DARPA: Yenilikçi Bir Parça Kaydı

0

Yapay Zeka Teknolojisi Üç Dalgaya Varacak!

 

DARPA en ilginç ABD ajanslarından biridir. Kabul edilen norm ve paradigmaların tamamen dışındaki fikirleri ‘çılgın’ projelerini finanse etmek için çabalıyor. DARPA’nın erken internetin ve Küresel Konumlama Sistemi’nin (GPS) kurulmasına ve ayrıca bacaklı robotlar, tahmini pazarlar ve hatta kendiliğinden toplanan çalışma araçları gibi tuhaf konseptlerin gelişmesine katkıda bulundu. DARPA ilk kurulduğundan bu yana ay manzaraları ve atılım girişimleri üzerine yoğunlaştı, şuan için AI‘ya odaklandığına hiç şaşırmamalı.

 

Son zamanlarda DARPA’nın Bilgi Yenilik Ofisi, AI yeteneklerini açıklayan ve yeteneklerini şuan için özetleyen yeni bir Youtube klipi yayınladı ve gelecekte neler yapabileceğini düşünüyor. Çevrimiçi dergi Anakart, klibi “[AI] Hype’yi Hedefleme” ve “gerekli görüntüleme” olarak nitelendirdi.

 

AI’NİN ÜÇ DALGA PENCERESİ

DARPA, her biri kendi yetenekleri ve kısıtlamaları olan üç farklı AI dalgası arasında ayrım yapar.  İçlerinden üçüncüsü açıkça en heyecan vericisi ancak düzgün anlamak için önce diğer ikisini de öğrenmeliyiz.

 

İLK Al DALGASI: EL KORUYUCU BİLGİ

AI’nın ilk dalgasında uzmanlar algoritmaları ve yazılımı, sahip oldukları bilgiye göre geliştirdiler ve bu programlara, insanlık tarihi boyunca çözülmüş ve birleştirilen mantıksal kuralları sağlamaya çalıştılar. Bu yaklaşım satranç oynayan bilgisayarların ve teslimat optimizasyon yazılımlarının yaratılmasına yol açtı. Bugün kullandığımız yazılımın çoğu bu türden AI’ya dayanıyor: Windows işletim sistemimiz, akıllı telefon uygulamalarımız ve insanlara bir düğmeye basarak sokaktan geçmelerine izin veren trafik ışıkları bile.

 

Modria bu AI’nın çalışması için iyi bir örnektir. Modria son yıllarda Hollandalı hükümet tarafından, çiftlere avukatların az katılımı ile boşanma konusunda yardımcı olacak otomatik bir araç geliştirmek için kiralandı. Akıllı adalet sistemlerinin oluşturulmasında uzmanlaşmış olan Modria işi aldı, avukatların ve boşanma uzmanlarının bilgisine dayanan otomatik bir sistem geliştirdi.

 

Modria’nın platformunda boşanmak isteyen çiftlere bir dizi soru soruluyor. Bunlar arasında velayet, emlak dağıtımı ve diğer yaygın konularla ilgili her ebeveynin tercihleri ​​hakkında sorular yer alabilir. Çift sorulara cevap verdikten sonra sistemleri otomatik olarak hangi konuda fikirlerini kabul ettiklerini veya katılmadıklarını belirler ve ikisi için de en iyi sonuca ulaşmak için tartışmaları ve müzakereleri yönlendirmeye çalışır.

 

İlk dalga AI sistemleri genellikle açık ve mantıksal kurallara dayanmaktadır. Sistemler çözümlemeleri gereken her durumda en önemli parametreleri inceler ve her durumda en uygun eylem hakkında bir sonuca varırlar. Her durum türü için parametreler önceden insan uzmanları tarafından tespit edilmiştir. Sonuç olarak ilk dalga sistemleri, yeni durumlarla baş etmeyi zor buluyor. Aynı zamanda belirli durumlardan türetilen bilgi ve kavrayışları alarak ve onları yeni sorunlara uygulayarak zorlanmaları da var.

