Bebekler yapay zekaya neler öğretebilir?

Peki ya bir yapay zeka bebek gibi öğrenebilseydi? Yapay zeka modelleri, milyarlarca veri noktasından oluşan geniş veri kümeleri üzerinde eğitilir. New York Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, bu tür modellerin çok daha küçük bir veri seti üzerinde eğitildiklerinde neler yapabileceğini görmek istediler: konuşmayı öğrenen tek bir çocuğun deneyimlediği görüntü ve sesler. Yapay zekaları şaşırtıcı bir şekilde Sam adında meraklı bir bebek sayesinde çok şey öğrendi.

Araştırmacılar, Sam'in kafasına bir kamera bağladılar ve o, altı aylıktan ikinci yaş gününün biraz sonrasına kadar, bir buçuk yıl boyunca kamerayı açıp kapadı. Cassandra Willyard bu hikayede, topladığı materyalin araştırmacıların sinir ağına kelimeleri temsil ettikleri nesnelerle eşleştirmeyi öğretmesine olanak tanıdığını bildiriyor. (İnanılmaz derecede sevimli resimler için tıklamaya değer!)

Bu araştırma, bebeklerin bizi bilgisayarlara insanlar gibi öğrenmeyi öğretmeye nasıl bir adım daha yaklaştırabileceğinin ve sonuçta bizim kadar akıllı yapay zeka sistemleri oluşturabileceğinin yalnızca bir örneği. Bebekler yıllardır araştırmacılara ilham kaynağı olmuştur. Onlar keskin gözlemciler ve mükemmel öğrenicilerdir. Bebekler aynı zamanda deneme yanılma yoluyla da öğrenirler ve biz dünya hakkında daha fazla şey öğrendikçe insanlar da daha akıllı olmaya devam eder. Gelişim psikologları, bebeklerin bundan sonra ne olacağına dair sezgisel bir algıya sahip olduğunu söylüyor. Örneğin, bir topun gözden gizlenmiş olmasına rağmen var olduğunu, topun katı olduğunu ve aniden şekil değiştirmeyeceğini, sürekli bir yolda yuvarlandığını ve aniden başka bir yere ışınlanamayacağını biliyorlar.

Google DeepMind'daki araştırmacılar, tek tek pikseller yerine videolardaki nesnelere odaklanarak nesnelerin nasıl hareket ettiğini öğrenen bir model eğiterek, bir yapay zeka sistemine aynı “sezgisel fizik” anlayışını öğretmeye çalıştı. Bir nesnenin nasıl davrandığını öğrenmek için modeli yüz binlerce video üzerinde eğittiler. Teoriye göre, bebekler aniden pencereden dışarı fırlayan bir top gibi bir şeye şaşırırlarsa, bunun nedeni nesnenin bebeğin fizik anlayışını ihlal edecek şekilde hareket etmesidir. Google DeepMind'daki araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin de, bir nesne, nesnelerin hareket ettiğini öğrendiği yoldan farklı bir şekilde hareket ettiğinde “sürpriz” göstermesini sağlamayı başardılar.

Turing Ödülü sahibi ve Meta'nın baş yapay zeka bilimcisi Yann LeCun, yapay zeka sistemlerine çocuklar gibi gözlem yapmayı öğretmenin daha akıllı sistemlere giden yol olabileceğini savundu. İnsanların beyinlerinde dünyanın bir simülasyonunun veya bir “dünya modelinin” bulunduğunu, bunun bize dünyanın üç boyutlu olduğunu ve nesnelerin görüş alanı dışına çıktıklarında aslında kaybolmadığını sezgisel olarak bilmemizi sağladığını söylüyor. Seken bir topun veya hızla giden bir bisikletin birkaç saniye içinde nerede olacağını tahmin etmemizi sağlar. İnsanların öğrenme biçiminden ilham alan yapay zeka için tamamen yeni mimariler oluşturmakla meşgul. Yapay zekanın geleceğine yönelik büyük iddiasını burada ele aldık.

Günümüzün yapay zeka sistemleri, satranç oynamak veya insan tarafından yazılan bir şeye benzeyen metinler oluşturmak gibi dar görevlerde mükemmel bir performans sergiliyor. Ancak bildiğimiz en güçlü makine olan insan beyniyle karşılaştırıldığında bu sistemler kırılgandır. Karmaşık bir dünyada sorunsuz bir şekilde hareket etmelerine, daha karmaşık akıl yürütme yapmalarına ve insanlara daha fazla yardımcı olmalarına olanak sağlayacak sağduyudan yoksundurlar. Bebeklerin nasıl öğrendiğini incelemek bu yeteneklerin kilidini açmamıza yardımcı olabilir.

Derin Öğrenme

Bu robot herhangi bir yardıma ihtiyaç duymadan bir odayı toplayabiliyor

Robotlar belirli görevlerde iyidir. Örneğin nesneleri alıp hareket ettirmede harikadırlar ve hatta yemek pişirmede de daha iyi hale geliyorlar. Ancak robotlar bir laboratuvarda buna benzer görevleri kolayca tamamlayabilirken, onları çok az verinin olduğu, alışılmadık bir ortamda çalıştırmayı sağlamak gerçek bir zorluktur.