İnsan beynini taklit ederek öğrenen yapay zeka modeli

Son birkaç yılda önümüze sık çıkan bir kavram var ‘deep learning’. Türkçe’ye çevirirsek derin öğrenme diyebiliriz. Yapay zekanın ne kadar geliştiğini gösteren kanıtlardan birisi. Peki nedir derin öğrenme? Yapay zekanın en güzel örneği akıllı telefonlarımız. Beynimizin hafıza fonksiyonunun neredeyse büyük kısmı telefonlarımızda da mevcut. Sadece karmaşık olan hafıza fonksiyonları şimdilik gerçekleştirilemiyor.

Nedir karmaşık hafıza fonksiyonları? Geçmişteki tecrübelerimizle o andaki olayı birleştirip bir sonuca varmak gibi. Ama tabi ki bu fonksiyon hafızadan biraz ötesini içeriyor. Karar verme mekanizmaları devreye giriyor. Bu da derin öğrenmenin kısmen sağlayabildiklerinden birisi ve geliştirilmesi amaçlananlardan. Aslında çok basit fonksiyonları olan yapay zeka örnekleri de var. Havanın ısısına göre kendini ayarlayan ısıtma sistemleri bile birer yapay zeka örneği. Derin öğrenmede yapay zeka beyindeki nöral ağları ve aralarındaki ilişkileri taklit etmeye çalışıyor. Beynin bilgiyi işleme mekanizmalarının her basamağını uygulamaya çalışıyor. Bu durumda derin öğrenme ile birlikte yapay zeka insan zekasına bir adım daha yaklaşıyor.

Derin öğrenme için çok büyük bir bilgi dağarcığına ihtiyaç var. Beynimizde bu bilgiler hafızada depolanıyor ve yıllarla birlikte artıyor. Yapay zekaya bilgi yüklemek kolay. Ama derin öğrenmedeki asıl amaç basit hafıza fonksiyonunun taklidi değil. O zaten yıllardır yapılabilir olan. Bilgisayarlar basit hafıza fonksiyonunu rahatlıkla yerine getirebiliyor. Beynimizde öğrenmeye yönelik bazı karmaşık algoritmalar var. Depolanan bilgiler büyük bir data oluşturuyor. Yıllar geçtikçe birbirine benzer tecrübelerden bazı çıkarsamalarımız oluyor. Ve her defasında alacağımız sonuçları daha iyi hale getirmek için bu çıkarsamalarımızı uyguluyoruz. Bu çıkarsamalar beynimizin kendi tecrübelerinden öğrendiği yeni şeyler.

Yapay zekanın da beyin gibi öğrenmesini sağladığınızda bu derin öğrenme fonksiyonunu yerine getiren makineler ortaya çıkıyor. Aslında zekanın önemli bir fonksiyonunu yerine getirmiş oluyor. Özellikle görüntüleme biliminde derin öğrenme şu dönemde en çok ilerleme gösterenlerden. Birçok görüntünün yüklendiği makineler daha sonra bu görüntüleri analiz etmeyi öğreniyorlar. Derin öğrenme ile makineler karmaşık problemleri, mevcut datayı kullanarak çözmeyi öğreniyorlar. Ama bu data çok çok büyük olmalı ki öğrenmeyi sağlayabilsin. İnternet ortamını düşünün. Özellikle sosyal medyanın yaygınlaşması ile birçok kişisel bilginizi tüm dünyanın görebileceği şekilde yüklüyorsunuz. En basitinden karşınıza sizin ilgi alanınıza giren reklamların daha sık çıktığını görmüyor musunuz? Bunun bir ileri aşaması ne biliyor musunuz? Yapay zeka bu bilgileri kullanarak sizin düşünce sisteminizi ortaya çıkarabilir. Ne kadar çok kendinizle ilgili bilgi girerseniz, o kadar çok yapay zekaya analiz için fırsat verirsiniz. Makinelerin tecrübeleri (verileri) kullanarak problem çözme fonksiyonunu kullanabilmesi birçok açıdan insanın işini kolaylaştırabileceği gibi, bir taraftan da çok ürkütücü. Bu gelişmeleri yakından takip eden bilim kurgu filmlerinde insanların bilgilerinin çiplere yüklendiği ve öldükten sonra yapay bedenlerde yaşatıldığı işlenmeye başladı bile. Şu an için çok uç görünse de bilgilerimizin bu kadar rahat toplanabildiği bir ortamda derin öğrenme yapabilen yapay zekanın bunu gerçekleştirebilme olasılığı var. Derin öğrenme/yapay zeka konusu çok geniş ve ilgi çekici. Daha sonraki yazılarda daha fazla bilgiler vereceğim.