Merak ediyor musunuz, “Yapay Zeka verisiz kendi başına öğrenebilir mi?” En detaylı ve mantıklı cevabı almak için, INVIAI ile bu konuyu derinlemesine inceleyelim.
Öncelikle, verinin tüm modern makine öğrenimi yapay zeka modellerinin temel unsuru olduğunu anlamak önemlidir. Yapay zeka, giriş verisi olmadan kendi başına “bilgi oluşturamaz”.
Örneğin, denetimli öğrenmede, yapay zeka, insanlar tarafından etiketlenmiş (görseller, metin, ses vb.) büyük veri setlerinden kalıpları tanımayı öğrenir.
Denetimsiz öğrenmede bile, yapay zeka, verideki gizli yapıları veya kalıpları kendi başına keşfetmek için ham, etiketlenmemiş verilere ihtiyaç duyar.
Bu nedenle, yöntem ne olursa olsun, yapay zeka mutlaka veri ile “beslenmelidir” — ister etiketli veri, ister kendi kendine etiketlenen veri (öz denetimli), ister gerçek dünya ortamlarından gelen veri olsun. Hiçbir giriş verisi olmadan sistem yeni bir şey öğrenemez.
Yaygın Yapay Zeka Öğrenme Yöntemleri
Günümüzde yapay zeka modelleri öncelikle aşağıdaki yaklaşımlarla öğrenir:
- Denetimli Öğrenme:
Yapay zeka, büyük ve etiketlenmiş veri setlerinden öğrenir. Örneğin, görsellerde kedi tanımak için “kedi” veya “kedi değil” olarak etiketlenmiş binlerce fotoğraf gerekir. Bu yöntem oldukça etkilidir ancak önemli bir etiketleme çabası gerektirir.
- Denetimsiz Öğrenme:
Yapay zekaya etiketlenmemiş ham veri verilir ve içindeki kalıpları veya kümeleri arar. Örneğin, kümeleme algoritmaları benzer özelliklere sahip veri setlerini gruplar. Bu yöntem, yapay zekanın insan rehberliği olmadan veriden “kendi kendine öğrenmesini” sağlar.
- Öz Denetimli Öğrenme:
Büyük sinir ağları ve büyük dil modelleri (LLM) için kullanılan bir varyanttır; model, veriye kendi kendine etiketler üretir (örneğin, bir cümledeki sonraki kelimeyi tahmin etmek veya eksik parçaları tamamlamak) ve ardından bunlardan öğrenir. Bu yaklaşım, yapay zekanın insan etiketlemesi olmadan devasa metin veya görsel veri setlerinden faydalanmasını sağlar.
- Pekiştirmeli Öğrenme (RL):
Statik veri yerine, yapay zeka (ajan olarak adlandırılır) bir ortamla etkileşime girer ve ödül sinyallerine göre öğrenir. Wikipedia, pekiştirmeli öğrenmeyi şöyle tanımlar: “Pekiştirmeli öğrenme, bir yazılım ajanına ortamda nasıl davranacağını, yaptığı eylemlerin sonuçları hakkında bilgi vererek öğretmektir.”
Başka bir deyişle, yapay zeka eylemler yapar, sonuçları gözlemler (örneğin, ödül veya ceza) ve performansı artırmak için stratejilerini ayarlar.
Örneğin, insanın satranç öğretmesi yerine, DeepMind’in AlphaZero’su milyonlarca oyunu kendi kendine oynayarak, önceden sağlanmış uzman veri setlerine bağlı kalmadan kazanma sinyalleriyle yeni stratejiler keşfeder.
- Federated Learning (Birleşik Öğrenme):
Kişisel tıbbi görüntüler gibi hassas veriler için, Federated Learning, birden fazla cihazın (veya kuruluşun) ham veriyi paylaşmadan ortak bir modeli birlikte eğitmesini sağlar.
Google, Federated Learning’de küresel modelin her cihaza yerel veriler üzerinde eğitim için gönderildiğini ve sadece model güncellemelerinin geri gönderildiğini; ham verinin cihazdan hiç çıkmadığını açıklar.
