Geliştiriciler ve araştırmacılar, yapay genel zekanın insan beynini ne ölçüde taklit etmesi gerektiğini tartışıyorlar. Bu konuda baskın gelen iki düşünce okulunun fikirlerini karşılaştırıyoruz.
Yapay genel zeka beraberinde birçok soru işaretini getiren bir ideal. İnsan beyninin tüm kabiliyetlerine sahip yapay genel zekanın (YGZ) gerçek olması için daha ne kadar zamana ihtiyaç var? Geleceğin yapay genel zekaları insan beynine benzer şekilde mi çalışacak yoksa o zamana kadar akıllı makineler inşa etmenin daha iyi bir yolunu mu bulacağız?
Teorisyenler, yapay zekanın ilk ortaya çıktığı zamanlardan başlayarak, akıllı makinelerin bir gün insanlarla hemen hemen aynı şekilde düşünebileceğini varsaydılar. Bu idealist amacın benimsenmesinin başlıca sebebi, insan beyninden daha büyük bir bilişsel güç tanımamamız. Konu yüksek düzeyde bilişsel işlem elde etmek olduğunda, insan zihni muhteşem bir aygıttır. Ancak son dönemde, yapay genel zekaya nasıl ulaşılacağı, bu amacı gerçekleştirmek için en iyi yolun hangisi olduğuna dair dikkate değer tartışmalar ve düşünce okulları ortaya çıkmış durumda. Özellikle insan beyninden ilham alan ancak bazı kilit noktalarda ondan ayrışan derin öğrenme alanındaki önemli ilerlemeler, yapay genel zekaya ulaşmanın başka yollarının da olabileceğine dair yeni fikirleri destekliyor.
Yapay genel zeka nedir?
Yapay genel zeka birçokları için yapay zeka disiplinin nihai hedefi konumunda. Yapay zeka disiplinin başlangıcı kabul edilen 50’lerden bu yana, mühendisler her türlü görevi tamamlayabilen ve bir işten diğerine kolayca geçebilen akıllı robotlar tasarladılar. Ortaya koydukları ilk ilkel yapay zeka örneklerinden bu yana hayalleri bir gün insan dilini anlayan, akıl yürütebilen, planlayabilen, anlayabilen ve sağduyu gösterebilen makineler geliştirebilmekti.
Yapay genel zeka, bir insanla aynı şekilde düşünebilen ve öğrenebilen makinedir. Durumsal bağlamları anlayabilmesi, bir görevi tamamlamak için öğrendiği şeyleri diğer görevlere uygulayabilmesi öngörülmüştür.
Yapay genel zekanın güncel durumu
Günümüzün en akıllı makineleri, yeni görevleri gerçekleştirmeleri istendiğinde sudan çıkmış balığa dönebiliyor. Küçük çocuklar bile tek bir ortamda öğrendiklerini yeni görevleri, en karmaşık yapay zeka destekli makinelerin başaramadığı şekilde kolayca uygulayabiliyorken, yapay genel zekayı gerçekleştirmekten hâlâ çok uzak olduğumuz söylenebilir.
Araştırmacılar yapay genel zekanın gelişimini baltalayan zorluklar üzerinde çalışıyorlar. Zekanın bazı unsurlarını çoğaltmayı amaçlayan, çoğunlukla derin öğrenmeye odaklanan bir dizi yaklaşımın revaçta olduğu görülüyor. Bunların başında, eğitim veri setlerinde öğrenme korelasyonları söz konusu olduğunda, sinir ağları en ileri teknoloji olarak kabul ediliyor. Takviyeli öğrenme (reinforcement learning), makinelerin açıkça belirlenmiş kuralları olan bir görevi nasıl tamamlayacaklarını bağımsız olarak öğrenmeleri için kullanılan güçlü bir araçken, üretken rakip ağlar bilgisayarların problem çözmede daha yaratıcı yaklaşımlar benimsemesini sağlıyor. Ancak bu tekniklerin bazılarını veya tümünü birleştiren yalnızca birkaç yaklaşım var. Bu durum, günümüz yapay zeka uygulamalarının yalnızca kısıtlı görevleri çözebilmesine neden oluyor ve yapay genel zekaya giden yoldaki en büyük engeli teşkil ediyor.
