Notit

yapay zeka

Yapay Zeka Gerçek Bir Düşünceye Ulaşabilecek Mi?

[BIG THINK yazısından çevrilmiş ve düzenlenmiştir.]
Tarih: 19.05.2021
Yazar: Bilgin Burak Öztoprak
Ortalama Okuma Süresi: 7 dakika

Yeni bir işe başladınız ve iş yerinde ilk gününüz. Yeni iş arkadaşınız sohbet başlatmak için size “Dün gece maçı izledin mi?” diye soruyor. Futboldan nefret ediyorsunuz, ancak yeni iş yerinde hiç arkadaşınız da yok. Cevabınız “Elbette, bu sonuca inanamıyorum.” Oluyor. İlginç bir şekilde bu cevap işe yarıyor ve bir süre daha sohbet ediyorsunuz. Bundan sonraki günlerde ise bir yalanı yaşamaya devam ediyorsunuz. Hafta sonu birkaç futbol programı izlediniz, birkaç araştırma yaptınız. İş yerine dönünce sadece hafta sonu duyduğunuz şeyleri tekrar ettiniz. Söylediğiniz şeyler hakkında bir fikriniz yok ancak iş arkadaşınız söylediklerinizden etkilendi. Bir şekilde futboldan anlıyor gibi göründünüz. Ancak soru şu: Futbolu gerçekten biliyor musunuz yoksa bilgiyi taklit mi ediyorsunuz? Aradaki fark nedir? Filozof John Searl’in “Çin Odası’na” hoşgeldiniz!

ÇİN ODASI NEDİR?

John Searle’nin “Çin Odası” nın görselleştirilmesi.

Searle’ın argümanı, zihnin tam olarak hangi rolü oynadığıyla veya başka bir deyişle ne yaptığı ya da hangi “işleve” sahip olduğunu açıklayabileceğini savunan felsefedir. 

İşlevselciliği matematikteki fonksiyonlara benzetebiliriz. İnsan zihni bir “girdi-süreç-çıktı” modelini izliyor gibi görünmektedir. Çin Odası düşünce deneyi, insan zihni bu kadar basit şekilde çalışan biyolojik bilgisayarlar olmadığını göstermeye çabası içerisindedir.

Bir oda hayal edin. Odanın içinde Çince bilmeyen John var. Odanın dışındaki bir Çinli odanın içine Çince bir mesaj gönderir. John’un elinde ise Çince karakterler için bir “Girdi-Çıktı” kitabı var. Örneğin, <你 好吗> alırsa, doğru cevap <我 还好> olur. John’un yapması gereken tek şey talimat kitabını takip etmek. Odanın dışındaki Çinli konuşmacı, içeriden Çince bilen biriyle konuştuklarını düşünüyor. Ama gerçekte, içeride yalnızca John ve elindeki kitabı var.

Anlamak nedir?

John Çince anlıyor mu? Çin Odası, her bakımdan, zihnin hesaplamalı bir görünümüdür, ancak görünen o ki, bir şeyler eksiktir. Bir şeyi gerçekten anlamak, “Girdi-Çıktı” otomatikleştirilmiş bir yanıtını vermek değildir.

Yapay zekalar bu şekilde programlanır. Bir bilgisayar sistemi, belirli girdilerin sınırlı bir listesine dayalı olarak belirli bir çıktı sağlamak üzere programlanmıştır. “Fareye çift tıklarsam bir dosya açarım.” Giriş – İşlem – Çıkış.

Yapay Zekanın Geleceği

Adil olmak gerekirse, yapay zeka alanı daha yeni başlıyor.  Ancak bu, AI’nın her zaman böyle olacağı anlamına gelmez. AI’nın (en azından) çok da uzak olmayan bir gelecekte bir insan tepkisini mükemmel bir şekilde taklit etmesi oldukça olasıdır. Dahası, bugün AI’lar giderek daha gelişmiş öğrenme yeteneklerine sahiptir. Algoritmalar artık sadece girdi-işlem-çıktı değil, daha çok sistemlerin bilgi aramasına ve aldıklarına yeniden adapte olmasına izin veriyor. Bunun kötü şöhretli bir örneği, bir Microsoft sohbet botunun Twitter’da okuduklarından öğrendikten sonra ırkçılıktan bahsetmeye başladığında meydana geldi. Bir diğer örnek ise, iki Facebook sohbet robotu birbirleriyle kendilerinin icat ettiği bir dilde yaptıkları sohbet keşfedildikten sonra kapatıldı. Ne yaptıklarını anladılar mı? Yeterince öğrenme ve yeterince pratikle, bir yapay zeka “Çin Odası” nın anlayışa ulaşamayacağını kim söyleyebilir?

Taklit anlayışa dönüşebilir mi?

