Yapay Zekâ’nın Bilgiyi İşleme Yöntemleri Nelerdir?

Yapay Zekâ’nın Makine Öğrenme Teknikleri

Tıpkı insanlar deneyimlerden öğrenebildikleri gibi bilgisayarlar da öğrenebilir. Örnek veriler verildiğinde yapay zeka ağları, kalıpları tanımak veya spam e-postalarını tanımlamak gibi belirli işlevleri yerine getirmek için makine öğrenimi olarak bilinen bir süreçte eğitilebilir. AI, çıktısını optimize etmek için nasıl çalıştığını değiştirmek için olumlu veya olumsuz geri bildirim kullanarak hatalarından bile öğrenebilir. AI kullanarak garip ve harika sonuçlara yol açabilecek bir faktör, ağa verilen komutların düzgün işlev için çok açık olması gerektiğidir. AI, işleri yapmanın garip bir yoluna dair konseptimizi paylaşmaz. Bazı durumlarda AI, kelimenin tam anlamıyla belirsiz komutlar alabilir, kullanıcının gerçekte ne olmak istediğini bilmeden nihai hedefe ulaşmak için en az direnç yolunu kullanabilir.

AI şirketinde bir araştırma bilimcisi ‘AI’da Spesifikasyon Oyun Örnekleri’ başlıklı bu fenomenin en ilginç örneklerinin bir listesini derledi. Bir deneyde, programın amacı, hız için inşa edilmiş gövdeli yaratıklar yaratmaktı. Bu, yaratıkları çok uzun yaparak, düştükçe aşağı inerken daha yüksek hızlara ulaşmalarıyla başarıldı.

Bir liste almak ve bir sürümü sıralı bir sırayla çıkarmak için başka bir algoritma yapıldı, ancak çıktı her zaman boştu. Bunun nedeni, içinde hiçbir şey olmayan bir listenin teknik olarak sıralanmış bir liste olmasıdır.
Biraz endişe verici bir örnek yaşamın simülasyonunu içeriyordu. Sanal yaratıkların elde ettikleri hayatta kalabilmek için enerjiye ihtiyaç vardı, ancak tasarımcılar hiçbir enerji maliyeti getirmemişlerdi. Bir popülasyon birçok üretmek için evrimleşti ve daha sonra senaryodaki kurallar haline getirdi.

Sistemde oyun oynayan AI örneklerinin yanı sıra, listede AI bulma çözümlerini veya bir insan tarafından açıkça görülmemiş olabilecek desenleri gösteren örnekler de vardır. Bir bloğu hedef konuma taşıması talimatı verilen robotik bir kol, bloğu değil, üzerinde durduğu masayı hareket ettirerek bunu başardı. Bir AI, cilt kanserlerini tanımlamaya yardımcı olmak için cilt lezyonlarının görüntülerini besledi, ancak beklenmedik bir sonuç, AI’nın, bir cetvelin yanında resmedilen cilt lezyonları verilen örnek görüntülerde kanserli olma olasılığının daha yüksek olduğunu öğrendi. Göründükleri gibi alışılmadık şekilde, bu yapay zeka örnekleri, AI’nın kutunun dışında düşünmemize ve düşünmediğimiz yaratıcı çözümler bulmamıza nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor.