Bu içerik Onedio üyesi kullanıcı tarafından üretilmiş, Onedio editör ekibi tarafından müdahale edilmemiştir. Siz de Onedio’da dilediğiniz şekilde içerik üretebilirsiniz.

Facebook, Yapay Zeka ve Yann LeCun

 > -
4 dakikada okuyabilirsiniz

Derin mevzulara girmeye ne dersiniz? Başını Google'in çektiği, yapay zeka konusunda çalışan diğer şirketler Facebook, Apple, Baidu ve Microsoft işi ne kadar ileriye götürebilir? Bu dev şirketler yapay zeka konusunda birbirleri ile sessiz bir savaş sürdürüyorlar. Özellikle "Deep Learning" yani "Derin Öğrenme" adı ile anılan yapay zekanın işlevselliğinin arttırılması, insan beynini örnek alan "sinirsel bilgiağı" (Convolutional Neural Networks) araştırması sayesinde günümüzün önemli başarılarından biri oldu. Makinelerin bu yeni öğrenme tekniği, bilgisayarların tahminde bulunmaları, ses tanıma özellikleri ve gene sesli şekilde farklı dilleri algılama ve o dillerden neredeyse hatasız şekilde çeviri yapabilme kabiliyetlerini arttırdı. İşte bunların hepsine "Deep Learning" yani "Derin Öğrenme" deniyor.

Facebook da bu alanda boş durmuyor. Muazzam bilgi toplama ve depolama konusunda neredeyse Google'dan geri kalmayan şirket 2013 yılında yapay zekanın en önemli isimlerinden biri olan Yann LeCun'u Yapay Zeka Araştırma Labrotavuarı'nın başına getirdi. 54 yaşındaki LeCun'un ilk başarısı 1980'lerde el yazısını algılayan sinirsel bilgiağı geliştirmesi ile başladı ki halen banka çeklerinin kontrol edilmesinde bu sistemin temelleri kullanılmaktadır. 1990 ile 2000'ler arasında bütün dünyada yapay zeka araştırmaları gözden düşmeye başlamasına rağmen LeCun azmini hiç kaybetmedi ve 2003'te profesörlük unvanını alarak bugün bu tekniğin gelişmesindeki en önemli isimlerden biri oldu.

Profesör LeCun Derin Öğrenme ile ilgili bazı soruları nasıl cevaplıyor hep beraber bakalım. Böylece bilgisayar sektörünün belki de en önemli dallarından biri olan yapay zeka konusuna daha geniş kapsamlı ele almış oluruz.

Derin Öğrenme hakkında yapılan tanımlardan hangisi profesörü rahatsız ediyor dersiniz?

"Benim en az beğendiğim tanım "Aynı beyin gibi çalışıyor," denmesi. Derin Öğrenme, biyoloji alanından ilham alırken aynı zamanda beynin yapabildiği şeylerden şu an çok uzak olması yüzünden insanların bu tanımı yapmasını sevmiyorum. Onu beyin gibi tanıtmak bu teknolojiyi büyülü bir şeymiş gibi gösteriyor ve bu da tehlikeli. Fazla abartıya yol açıp insanların aslında olmayan şeyleri gerçekmiş gibi iddia etmesine neden oluyor. İşte bu yüzden, insanlar iddia ettikleri şeyi gerçekleştiremediği için Yapay Zeka teknolojisi bir çok gerileme dönemi yaşadı."

LeCun'a göre yapay zeka; yaşadığımız dünyayı ifade etmeye çalışan makineler demek. Derin Öğrenme mevzusunu bu kadar önemli yapan nedir?

"Çünkü bundan önceki sistemler belirsizdi hatta onları "sığ öğrenme sistemleri" olarak çağırabiliriz. Bunlar hesaplayabilecekleri işlevlerin karmaşıklığı ile sınırlıydı. Yani eğer "doğrusal sınıflandırıcı" bir sığ öğrenme algoritmasının resimleri algılamasını istiyorsanız, "açılarına göre görselin hatları" ayıklanmış resimlerle programı beslemeniz gerekir. Böyle bir tasarım yapılması çok zor olduğu gibi ayrıca zaman kaybıdır. Alternatif başka bir yöntem esnek sınıflandırıcıdır ama makinenin resimlerdeki objeleri tanımlayabilmesi için dosyalar o kadar büyük olmalıdır ki bütün fikir kullanışsız hale gelir. Bu söylediklerim insanlara pek bir şey ifade etmediği için gazeteciler genellikle "beyin gibi" deyip kestirip atıyorlar."

