Vay, iyi.
Google, geçtiğimiz Mayıs ayında AutoML projesini ortaya çıkardı. Bu yapay zeka, başka yapay zeka oluşturmalarına yardımcı olmak için tasarlanmış.
Şimdi ise Google, AutoML’nin insanların tasarladığı en iyi sistemlerden daha verimli ve daha güçlü bir makine öğrenim yazılımı oluşturarak, insan yapay zeka mühendislerini kendi oyunlarında yendiğini duyurdu.
Geçenlerde bir AutoML sistemi, görüntüleri içeriklerine göre sınıflandırma konusunda rekor kırarak yüzde 82 başarı elde etmişti.
Bu nispeten basit bir iş olsa da, AutoML ayrıca özerk robotların ve artırılmış gerçekliğin ayrılmaz bir parçası olan daha karmaşık bir görevde, insanların oluşturduğu sistemi alt etti; bir görüntüde bulunan birden fazla nesnenin yerini işaretledi.
AutoML bu iş için yüzde 43 oranında başarı elde ederken, insanların oluşturduğu sistemin başarı oranı yüzde 39 olmuştu.
Bu sonuçlar anlam taşıyor çünkü Google’da bile yeni nesil yapay zeka sistemlerini inşa edecek uzmanlığa sahip olan az miktarda kişi bulunuyor. Bu alanı makineleştirmek yüksek beceri gerektiriyor ancak bir kez başarıldığı zaman, endüstriyi değiştirecek.
WIRED dergisi, Google CEO’su Sundar Pichai’nin şöyle söylediğini aktarıyor: “Bugün bunları, makine öğrenimi bilim insanları yapıyor ve bunu yapabilen insanlar, dünyada çapındaki birkaç bin bilim insanı.”
“Yüz binlerce geliştiricinin bunu yapabilmesini mümkün kılmak istiyoruz.”
Metaöğrenimin çoğu kısmı, insanların sinir ağlarını taklit etmek ve bu ağlara giderek daha fazla veri yüklemekten oluşuyor. Yani o kadar zor bir şey değil.
Daha ziyade, makinelerin eğitildiği zaman tamamen uygun hale geldikleri bir sürü takma sökme işi. İşin zor kısmı, başlangıçta beyin yapısını taklit etmek ve bunu, daha karmaşık sorunlarla uğraşacak ölçeklerde yapmak.
Yine de, mevcut bir sistemi değiştirip yeni ihtiyaçları karşılamasını sağlamak, sinir sistemini en baştan tasarlamaktan daha kolay. Ancak bu araştırma, bunun geçici bir durum olduğunu söylüyor gibi görünüyor.
Yapay zekalar yeni ve daha karmaşık sistemleri daha kolay tasarladıkça, insanların bu konuda bekçilik yapması önemli hale gelecek. Yapay zeka sistemleri, etnik kimlikler ve cinsiyet kimliklerini olumsuz klişeler ile ilişkilendirmek gibi peşin hükümlü bağlantıları kazara ve kolay şekilde oluşturabiliyorlar.
Ancak insan mühendisler, sistem oluşturmayı kapsayan angarya işlerde daha az zaman harcarsa, gözetim ve düzeltme yapmak için daha fazla zamanları olacak.
Google AutoML’yi geliştirerek, programcıların pratik uygulamalar için kullanacağı kadar iyi hale getirmeyi hedefliyor. Eğer bunu başarırlarsa, AutoML’nin etkileri muhtemelen Google’ın çok ötesinde olacak.
WIRED’ın aktardığına göre Pichai geçen haftaki aynı etkinlikte “Bunu demokratikleştirmek istiyoruz,” demiş; yani şirket, AutoML’nin Google’ın dışında da kullanılabilmesini umuyor.
Futurism