Derin anlayış: Yapay genel zekaya daha insani bir yaklaşım
Günümüzün derin öğrenme algoritmaları, insan benzeri düşünmenin en büyük gerekliliklerinden bazıları olan bilgiyi bağlama oturtma ve genelleştirme becerisinden yoksun. Derin öğrenmenin kabiliyetlerinin insanlığı yapay genel zekaya ulaştırabileceğinden şüpheli olanlar, makinelerin insan beynini nöron nöron kopyalaması gerekmediği fikrini daha gerçekçi ve ulaşılabilir buluyor. Bu düşünce okulu, insan zihninin bilgiyi daha geniş bir problem kümesine yayarak tahminleme yapmak için bilginin sembolik temsilini kullanmak gibi belirli özelliklerini makinelere kazandırmanın önemli olduğuna inanıyor.
Derin öğrenme tekniğinin yapay genel zekaya ulaşmasının önündeki en büyük engeller, makinelere muhakeme ve gelişmiş dil anlama yetenekleri katamaması. Derin öğrenme, etiketlenmiş verilerle birçok algoritmanın eğitilmesine olanak tanırken, yapay genel zeka hayalinin bir parçası olan derin anlayışı makinelere kazandıramıyor.
Derin öğrenmenin akıl yürütmede veya bilgiyi genellemede zorlanmasının nedeni, algoritmaların yalnızca kendilerine gösterilenleri bilmesidir. Bir görüntü tanıma modelini eğitmek için binlerce hatta milyonlarca etiketli fotoğraf gerekir. Ancak tüm bu eğitim verilerinin beslenmesinden sonra bile, yapay zeka modeli doğal dil anlama gibi farklı görevleri yerine getiremez.
Sınırlamalarına rağmen, bu düşünce okulu derin öğrenmeden uzaklaşmayı savunmuyor. Bunun yerine, geliştiricilerin derin öğrenmeyi yapay zekaya yönelik klasik yaklaşımlarla birleştirmenin yollarını araması gerektiğine inanıyor. Bunlar, bilgi grafikleri (knowledge graphs) gibi verilerin daha sembolik yorumlarının kullanılmasını içeriyor. Bilgi grafikleri, insanların bilgiyle nasıl etkileşime girdiğini anlamak ve zaman içinde iyileştirmeler yapmak için derin öğrenme modellerini kullanırken, anlamsal olarak ilişkili bilgi parçalarını birbirine bağlayan verileri bağlamsallaştırıyor.
Derin öğrenmenin zorlukları her ne kadar yapay genel zekaya ulaşmayı engellese de, yapay zeka alanına kattığı kabiliyetleri birçok noktada görmek mümkün. Yapay genel zeka fikri, teknolojinin nihai olarak insana fayda sağlamasını ve dünyada fark yaratmasını öngördüğü için günümüzün ürünleştirilen gelişmelerini hedefe yönelik atılmış adımlar olarak görmeyen bir ekol söz konusu. Bu ekole göre, yapay genel zekaya ulaşmak için derin öğrenmeye değil, derin anlayışa sahip sistemler inşa etmeye odaklanılması gerekiyor.
Yapay genel zeka insan üstü bir seviyeye ulaşabilir
Herkes yukarıdaki düşünceleri paylaşmıyor. Derin öğrenmenin kısıtlamalarının insan gibi düşünebilen yapay zekalar geliştirilmesini engellediğini savunan bu düşünce okulunun karşısında, derin öğrenmenin makinelere insan üstü kabiliyetler kazandırabileceği fikri yer alıyor. Bu düşünce okuluna göre, insan benzeri düşünceyi kopyalamaya yönelik çabalar, istemeden makinelerin gelecek kabiliyetlerini sınırlayabilir. Derin öğrenme modelleri, temelde insan beyninden farklı izler üzerinde çalışır, yeterli veri ve hesaplama gücü verildiğinde, ne kadar ileri gidebileceklerini söylemek mümkün değildir. Hala yapay genel zekadan uzak olsak da derin öğrenme potansiyel olarak bizi oraya götürebilir.
Bu okul, derin öğrenme tekniğinin yapay zeka modellerine insan üstü yetenekler kazandırma kabiliyetinin göz ardı edilmemesi gerektiğini savunuyor ve makinelerin yeterince veriyle beslendiğinde insanların yorumlayamadığı soyutlamaları öğrenebildiğine dikkat çekiyor.
Derin öğrenmenin bir disiplini olan pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning), genel zekaya yönelik umut verici bir yol olabilir. Bu algoritmalar, yeni görevlerin öğrenilmesi söz konusu olduğunda insan zihnine benzer şekilde çalışır. Sentetik ortamlarda yapılan deneylerde, makinelerin öğrendiklerini bir görevden diğerine genelleme yeteneği gösterebildiklerine işaret eden bulgular var.
