Nature dergisinde yayımlanan ve Mount Sinai Icahn Tıp Fakültesi Friedman Beyin Enstitüsü araştırmacıları tarafından yürütülen yeni çalışmada, takım çalışması ve liderlik mekanizmalarının beyindeki hücresel temelleri aydınlatıldı. Araştırma ekibi, iki canlının ortak bir hedefe ulaşmak için iş birliği yaptığı anlarda prefrontal kortekste oluşan dinamik sosyal haritaları ortaya çıkarırken, davranışları yönlendiren gizli hedefleri beyin aktivitesinden okuyabilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.

Dr. Herbert Zheng Wu liderliğindeki araştırma grubu, minyatür mikroskoplar (miniscopes) ve tek-hücre kalsiyum görüntüleme teknolojilerini kullanarak ortak bir ödül görevinde iş birliği yapan hayvanların prefrontal korteks aktivitelerini hücresel çözünürlükte kaydetti. Bulgular, önceden belirlenmiş bir hiyerarşi olmaksızın lider ve takipçi rollerinin kendiliğinden ortaya çıktığını gösterdi.

Çalışmanın en dikkat çekici sonucu ise liderlik algısını yeniden tanımlaması oldu: Lider hedefi belirlerken, takipçinin partnerini milisaniyelik hassasiyetle izleyebilmek için prefrontal korteksinde çok daha güçlü bir "egosentrik sosyal değer haritası" oluşturduğu ve takımı bir arada tutan asıl bilişsel yükü taşıdığı saptandı. Optogenetik yöntemlerle bu bölge susturulduğunda iş birliğinin tamamen bozulduğu gözlemlendi.

Araştırmacılar, canlıların anlık kararlarını yönlendiren gizli hedefleri modellemek amacıyla "çoklu etmenli tersine pekiştirmeli öğrenme" (Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning) adlı yenilikçi bir yapay zeka algoritması geliştirdi. Yapay zekanın yalnızca hareket verilerinden çıkardığı örtük niyetlerin, prefrontal korteksteki nöronal ateşleme örüntüleriyle birebir örtüştüğü ve doğrudan nöronlardan deşifre edilebildiği kanıtlandı.

Prefrontal korteksteki bu sosyal ağların otizm ve şizofreni gibi sosyal etkileşim zorluklarıyla seyreden durumlarda etkilenen devrelerle örtüşmesi, nörogelişimsel bozuklukların modellenmesinde yeni bir klinik zemin sunuyor. Aynı zamanda bulgular, insanlarla ve otonom etmenlerle doğal ve esnek biçimde iş birliği yapabilen yeni nesil sosyal yapay zeka ajanları tasarlamak için biyolojik bir kılavuz niteliği taşıyor.