri oluşturmak için öncü bir yolculuğa çıkmıştır.

İnsan Davranışının Karmaşıklığını Anlamak

İnsan davranışı, fizyolojik ihtiyaçlar ve psikolojik arzuların karmaşık bir etkileşimidir. Duygular genellikle seçimlerimizi belirler ve bu karmaşıklık, genellikle karar verme süreçleri için matematiksel modellere ve verilere dayanan duygusal yapay zeka sistemleri oluşturmak için bir zorluk oluşturmuştur. Gözlemlenebilen ancak doğru bir şekilde ölçülmesi zor olan insan davranışının aksine, bir robotta duygusal zekayı kopyalamak şu anda zor bir hedeftir.

Duygusal Zekada Lezzetin Rolü

Duygusal zekanın insan davranışındaki büyüleyici yönlerinden biri de yemekle olan ilişkimizdir. Ne yemeyi seçtiğimiz, tat alma duyumuzun lezzet tercihlerine göre yiyecek seçimlerimizi nasıl yönlendirdiğini ifade eden gustasyon sürecinden derinden etkilenir. Bu süreç, yalnızca fizyolojik açlık nedeniyle yemek yemekten farklıdır.

Çok çeşitli yiyecek seçeneklerine erişiminiz olduğunu düşünün. Çok acı bir şey seçmeniz pek olası değildir; bunun yerine daha tatlı bir şeyi tercih edersiniz. Bu tercih, fiziksel olarak aç olmadığımızda bile psikolojik durumumuzun yiyecek seçimlerimizi nasıl etkilediğini göstermektedir.

Yapay Zeka'da Tat Alma Deneyiminin Çoğaltılması

Penn State'teki araştırmacılar, yapay zekada insan tat alma deneyimini taklit etmek için yeni bir yaklaşım geliştirdiler. Bir ila birkaç atomdan oluşan inanılmaz derecede ince malzemeler olan 2D malzemeler kullanarak bir "elektronik dil" ve bir "elektronik tat alma korteksi" oluşturdular.

Bu sistemdeki elektronik "tat tomurcukları", gaz veya kimyasal molekülleri tespit edebilen, chemitransistors adı verilen küçük, grafen bazlı sensörlerden oluşmaktadır. "Tat alma korteksi", molibden disülfürden yapılmış, geçmiş sinyalleri hatırlayabilen bir transistör türü olan memtransistörleri içeriyor. Bu düzenek, fizyolojik "açlık nöronlarını", psikolojik "iştah nöronlarını" ve bir "beslenme devresini" birbirine bağlayan bir "elektronik tat korteksinin" oluşturulmasını sağlıyor.

Örneğin, cihaz tuzu (sodyum klorür) algıladığında, sodyum iyonlarını algılayarak tuzu "tatmasını" sağlar.

2D Malzemelerin Güçlü Yönleri

Grafen ve molibden disülfür olmak üzere iki farklı 2D malzemenin seçimi, bu yapay tat alma sistemini oluştururken birbirlerinin güçlü yönlerini tamamlıyor. Grafen mükemmel bir kimyasal sensör görevi görürken, molibden disülfür beyin devrelerini taklit etmek için kritik olan devre ve mantık için bir yarı iletken işlevi görüyor.

Teknoloji Uygulamaları

Bu robotik tat alma sisteminin potansiyel uygulamaları umut vericidir. Bunlar, kilo yönetimi için duygusal zekaya dayalı yapay zeka tarafından oluşturulan diyetlerden restoranlarda kişiselleştirilmiş yemek önerilerine kadar uzanıyor. Araştırmacıların bir sonraki hedefi, elektronik dilin tanıyabileceği tat yelpazesini genişletmek.

Dilimizdeki yaklaşık 10.000 tat reseptörünü taklit eden, her biri diğerlerinden biraz farklı olan ve ince tat farklılıklarının ayırt edilmesine olanak tanıyan grafen cihaz dizileri oluşturmayı hedefliyorlar. Nihayetinde, şarap tadımı gibi görevlerde mükemmelleşmek üzere eğitilebilecek yapay zeka sistemleri öngörüyorlar.

Gelecek Yönelimler ve Lezzet Ötesi

Araştırmacılar, tat alma teknolojisini geliştirmenin ötesinde, "dil" ve "tat alma devresini" tek bir çipe entegre ederek sistemi daha da kolaylaştırmayı planlıyor. Ayrıca, bu tat alma duygusal zekâ kavramını görme, işitme, dokunma ve koku alma gibi diğer insan duyularına da genişleterek gelişmiş duygusal yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı amaçlıyorlar.

Bu araştırmada gösterilen devreler nispeten basit olsa da, amaç insan davranışını yakından taklit etmek için bunları daha da iyileştirmektir. İnsan beyni hakkındaki anlayışımız ilerledikçe, bu teknolojiler daha da sofistike hale gelebilir.

Katkıda Bulunanlar ve Finansman

Çalışmada Dipanjan Sen, Akshay Wali ve Harikrishnan Ravichandran'ın yanı sıra Saptarshi Das, Andrew Pannone ve Subir Ghosh'un da aralarında bulunduğu bir araştırmacı ekibi yer aldı. Araştırma, Amerika Birleşik Devletleri Ordusu Araştırma Ofisi ve Ulusal Bilim Vakfı'nın Erken KARİYER Ödülü'nden destek aldı.

İnsan davranışı ve duygularının karmaşık dünyasını keşfetmeye devam ederken, duygusal zekânın bu elektronik dil gibi yapay zekâ sistemlerine entegre edilmesi, bizi insanlar gibi anlayan ve bizimle daha fazla etkileşime giren bir yapay zekâ yaratma yolunda heyecan verici bir adımdır.