Zaman zaman hepimiz Çin Odası’ndaki John Olmuşuzdur. Bir spor hakkında konuşmak, bir sınava katılmak, anlamını tam olarak bilmediğimiz bir kelime kullanmak veya matematik problemlerini hesaplamak. Hepimiz anlayışı taklit edebiliriz, ama aynı zamanda şu soruyu da akla getiriyor: Taklit ederek anlayabilecek kadar akıcı ve yetkin bir hale gelebilir miyiz? Bir eylemi yeterince tekrarlarsanız, kolay ve alışkanlık haline gelir. Örneğin, bir dil, müzik aleti veya matematik hesaplama pratiği yaptığınızda, bir süre sonra bu ikinci doğa haline gelir. Beynimiz tekrarla değişir.

Öyleyse, yeni bir şey öğrendiğimizde hepimiz Çin Odaları’ndaki John olarak başlayabiliriz, ancak bu hala bizi uygun bir soruyla baş başa bırakıyor: John Çince’yi ne zaman, nasıl ve hangi noktada gerçekten anlıyor ? Daha da önemlisi, Siri veya Alexa sizi hiç anlayacak mı?

 

KAYNAKÇA & İLERİ OKUMA

Çeviri | BIG THINK

BAŞLIK GÖRSELİ | FREEPIK

Çin oDası Görseli | MEDIUM

Yapay Zeka Gerçek Bir Düşünceye Ulaşabilecek Mi? Read More »

Görünmez Mürekkep Ve Yapay Zekanın Kombinasyonu

[Science Daily yazısından çevrilmiş ve düzenlenmiştir.]
Tarih: 18.05.2021
Yazar: Hatice Eflatun
Ortalama Okuma Süresi: 3 dakika

Görünmez mürekkeple kodlanmış mesajlar, yalnızca casusluk kitaplarında bulunan bir şeye benziyor ancak gerçek hayatta önemli güvenlik amaçları olabilir. Fakat şifrelemeleri öngörülebilirse kırılabilirler. Şimdi, ACS Applied Materials & Interfaces’te rapor veren araştırmacılar, hem UV ışığı hem de doğru mesajları ortaya çıkarmak için kod öğretilen bir bilgisayar gerektiren normal mürekkep ve karbon nanoparçacık bazlı görünmez mürekkeple karmaşık kodlanmış veriler yazdırdılar.

Elektronik kayıt yöntemleri ilerlerken bile, kağıt hala verileri korumanın yaygın bir yoludur. Görünmez mürekkep, sınıflandırılmış ekonomik, ticari veya askeri bilgileri meraklı gözlerden gizleyebilir ancak birçok popüler mürekkep toksik bileşikler içerir ve ışık, ısı veya kimyasallar gibi tahmin edilebilir yöntemlerle görülebilirler. Düşük toksisiteye sahip olan karbon nanopartiküller, ortam aydınlatması altında esasen görünmez olabilir ancak ultraviyole (UV) ışığa maruz kaldıklarında canlı görüntüler oluşturabilirler. Ek olarak, karmaşık bilgilerin nasıl işleneceğini öğrenen işleme algoritmaları ağları tarafından yapılan yapay zeka (AI) modellerindeki gelişmeler, mesajların yalnızca uygun şekilde eğitilmiş bilgisayarlarda deşifre edilebilmesini sağlayabilir. Bu nedenle, Weiwei Zhao, Kang Li, Jie Xu ve meslektaşları, bir floresan karbon nanopartikül mürekkebinde basılan sembolleri tanımlamak ve şifresini çözmek için bir yapay zeka modeli eğitmek istedi ve UV ışığına maruz kaldığında gizli mesajları açığa çıkardı. 

Araştırmacılar, UV ışığına maruz kaldığında mavi görünen görünmez bir mürekkep oluşturmak için suyla seyrelttikleri sitrik asit ve sisteinden karbon nanopartiküller yaptılar. Ekip, yaptıkları mürekkebi bir mürekkep kartuşuna yükledi ve mürekkep püskürtmeli bir yazıcıyla kağıda bir dizi basit sembol yazdırdılar. Daha sonra, birden fazla algoritmadan oluşan bir yapay zeka modeline UV ışığıyla aydınlatılan sembolleri tanımayı ve özel bir kod kitabı kullanarak şifrelerini çözmeyi öğrettiler. % 100 doğrulukla, yapay zeka modeli normal mürekkep sembollerini “DURDUR” olarak okur, ancak yazı üzerinde bir UV ışığı tutulduğunda, görünmez mürekkep istenen “BAŞLA” mesajını gösterir. Araştırmacılar, bu algoritmaların sembollerdeki küçük değişiklikleri fark edebildiğinden, bu yaklaşımın yüzlerce farklı öngörülemeyen sembol kullanarak mesajları güvenli bir şekilde şifreleme potansiyeline sahip olduğunu söylüyorlar.

