Google’ın yapay zeka platformu DeepMind, sadece anlık deneyimlere dayanmakla kalmayıp, farklı görevlerde öğrendiklerini genelleyebiliyor. Bu yetenek, yapay zekanın daha karmaşık ve çeşitli problemleri çözme potansiyelini artırıyor.
DeepMind Nedir?
DeepMind, Google’ın çatı şirketi Alphabet’in bünyesinde faaliyet gösteren bir yapay zeka şirketidir. DeepMind, insan zekasını taklit etmeye çalışan ve kendini geliştirebilen algoritmalar geliştiriyor. DeepMind’ın en bilinen projelerinden biri, dünyanın en iyi Go oyuncularını yenen AlphaGo programıdır.
DeepMind Nasıl Öğreniyor?
DeepMind, yapay zeka sistemlerinin öğrenme yeteneğini geliştirmek için çeşitli yöntemler kullanıyor. Bunlardan biri, pekiştirmeli öğrenme adı verilen bir yöntemdir. Pekiştirmeli öğrenmede, bir ajan (yapay zeka sistemi), bir ortamda belirli bir amaç doğrultusunda hareket eder ve yaptığı eylemlerin sonucunda ödül veya ceza alır. Böylece, ajan, en çok ödül kazandıran eylemleri yapmayı öğrenir.
Bir başka yöntem ise meta-öğrenme adı verilen bir yöntemdir. Meta-öğrenmede, bir ajan, farklı görevlerde öğrendiklerini genelleyebilir ve yeni görevlere uyarlayabilir. Böylece, ajan, daha esnek ve verimli bir şekilde öğrenebilir.
DeepMind’ın Yeni Çalışması
DeepMind bilim insanları, Stanford ve Londra University College ile birlikte yaptıkları yeni bir çalışmada, yapay zeka sistemlerinin farklı görevlerde öğrendikleri bilgileri nasıl uygulayabildiklerini araştırdılar. Çalışmada, DeepMind’ın yapay zekasının, daha önce hiç karşılaşmadığı talimatları doğru bir şekilde yorumlayabildiği ve farklı nesnelerle etkileşime girebildiği gösterildi.
Çalışmada kullanılan yapay zeka sistemi, Düşünceyi Eğlendirme (Mental Simulation) adı verilen bir yeteneğe sahipti. Bu yetenek sayesinde, sistem, düşünceleri semantik olarak ilişkili içerikle ilişkilendirebiliyor ve sistematik bir şekilde temsil edebiliyordu. Örneğin; sistematiğin söz konusu olduğu durumlarda, “John, Mary’yi seviyor” cümlesini anlayan bir kişinin “Mary, John’u seviyor.” şeklinde düşünebilmesi mümkün olabiliyordu.
Çalışmada iki farklı test yapıldı. Birinci testte, dile dayalı görevler incelendi. Bir ajan (yapay zeka sistemi), rastgele yerleştirilmiş iki nesneyi ele alarak, bu nesneleri “kaldırma” veya “yükseltme” gibi talimatları uygulamak için ödül kazandı. Ayrıca, ajan, talimatlara göre nesneleri yataklara veya tepsiye yerleştirme gerektiren bir sonraki görevde %90 yerleştirme doğruluğunun elde etti.
İkinci testte ise, dile dayanmayan görevler incelendi. Bir ajan, rastgele yerleştirilmiş sekiz nesneden oluşan bir sanal ızgaraya yerleştirildi. Nesne türleri doğru bir şekilde belirlendi ve ajan, bu tür nesneleri toplamak için ödül kazandı.
DeepMind’ın Başarısının Önemi
DeepMind’ın yeni çalışması, yapay zeka alanında önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Çalışma, DeepMind’ın yapay zekasının, sadece anlık deneyimlere dayanmakla kalmayıp, genellemeyi de başarabilme yeteneğini gösteriyor. Bu yetenek, yapay zekanın daha karmaşık ve çeşitli problemleri çözme potansiyelini artırıyor.
Çalışmada, yapay zeka sisteminin öğrenme yeteneğinin, eğitim sırasında kullanılan kelime ve nesne sayısı, birinci şahıs bakış açısı ve ajanın zaman içindeki bakış açısıyla sağlanan girdi çeşitliliği gibi faktörlere bağlı olduğu da ortaya konuldu. Bu bulgular, yapay zeka sistemlerinin daha geniş bir alanı kapsayacak şekilde geliştirilmesine yardımcı olabilir.
DeepMind’ın yeni çalışması, yapay zeka sistemlerinin insan zekasına daha çok yaklaşmasını sağlayabilir. Bu da, yapay zekanın insan hayatına daha çok katkı sağlamasına ve insanların karşılaştığı zorlukları aşmasına imkan verebilir.