 

Özetlemek gerekirse, ilk dalga AI sistemleri, iyi tanımlanmış problemler için basit mantıksal kurallar uygulayabilir, ancak öğrenme kapasitesine sahip değildir ve belirsizlikle uğraşmakta zorlanmaktadır.

 

İKİNCİ AI DALGASI: İSTATİSTİK ÖĞRENME

DARPA, 2004 yılında ilk Grand Challenge’ı açtı. On beş özerk araç, Mojave çölünde 150 millik bir parkurda yarıştı. Araçlar ilk dalga AI’ya (yani kural tabanlı bir AI) dayanıyordu ve hemen bu AI’nın gerçekte ne kadar sınırlı olduğunu kanıtladı. Sonuçta aracın kamerasıyla çekilen her resim, AI’nın üstesinden gelmesi gereken yeni bir durumdu!

 

Araçların parkurda zor bir zaman geçirdiğini söylemek bir azımsamak olurdu. Görüntüdeki farklı karanlık şekilleri ayırt edemiyorlardı ve bir kaya, uzak bir nesne veya sadece güneşi örten bulut olup olmadığını anlayamıyorlardı. Grand Challenge yardımcı programı yöneticisi söylediği gibi, bazı araçlar “kendi gölgelerinden korkuyorlardı, orada olmadığı zaman halüsinasyon engellemelerivardı.

 

İlk DARPA Grand Challenge’in üzücü sonucu; hiçbir grup tüm rotayı tamamlayamadı ve en başarılı araç bile yarışı bitirmeye yalnızca 7.4 mil uzaktaydı. Bu DARPA’nın finansmanda yaptığı tam bir araştırmadır. Bu erken deneylerden elde edilen bilgiler ve derslerin gelecekte daha karmaşık sistemlerin oluşturulmasına neden olacağını umut ettiler. Ve işler tam da böyle gitti..

                                           Bir yıl sonra, DARPA Grand Challenge Foto

 

2005’i açtığında, beş grup başarıyla yarışı bitirdi. Bu gruplar, AI’nın ikinci dalgasına dayanıyordu: istatistiksel öğrenme. Kazanan gruplardan birinin başı Google tarafından derhal ele geçirildi ve Google’ın özerk otomobilini geliştirme sorumluluğunu üstlendi.

 

İkinci dalga AI sistemlerinde, mühendisler ve programcılar, sistemlerin izlemesi gereken kesin ve kesin kuralları öğretmekten rahatsızlık duymadılar. Bunun yerine belirli sorun türleri için istatistiksel modeller geliştiriyorlar ve daha sonra bu modelleri daha hassas ve verimli kılmak için çeşitli örneklerde ‘eğitiyorlar‘.

İstatistiksel öğrenme sistemleri çevrelerindeki dünyayı anlamada son derece başarılılar: iki farklı insan arasında veya farklı sesli harfler arasında ayrım yapabilirler. Düzgün bir şekilde eğitim almışlarsa öğrenip kendilerini farklı durumlara uyarlayabilirler. Bununla birlikte ilk dalga sistemlerinden farklı olarak, mantıksal kapasiteleri sınırlıdır: kesin kurallara güvenmiyorlar, bunun yerine “genellikle yeterince iyi çalışıyor” çözümleri arıyorlar.

 

İkinci dalga sistemlerinin oğlu yapay sinir ağları kavramıdır. Yapay sinir ağlarında verilerin her birini farklı bir şekilde işleyip bir sonraki seviyeye ileten hesaplama katmanlarına geçer. Bu katmanların her birinin yanı sıra komple ağ eğitimiyle, en doğru sonuçları üretmek için şekillendirebilirler. Çoğu zaman eğitim, ağların küçük bir iyileşmeye ulaşmak için on binlerce veri kaynağını analiz etmesini gerektirir. Ancak genel olarak bu yöntem bazı dallarda birinci dalga sistemlerinden daha iyi sonuç verir.

 

Şimdiye kadar ikinci dalga sistemleri yüz tanıma, konuşma transkripsiyonunda ve resimdeki hayvanlar ve objelerin belirlenmesinde insanlara üstünlük sağlamayı başardı. Çeviri yaparken büyük atılımlar yapıyorlar ve eğer bu yeterli değilse, özerk otomobilleri ve hava aracılarını kontrol etmeye başlıyorlar. Bu tür karmaşık işlerde bu sistemlerin başarısı AI uzmanlarını korkutuyor ve çok iyi bir sebeple: “Aslında nasıl çalıştıklarından emin değiliz.