 

KAYNAKÇA & İLERİ OKUMA

Çeviri | Scıence Daıly

BAŞLIK GÖRSELİ | FREEPIK

 

Görünmez Mürekkep Ve Yapay Zekanın Kombinasyonu Read More »

Yapay Zekaya Yönelik Göz: İnsan Retinasını Taklit Eden Optik Cihaz

[Science Focus yazısından çevrilmiş ve düzenlenmiştir]
Tarih: 01.02.2021
Yazar: Fuat Bayrakçı
Ortalama Okuma Süresi: 5 dakika

Yapay zekamız bir insan beyni gibi düşünebiliyorsa, neden onu normal bir bilgisayar gibi verileri besliyoruz? Bilim adamları, aldığımız duyusal girdiyi dikkate alarak bu soruyu ele alıyor ve insan gözünün işleyişinden ilham alan optik bir cihaz geliştirdiler. Oregon’daki araştırmacılar, robotik bileşenleri çok daha verimli hale getirebilecek optik sensörler hakkındaki araştırmalarını yayınladılar.

Normalde güneş pillerinde kullanılan ultra ince ışığa duyarlı perovskit malzeme katmanlarını kullanan bu cihaz, farklı ışık yoğunluklarını algıladığında sinyallerini uyarlar. Perovskitler, pozitif yükler taşıyan metal atomları ve oksijen veya halojenür anyonlarından oluşan, negatif yükler taşıyan ve ilginç bir kafes oluşturan kimyasal maddelerdir. Yapıdaki atomik düzeydeki değişiklikler perovskitlerin elektrik davranışını değiştirebildiğinden, perovskitlerin benzersiz özelliklerini oluşturan yüklü kafes yapısı. Perovskitleri mükemmel yarı iletken yapan, elektriği yalıtmaktan iletken hale getirebilen bu özelliklerdir.

Güneş pillerinden farklı olarak oluşturulan cihazlar sağlanan ışığı enerji olarak depolayıp kullanmaz, bunun yerine değişen aydınlatmaya yanıt verir. Bunu yaparken, bu yeni ‘retinomorfik’ sensörler, ışıktaki değişikliklere göre önlerindeki görüntüyü işlemek için sinyaller gönderir. Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Yardımcı Doçenti Dr. John Labram , başlangıçta arka planda yürüttüğü ve insan beyninin ve gözlerinin nasıl çalıştığını detaylandıran bir biyoloji dersinden ilham aldı. Gözlerimiz ışıktaki değişikliklere duyarlı, ancak sürekli aydınlatmaya daha az duyarlı olan foto reseptörlere sahiptir. Bundan sonra, bu foto reseptörlerin gözlerimizdeki işleme davranışını taklit etmek için potansiyel cihazları çizmeye başladı.

Bu tür değişiklikler genellikle hareketle ilişkilendirilir ve bunu yapay zeka alanı için inanılmaz derecede önemli bir gelişme haline getirir . Bir kumsala baktığımızda, gözlerimiz büyük, kıvrımlı bir dalga veya çiplerimizi çalmak için aşağıya süzülen bir martı gibi değişikliklere çekilir. Bilgiye bu şekilde öncelik vererek çevremizi yorumlamamız daha az zaman alır. Yapay zeka için bu, görsel girdi seviyesinde daha basit, daha verimli işleme anlamına geliyor, yani AI sistemleri şu anda olduğundan çok daha hızlı farklı bilgi türlerini bir araya getirebilir. “Bu sensörlerin nesnelerin hareketini takip eden bir robot tarafından kullanıldığını hayal edebilirsiniz. Görüş alanında sabit olan herhangi bir şey bir yanıt ortaya çıkarmaz, ancak hareket eden bir nesne yüksek voltaj kaydediyor olabilir. Bu, robota herhangi bir karmaşık görüntü işleme olmaksızın nesnenin nerede olduğunu hemen söylerdi ”dedi.

Şu anda, bilgisayarlar bilgileri adım adım alarak girdileri bir dizi veri noktası olarak işlerken, bu teknoloji daha entegre bir sistem oluşturmaya yardımcı olur. Yapay zeka için, araştırmacılar, bilgiyi paralel olarak işleyebilen, iletişim kuran hücreler olan bir nöron ağı içeren insan beynini inşa etmeye çalışıyorlar. Labram’ın araştırması, robotik, görüntü tanıma ve sürücüsüz arabalar için ölçeklendirilme potansiyeli ile bu yönde önemli bir adımdır.

 

 

KAYNAKÇA & İLERİ OKUMA

ÇEVİRİ | Science Focus

Başlık Görseli | pixel4k.com

Yapay Zekaya Yönelik Göz: İnsan Retinasını Taklit Eden Optik Cihaz Read More »

Scroll to Top