Bu düşünceye göre, yapay genel zekanın önündeki en büyük engel derin öğrenme modellerinin eğitim süreçlerinin yavaşlığı ancak geliştiricilerin bu sorunu aşabileceğine inanılıyor. Bu okul, algoritmaların bir şeyin ne olduğunu öğrenmek için milyonlarca örneğini görmesine gerek kalmaması için modellerin üzerinde çalıştığı veri kümelerini optimize etme çabalarının kilit rol oynayacağını düşünüyor. Öte yandan, günümüzde sınırlı veri ve işlem gücüne sahip olduğumuz gerçeğine dikkat çekerek, derin öğrenmenin henüz olgunluk dönemine geçmediğinin altını çiziyor.
InnovAI: Yerli ve milli yapay zeka çözümleri
Araştırmacılar yapay genel zekaya nasıl ulaşacağımız konusunda fikir ayrılıkları yaşarken, önümüzdeki süreç için ortaya atılan fikirlerin netliği ve tutarlılığı bile hedefe eskisinden daha yakın olduğumuzun bir göstergesi olarak yorumlanabilir. Henüz kimse yapay genel zekanın ne zaman gerçeğe dönüşeceğini bilmiyor ancak bunun yakın bir gelecekte olmayacağı konusunda hemfikir. Yapay zekanın uzak geleceği bir süre daha gizemini koruyacağa benziyor.
Bu esnada İnnova, etkinliği kanıtlanmış yaklaşımları kullanarak geliştirdiği InnovAI yapay zeka modelleriyle, kurumların hem bugünkü hem de yakın gelecekteki ihtiyaçları için öngörücü bakım, anomali tespit, tahminleme, müşteri deneyimi, karar destek ve büyük veri sistemleri sunuyor. Yeni nesil iş yapma şekillerini ve Endüstri 4.0 akımını desteklemek için geliştirilen InnovAI yapay zeka modelleri, sorunları daha ortaya çıkmadan tespit edebiliyor, müşterilerin davranış desenlerini saptayabiliyor ve stratejik kararların büyük veride saklı içgörüler ışığında alınmalarını mümkün kılarak şirketlere rekabet avantajı sağlıyor.
En Çok Okunanlar
NFT nedir, nasıl yapılır ve alınır?
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Nedir? Nasıl Çalışır?
Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?
Gelecekte tarım nasıl olacak?
Geleceğin akıllı şehir konsepti nasıl bir yaşam vadediyor?
Endüstri 4.0 İle Gelen Yeni Üretim Çağı - Akıllı Fabrikalar
İnovasyon çeşitleri, farklı problemlerin çözümü için fırsatlar sunuyor
Küreselleşme 4.0 nedir, önceki evreleri nelerdir?
Sanal Makine nedir ve nasıl çalışır?
Kurumsal Hafıza Nedir, Nasıl Çalışır?
En Son Eklenen
Hiper otomasyon çağı başlıyor
CRM entegrasyonu ile daha güçlü müşteri ilişkileri
Endüstriyel otomasyon nedir?
Hizmet seviyesi yönetimi BT liderleri için neden önemli?
Sağlık hizmetlerini iyileştiren teknolojiler
Yönetişim, risk ve uyumluluk stratejisiyle geleceği güvence altına alın
Hangi iş süreçleri RPA ile otomasyona bağlanabilir?
Hibrit çalışmanın zorlukları tümleşik iletişimle aşılıyor
Şehirler gerçek zamanlı IoT ile akıllanıyor
5G teknolojisi ne zaman kullanılacak?
Öne Çıkan Yazılar
NFT nedir, nasıl yapılır ve alınır?
Son dönemde blok zinciri ve kripto paraların yükselişini NFT teknolojisi izledi, özellikle sanat eserlerinin yüksek fiyatlarla...
15.06.2021
Dijital Dönüşüm
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Nedir? Nasıl Çalışır?
Robotik süreç otomasyonu (Robotic Process Automation - RPA) nedir? Nasıl çalışır? Bu soruların cevaplarını bulmaya çalışacağımız...
14.03.2019
Dijital Dönüşüm
Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?
Nesnelerin İnterneti, bilgi üretebilen ve internet üzerinden bunu paylaşabilen tüm bilgi işlem cihazlarını, mekanik ve dijital...
