Site İçi Arama

Aşağıdaki formu kullanarak sitemizdeki yazılarda arama yapabilirsiniz.

DeepMind Yapay Zeka’nın Akıl Yürütme Becerisini Ölçme Testi Oluşturdu

Sebla Kazancı

Genel Zeka. Yapay zeka belirli görevleri yerine getirmede oldukça başarılı oldu. Ancak genel zekaya — yapay zekanın, insanların ve hatta hayvanların yaptığı gibi dünyada yolunu bulmasına olanak sağlayacak her türden beceriye — sahip olmaktan hâlâ çok uzak.

Genel zekanın temel ögelerinden biri soyut akıl yürütmedir: Daha incelikli örüntü ve ilişkileri görebilmek ve karmaşık düşüncelerle meşgul olabilmek için “buradan ve şimdi”den ötesini düşünebilme yeteneği. Çarşamba günü [11 Temmuz 2018], DeepMind – yapay zeka üzerine odaklanmış Google alt kuruluşu – araştırmacıları yapay zekaların çeşitli soyut akıl yürütme yeteneklerini ölçme girişimlerini ayrıntılandıran (bu uğurda, bizim kendimizi ölçmek için kullandığımız testlere başvurdukları) bir makale yayınladılar.

İnsan Iq’su. İnsanlarda, soyut akıl yürütmeyi büyük ölçüde anlaşılır görsel IQ testleriyle ölçüyoruz. Popüler bir test olan Raven’ın Progresif Matrisleri, son sırasındaki son şeklin eksik olduğu birkaç satırlık şekiller içerir. Teste giren kişinin ise, tamamlanmış satırlardaki örüntüden yola çıkarak bir sonra gelmesi gereken şekli seçmesi gerekir.

Testte, teste giren kişiye şekillerde neye bakması gerektiğini peşinen söylenmiyor — örüntünün ilerleyişi şekillerin içerisindeki nesnelerin sayılarıyla, renkleriyle ya da yerleriyle ilgili olabilir. Bunu soyut akıl yürütme yeteneklerini kullanarak teste giren kişilerin çözmesi gerekiyor.

DeepMind araştırmacıları bu testi yapay zekalara uygulamak için, özgün matris problemleri oluşturabilen bir program yarattılar. Daha sonra, çeşitli yapay zeka sistemlerini bu matris problemlerini çözmeleri için eğittiler.

Son olarak, sistemi test ettiler. Bazı durumlarda, eğitim setindekilerle aynı soyut etkenleri içeren test problemlerini (yapay zekayı, hem eğitme hem de test etmede her imgedeki şekillerin sayısının düşünülmesinin gerekli olduğu problemleri) kullandılar . Diğer durumlarda, eğitim setinden farklı soyut etkenleri içeren test problemleri kullandılar. Örneğin, yapay zekayı imgedeki şekil sayılarının düşünülmesi gereken problemler üzerine eğitip daha sonra onu doğru yanıtı bulmak için şekillerin pozisyonunu düşünmesi gereken problemlerle test etmeleri mümkündür.

Bir Dahaki Sefer Artik. Test sonuçları harika değildi. Eğitimdeki problemlerle test problemleri aynı soyut etmenlere odaklandığında, sistemler problemlerin üstesinden gelmekte fena değillerdi, problemlerin yüzde 75’ine doğru cevap verdiler. Gelgelelim, yapay zekalar test setiyle eğitim seti değişiklik gösterdiğinde, bu değişiklik küçük de olsa (örneğin, koyu renk nesneli matrisler üzerine eğitilip açık renk nesne özelliği taşıyan matrislerle test edilmek) başarısız bir performans gösterdiler.

En nihayetinde, ekibin yapay zeka IQ testi bugünkü en gelişmiş yapay zekaların bile onları çözmeleri için eğitmediğimiz problemleri çözemediklerini gösteriyor. Bu da demek oluyor ki, bizler hala genel yapay zekadan [genel zeka özelliğine sahip yapay zekadan] muhtemelen çok uzaktayız. Ama en azından, ilerleyişimizi görüntülemek için dolambaçsız bir yolumuz var artık.

Özgün Başlık: DeepMind Created a Test to Measure an AI’s Ability to Reason

Kaynak: https://futurism.com/deepmind-abstract-reasoning-iq/



01/08/2018



Önceki yazılar

Beyin Neyi Öğreneceğine Nasıl Karar Veriyor? (01/11/2018)
Sandığınızdan Daha Iyi Bir Izlenim Bırakmış Olabilirsiniz (01/10/2018)
Yapay Zekâ Kişiliğinizi Saptayabilir, Hem De Sadece Gözlerinizi İzleyerek! (01/09/2018)
Hasta Bebekleri Daha Doğmadan Kök Hücreyle Tedavi Etmek Artık Mümkün (01/08/2018)