 

İkinci dalga sistemlerinin Aşil topuğu neden bu kadar iyi çalıştıklarına kimsenin emin olmadığıdır. Yapay sinir ağlarının verdikleri görevleri yerine getirmekte başarılı olduklarını görüyoruz ancak bunu nasıl yaptıklarını anlamıyoruz. Dahası yapay sinir ağlarının arkasında aslında temel kurallara güvenen bir metodoloji olduğu açık değildir. Bazı açılardan aslında beynimize çok benzer: Newton’un hareket denklemlerini hesaplamadan hatta varlıklarının farkında olmadan bile havayı atıp nerede düşeceğini tahmin edebiliriz.

 

İlk bakışta bu çok fazla sorun gibi gelmeyebilir. Sonuçta yapay sinir ağlarıyeterince iyiçalışıyor gibi görünüyor. Fakat Microsoft bu değerlendirmeyi kabul etmeyebilir. Firma insan yazısını taklit etmek ve gençlerle hafif bir sohbet gerçekleştirmek amacıyla geçtiğimiz yıl sosyal medyaya bot gönderdi. “Tai” olarak vaftiz edilen botun 19 yaşındaki Amerikalı bir kadın gençliğin konuşma kalıplarını tekrar etmesi ve gençlerle benzersiz argo konuşmaları gerekiyordu. Microsoft gençlerin bunu seveceğini ve aslında sahip olmak isteyeceklerini düşünüyordu. Birçoğu Tayland’a püskürtmeye başladı: Ona Hitler’den ve büyük başarısından bahsettiler, kendisine 9/11 terör saldırısının bir iç iş olduğunu açıkladı ve göçmenlerin büyük Amerikan ulusunun yasağı olduğuna dair hiçbir belirsizlik olmadığını açıkladı. Ve birkaç saat sonra Tai, heyecanla Hitler’in tamamen iyi bir adam olduğunu iddia ederek yeni keşfedilen bilgiyi uygulamaya başladı ve gerçekten yanlış bir şey yapmadı.

 

Microsoft mühendisleri Tai’yı yere indirdiklerinde son nokta buydu. Son tweet, işleri halletmek için zaman aşımı geçirmesiydi. Bildiğimiz kadarıyla hâlâ düşünüyor.

Bu bölüm AI mühendislerinin karşı karşıya olduğu nedensellik sorununun farkına varıyordu. İlk dalga sistemlerinin belirli koşullar altında nasıl işleyeceğini oldukça iyi tahmin edebiliriz. Ancak ikinci dalga sistemleriyle, sistemin nedenselliğini artık kolaylıkla tanımlayamayız. Girdinin çıktıya dönüştürülme şekli ve verilere bir karar vermek için kullanılır.

 

Bütün bunlar yapay sinir ağlarının ve diğer ikinci dalga AI sistemlerinin işe yaramadığını söylemez. Bundan çok uzak. Ancak açıktır ki, AI sistemlerimizin Nazi diktatörü için heyecanlanmasını istemezsek, iyileştirmeler yapılır. AI sistemlerinin bir sonraki ve üçüncü dalgasına geçmeliyiz.

 

ÜÇÜNCÜ Al DALGASI: AĞ ZENGİNLİĞİ – REKTUDİN UYUMLULUĞU

Üçüncü dalgada, AI sistemleri kendileri dünyanın nasıl çalıştığını açıklayacak modeller inşa edecektir. Başka bir deyişle, kendi başlarına karar verme sürecini şekillendiren mantıksal kuralları keşfedeceklerdir.

İşte bir örnek. Diyelim ki ikinci bir dalga AI sistemi aşağıdaki resmi analiz eder ve bunun bir inek olduğuna karar verir. Sonuçlarını nasıl açıklıyor? Oldukça basit öyle değil mi?

                                               Bunun bir inek resmi olma ihtimali %87.

 

Share

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here