7.05.2021
Dijital Dönüşüm
Gelecekte tarım nasıl olacak?
Tarım sektörünün önemi küreselleşen ekonomik sistem, artan rekabet ve değişkenlik gösteren pazar şartlarının etkisiyle giderek...
28.08.2020
Dijital Dönüşüm
Geleceğin akıllı şehir konsepti nasıl bir yaşam vadediyor?
20. yüzyılın son çeyreğinden itibaren gelişen teknolojilerle yenilikçilik kavramlarını bir araya getiriliyor ve yeni bir...
17.04.2020
Dijital Dönüşüm
Endüstri 4.0 İle Gelen Yeni Üretim Çağı - Akıllı Fabrikalar
Makinelerin kendi aralarında konuştuğu, üretimi insanların değil makinelerin organize ettiği Akıllı Fabrikalar ile üretimin...
13.07.2016
Dijital Dönüşüm
İlgili Yazı
Yapay zeka, insan gibi düşünüp karar alabilir mi?
İlgili Yazılar
Dünü inşa eden ve yarını şekillendiren yapay zeka türleri
RPA ve yapay zeka bir arada çok daha etkili
×
E-Bülten'e kaydolmak ister misiniz?
Sözleşmeyi, KVKK aydınlatma metnini ve iletişim formu sürecine ilişkin aydınlatma metnini okudum kabul ediyorum. İnnova’nın sunacağı fırsat ve avantajlardan haberdar olmak amacıyla, paylaştığım iletişim bilgilerinin (e-mail adresi ve telefon) pazarlama iletişimi amaçlı kullanılmasına onay veriyorum.(*)
Kişisel Verilerin İşlenmesine İlişkin Aydınlatma Metni İçin Tıklayınız.
Aydınlatma metni içerisinde yer alan açıklamalar kapsamında ve sınırında, innova.com.tr bünyesinde gerçekleştirmiş olduğum e-bülten başvuru süreci ile ilgili olarak kişisel verilerimin işlenmesine onay veriyorum.
Tarafıma, kanunlara uygun bir şekilde, her türlü ürün ve hizmetlere ilişkin çeşitli tanıtım, promosyon, reklam, satış ve pazarlama amacıyla, Innova Bilişim Çözümleri Anonim Şirketi tarafından, SMS/kısa mesaj, anlık bildirim, sosyal medya, telefon, faks, e-posta/mail ve diğer elektronik iletişim araçları ile ticari elektronik iletiler ve diğer iletiler gönderilmesine onay veriyorum.
GÖNDER
KONUK YAZARLAR
İK
SATIŞ / PAZARLAMA
FİNTEK
GÜVENLİK
BÜYÜK VERİ
DİJİTAL DÖNÜŞÜM
+ E-Bülten
Sözleşmeyi, KVKK aydınlatma metnini ve iletişim formu sürecine ilişkin aydınlatma metnini okudum kabul ediyorum. İnnova’nın sunacağı fırsat ve avantajlardan haberdar olmak amacıyla, paylaştığım iletişim bilgilerinin (e-mail adresi ve telefon) pazarlama iletişimi amaçlı kullanılmasına onay veriyorum.(*)
Kişisel Verilerin İşlenmesine İlişkin Aydınlatma Metni İçin Tıklayınız.
Aydınlatma metni içerisinde yer alan açıklamalar kapsamında ve sınırında, innova.com.tr bünyesinde gerçekleştirmiş olduğum e-bülten başvuru süreci ile ilgili olarak kişisel verilerimin işlenmesine onay veriyorum.
Tarafıma, kanunlara uygun bir şekilde, her türlü ürün ve hizmetlere ilişkin çeşitli tanıtım, promosyon, reklam, satış ve pazarlama amacıyla, Innova Bilişim Çözümleri Anonim Şirketi tarafından, SMS/kısa mesaj, anlık bildirim, sosyal medya, telefon, faks, e-posta/mail ve diğer elektronik iletişim araçları ile ticari elektronik iletiler ve diğer iletiler gönderilmesine onay veriyorum.
Gönder
+ Teknik Destek
444 5INV
444 5 468
info@innova.com.tr
+ Sosyal Medyada İnnova
YUKARI
İnnova, bir Türk Telekom iştirakidir.
İnnova Bilişim Çözümleri A.Ş © 2021
Gizlilik SözleşmesiKVKK Aydınlatma MetniVeri Sorumlusuna Başvuru FormuGizlilik Sözleşmesi ve Kullanım Hakları