Rus və Britaniya alimləri yaddaşın strukturunu və onun əsas elementlərini araşdırmaq məqsədilə yeni bir matematik model hazırlayıblar. Bu model vasitəsilə, canlılar və süni intellekt sistemləri üçün optimal hiss sayını hesablayıblar. Araşdırmalar göstərir ki, yaddaşda saxlanılan konseptlərin maksimal sayı, hər bir konseptin yeddi ayrı xüsusiyyətlə bağlı olduğu halda əldə olunur. ### Yaddaşın Əsas Elementləri Alimlər qeyd edirlər ki, yaddaşın əsas vahidləri olan enqramlar insan beynində və digər canlıların beynində necə formalaşır və dəyişir, uzun müddətdir elm adamlarının maraq dairəsindədir. Engramlar, müəyyən bir ideal abstrakt obyekt olaraq təsvir edilir və bir sıra xüsusiyyətlərlə xarakterizə olunur. Məsələn, “banan” anlayışı görmə, iy, dad və digər duyğu orqanları vasitəsilə alınan məlumatlarla əlaqəlidir. ### Araşdırmanın Gedişi Yaddaşın mexanizmlərini öyrənmək üçün alimlər yaradılan matematik modeli müxtəlif vəziyyətlərdə enqramların vəziyyətini izləmək üçün istifadə ediblər. Alimlər hesablamalar zamanı enqramların müəyyən bir sabit vəziyyətə keçdiyini və “yetkin” bir paylanma əldə etdiyini aşkar ediblər. Bu sabit vəziyyətdə yaddaşda ən çox müstəqil enqramların yerləşməsi mümkün olur və bu, ölçülərin yeddi olduğu halda baş verir. ### Robotlar və Süni İntellekt üçün Tətbiqlər Araşdırmanın nəticələrinə əsasən, yeddi hiss ölçüsünün yaddaşın sabit və davamlı bir xüsusiyyəti olduğu müəyyən edilib. Bu nəticə, süni intellekt və robototexnika sahələrində insan yaddaşına bənzər sistemlərin yaradılmasında nəzərə alınmalıdır. Alimlər bildirirlər ki, bu məlumatlar yaddaşın inkişafı və konseptual məkanın optimallaşdırılması üçün mühüm əhəmiyyət kəsb edir. ### Alimlərin Nəticələri “Skoltex” Mərkəzinin professoru Nikolay Brilyantov qeyd edir ki, bu nəticələr insan orqanlarına aid olsa da, robototexnika və süni intellekt nəzəriyyəsində daha faydalı ola bilər. O vurğulayıb ki, bu model yaddaşın təkamülü və konseptual məkanın ölçüləri ilə bağlı maraqlı faktları üzə çıxarıb. Bu araşdırma yaddaşın mexanizmlərinin təkmilləşdirilməsi və süni intellekt sistemlərinin effektivliyinin artırılması üçün yeni perspektivlər açır.