Peki Derin Öğrenme konusu basit olarak nasıl açıklanır?

"Şekil öğrenme sistemi; tepesinde yeşil ve kırmızı lamba, sonunda kamera, başında ise bir çok düğmenin bulunduğu kara kutu gibidir. Öğrenme algoritması düğmeleri ayarlamaya çalışır mesela kameranın önünde bir köpek varken kırmızı ışık yanar, araba geldiğinde ise yeşile döner. Makineye köpeği gösterdiğinizde ışık parlak kırmızı ise sorun yoktur, ama ışık zayıf ise düğmeleri biraz gevşetin ve ışık parlaklaşsın. Eğer yeşil yanarsa düğmeleri kısın ve yeşil ışık azalsın. Sonra bir araba gösterin, düğmeleri gene kısın, kırmızı ışık zayıflasın ve yeşil ışık parlaklaşsın. Arabalardan ve köpeklerden oluşan bir çok örnek gösterirken düğmenin ayarları ile ufak ufak oynarsanız nihayetinde makine size her seferinde doğru cevabı verecek şekilde çalışacaktır. İşin ilginç tarafı sistem hiç görmediği arabaları ve köpekleri bile bu şekilde sınıflandırabilir. Dikkat edilmesi gereken nokta düğmelerle hangi yönde ve ne kadar oynayacağınızı ayarlamaktır. Çünkü düğmelerin her oynatılışı ışığın parlaklığını/zayıflığını temsil eder bu şekilde de cihaz şekilleri öğrenir. Şimdi öyle bir kutu düşünün ki içinde 500 milyon düğme, 1000 lamba ve öğrenmesi gereken 10 milyon görüntü olsun. Derin Öğrenme sistemi budur."

Facebook'un yapay zeka ile bağlantısı nedir?

"Facebook'un mottosu insanları iletişime geçirmek. Bunu yaparken de dijital dünyayı kullanıyor. Facebook her bir kullanıcısına günde ortalama 2.000 ileti gösterebilir; resimler, videolar, anlık durum güncellemeleri... Ama kimsenin bunların tümüne bakacak vakti yok. Bu yüzden Facebook 100 ila 150 arasında kullanıcının görmek istediği ya da görmek isteyeceğini düşündüğü iletiyi ona gösterir. Bu konuda başarılı iş çıkarmak insanların nelerden hoşlandığını süzmekten, ilgi alanlarından, ilişkilerinden, ilham aldıkları noktalardan ve hayattaki amaçlarını iyi anlamaktan geçer. Ayrıca içeriği anlamakla da alakalıdır. Facebook bir yorumun ya da durum güncellemesinin ne hakkında olduğunu anlamalıdır, bir video ya da resim neyi içeriyor farkedebilmelidir. Bunları algılayabildikten sonra benzer içerik kullanıcımızın önüne getirilebilir."

Doğrusu Facebook Yapay Zeka Araştırma bölümünün başındaki insan Facebook'tan sanki canlı biriymiş gibi bahsedince insanın tüyleri diken diken oluyor. Sektörün en önemli isimlerinden biri olan Yann LeCun'un yapay zeka hakkındaki gelecek tahminlerine sonraki yazılarımızda değineceğiz.

Haberin Tamamı İçin:

Bu içerik Onedio üyesi kullanıcı tarafından üretilmiş, Onedio editör ekibi tarafından müdahale edilmemiştir. Siz de Onedio’da dilediğiniz şekilde içerik üretebilirsiniz.

BU İÇERİĞE EMOJİYLE TEPKİ VER!
Helal olsun!
Hoş değil!
Yerim!
Çok acı...
Yok artık!
Çok iyi!
Kızgın!
YORUMLAR İÇİN TIKLAYINIZ

Başlıklar

AppleDeepMindFacebookGoogleMicrosoftSavaş
Görüş Bildir