Yapay zeka alanındaki en önemli noktalardan biri insanlar gibi öğrenebilen bilgisayarlardır. Örnek vermek gerekirse; birini diş fırçası kullanırken görürseniz ve diş fırçasının ne amaçla kullanıldığını biliyorsanız diğer diş fırçalarını tanımlamak sizin için gayet kolay olacaktır. Uzun, ince bir yapıya ve sert kıllara ve bir tutacak kısmına sahipse, bunun bir diş fırçası olduğuna kesinlikle emin olabilirsiniz. Ayrıca bu cismin ağız içinde kullanılacağını bildiğinizden ötürü, hangi kullanım alanlarının cisim için uygun olup olmadığını tayin edebilir ve hatta cismin yerine getirebileceği bazı fonksiyonlarını da göz ardı etme gafletine düşebilirsiniz.
Makinelerin de cisimleri bu şekilde öğrenebilmeleri şu ana kadar bir problem olmuştur. Çünkü diş fırçası gibi karmaşık yapıya sahip cisimlerin makineler tarafından algılanabilmesi ve öğrenilebilmesi için bu cisimlerin matematiksel kodlara çevrilmesi gerekmektedir. Bu yüzden makine öğrenmesi alanında çoğu araştırma, yani yapay zeka sorununun üstesinden nasıl geleceğimiz dolayısıyla cisimleri makinelere en iyi şekilde nasıl sunup, makinelerin öğrenmesini sağlayabileceğimiz konusunu merkeze almıştır.
Science‘da yayımlanan yeni bir araştırmada insan gibi öğrenme konusunda bir adım daha atıldığını iddia etmekte. Bu araştırmaya göre yapılması gereken şey her “öğrenilen” kavram için küçük bir bilgisayar yazılımı yaratılması. Bu küçük yazılımlar daha önce gördükleri küçük kavramları açıklayarak aynı sonuca varan bir sürü farklı olasılık yaratabilme kapasitesine sahip olacaklar.
Bunu açıklamanın en kolay yolu bir örnek vermek. Şimdilik bu sistem sadece alfabedeki harflerin el yazısı ile yazılmış hâli gibi çok basit sembollerde çalışmakta.
Araştırmacılar, algoritmalarına kadim alfabelerdeki harfleri ve nasıl yazıldıklarını gösterdi ve algoritma yazılımı sayesinde harfleri yazım aşamalarıyla açıklayabilme ve hafızasında tutabilme becerisini gösterdi. Araştırmacılar bunu Bayesian Program Öğrenmesi olarak adlandırıyorlar ve algoritma kendisine harflerin oluşturulma aşaması gösterildikten sonra her harfin farklı parçalarını tanımlayabiliyor. Gelecekte algoritma bu değişik parçaları farklı şeyler meydana getirmek için kullanabilir; tıpkı insanlar gibi.
Diğer bilgisayarlar da bunu derin öğrenme yöntemiyle hâlihazırda yapabilmekteler. Ancak derin öğrenmede yapay zeka, verilerin altında yatan fikirleri algılayabilmek için matematiksel denklemlerden oluşan bir ağ kullanmakta. Derin öğrenme tekniğinde makinenin milyonlarca örneği analiz etmesi gerekirken yeni geliştirilen yöntemin tek bir örnek üzerinden yola çıkarak çalışabileceği iddia ediliyor.
Bu da gelecekte bir gün, kaliteli olduğu sürece, yüzünün yalnızca bir açıdan çekilmiş fotoğrafıyla dahi bir insanın yüzünün tamamıyla tanınabileceği anlamına geliyor.
Bu yöntemle ulaşıldığı iddia edilen sonuçlar ise gerçekten etkileyici. Algoritmanın nasıl öğrendiğini denemek için araştırmacılar insanlarla karşılaştırma yapıyor. Hem insanlara hem de makinelere yeni karakterler veriliyor ve bu karakterleri yeniden ortaya çıkarmaları isteniyor.
Daha sonra ise insanlara (Amazon Mechanical Turk’ten) hangilerinin insanlar, hangilerinin makineler tarafından yapıldığı soruluyor. Ancak bu konuda başarısız olunuyor. %48’lik hata oranı rastgele şansın altında kalıyor.
Peki siz hangi harflerin makineler tarafından çizildiğini tahmin edebilir misiniz?
Her şeyden önemlisi bu çalışma, yapay zeka ve makinelerin öğrenmesi alanlarında henüz öğrenmenin çok başlarında olduğumuzu gösteriyor. Ayrıca bu araştırma oldukça önemli olsa da ileride bütün makinelerin bu şekilde öğreneceğini söyleyebilmek mümkün değil. Bu yöntemin bugün piyasada yer alan teorilerin yerini alabileceği gibi ileride başka yöntemlerin de bu yöntemin yerini alabileceği kesinlikle unutulmamalı.
Atılan her yeni adım, yazılan her yeni makale ve ortaya çıkan her yeni düşünce zeka ve bilinç alanlarındaki bilgimizin sahip olduğu büyük boşluğu aydınlatma işlevi gören birer kandil niteliğinde. Bugün daha iyi el yazısı karakterleri yazabiliriz. Yarın ise insan gibi konuşan ve belki de sanat eserleri üreten makinelerle karşılaşmak gayet mümkün.
