Yapay zeka basitleştirildi

Yayınlanma tarihi: 31 Ekim 2018 / Güncelleme tarihi: 8 Nisan 2019 – Yazar: Konrad Wolfenstein

Yapay zekâ basitçe açıklandı. Büyük Veri gibi devasa veri miktarlarını nasıl takip edersiniz? Bu ancak belirli kalıplara yönelirseniz veya bu kalıplar tarafından yönlendirilmenize izin verirseniz mümkündür.

Yapay Zeka (YZ) – Basit Sözdizimi

Kişisel bir deney: Zihninizde belirli bir görüntü var. Bugün bu, beyaz kulplu kırmızı bir dolap olmalı. Ne yaparsınız?

Google arama çubuğuna "kırmızı dolap, beyaz kulplar" yazıyorsunuz.

Verim? Mütevazı.

2. deneme: Google arama çubuğuna "kırmızı dolap, beyaz kulplar" yazın.

Sonuç zaten daha iyi, ama kesinlikle daha da iyi olabilir.

Google Arama'yı kullanmak, programlamaya başlamanın ilk adımıdır. Arama sorgularını toplamak ve bunları algoritmalara ve koda dönüştürmek, sinir ağını oluşturur.

Yukarıdaki grafikte de gösterildiği gibi, makine öğrenimi bu nedenle hızlı bir şekilde uygulanabilecek bir şey değildir. Çok zaman ve çaba gerektirir. Bu da ilgili geliştirme maliyetlerini açıklar. Ancak, yapay zekanın tatil yapmadığını, emekli olmadığını veya başka doğal yoklukları olmadığını düşündüğünüzde, tablo tamamen değişir.

Peki, beyaz kulplu o kırmızı dolap yarın da moda olacak mı? Yaşam tarzınıza hala uyacak mı? Zevkler değişir. İşte tam da burada derin öğrenme devreye giriyor. Örneğimize sadık kalalım: Siz aramaya devam ettikçe, yapay zeka, sizi ilgilendiren diğer konulara bağlı olarak arama davranışınızın nasıl değiştiğini öğrenir ve tanır. Ardından, bir yıl sonra mutfağınız için mavi kulplu yeşil bir dolapla ilgilenebileceğinizi "tahmin etmek" için bağımsız olarak yeni algoritmalar geliştirir.

Korkunç mu? Bazıları için öyle. Ama aslında değil. Bilinmeyene duyduğumuz korku bize oyun oynuyor. Bir grup insana yarın televizyonda neyin ilgi çekici olabileceğini sorsak, çok çeşitli cevaplar alırdık. Hepsi aynı olmazdı. Peki, hangi öneriyi kabul edeceğinize karar vermek için hangi kriterleri kullanırsınız? İçerik mi, yoksa söz konusu kişinin çekiciliği mi?

Aynı durum yapay zekâ için de geçerli. Sonuçlar, sinir ağının ne kadar zayıf veya güçlü bir şekilde "programlandığına" bağlıdır. Burada önemli olan, bizi kontrol etmek yerine iyi kararlar almamıza yardımcı olması gereken kalıp analizidir. Çünkü büyük verilerde kalıp analizini başaramazsak, acımasızca yok olacağız. İşte gerçek korku senaryosu budur.