Bu sayede model, verileri merkezi bir yerde toplamadan birden çok konumdaki verilerden öğrenebilir. Ancak yapay zekanın öğrenebilmesi için her cihazda yerel veriye ihtiyacı vardır.
- Sıfır-Örnek Öğrenme (Zero-Shot Learning):
Yapay zekanın, belirli örnekler olmadan yeni kavramları çıkarabilme yeteneğidir. IBM, Sıfır-Örnek Öğrenmeyi şöyle tanımlar: “Bir yapay zeka modelinin daha önce hiç görmediği nesne/kavramları tanımak veya sınıflandırmak üzere eğitilmesi durumlarıdır.”
Sıfır-örnek öğrenme, önceden edinilmiş geniş bilgiye dayanır. Örneğin, GPT gibi birçok büyük dil modeli, devasa metin kütüphaneleri üzerinde önceden eğitilmiştir. Bu ön bilgi sayesinde, açık örnekler olmadan bile yeni kavramlar hakkında akıl yürütebilirler.
Yapay zekanın “verisiz öğrenebildiği” izlenimi verse de, gerçekte büyük dil modelleri temel dil yeteneklerini oluşturmak için büyük başlangıç veri setlerine dayanır.
Özetle, tüm bu yöntemler yapay zekanın verisiz öğrenmesinin mümkün olmadığını gösterir—her ne şekilde olursa olsun. Yapay zeka insan etiketli veriye olan bağımlılığını azaltabilir veya deneyimden öğrenebilir, ancak hiçbir şeyden öğrenemez.
Gelişmiş Trendler: Statik Veri Yerine “Deneyimden” Öğrenme
Araştırmacılar artık yapay zekanın insan tarafından sağlanan verilere daha az bağımlı olması yollarını araştırıyor. Örneğin, DeepMind yakın zamanda “deneyim temelli yapay zeka” çağında, yapay zekanın insan tasarımı problemler ve sorular yerine öncelikle kendi dünyayla etkileşimlerinden öğrenmesini sağlayan “akışlar” modelini önerdi.
VentureBeat, DeepMind’in araştırmasını şöyle aktardı: “Bunu, ajanların kendi deneyimlerinden—yani ortamla etkileşim sırasında kendilerinin ürettiği verilerden—sürekli öğrenmelerine izin vererek başarabiliriz… Deneyim, insan tarafından sağlanan verilerin bugünkü ölçeğini aşarak gelişmenin birincil yolu olacaktır.”
Başka bir deyişle, gelecekte yapay zeka, tıpkı insanların gerçek dünya deneyimlerinden öğrendiği gibi, deneyim, gözlem ve eylem ayarlaması yoluyla kendi verisini üretecek.
Somut bir örnek, Absolute Zero Reasoner (AZR) modelidir. AZR tamamen kendi kendine oynama yoluyla eğitilir, insan tarafından sağlanan hiçbir girdi gerektirmez. Kendi problemlerini (örneğin, kod parçacıkları veya matematik problemleri) üretir, çözer ve sonuçları (kod yürütme veya ortam geri bildirimi yoluyla) ödül sinyalleri olarak kullanarak öğrenir.
Dışarıdan eğitim verisi kullanmamasına rağmen, AZR matematik ve programlama görevlerinde en üst düzey performans gösterir, hatta on binlerce etiketli örnekle eğitilmiş modelleri geride bırakır. Bu, yapay zekanın sürekli zorluklar üreterek ve çözerek kendi “veri setini” oluşturabileceğini gösterir.
AZR’nin yanı sıra, birçok çalışma yapay zekanın özerk öğrenmesini araştırıyor. Akıllı ajan sistemleri, yazılım ve sanal dünyalarla (araçlar, web siteleri, simülasyon oyunları) etkileşime girerek deneyimsel veri biriktirebilir.
Yapay zeka, tıpkı insanların alışkanlık geliştirmesi gibi, kendi hedeflerini ve ödüllerini belirleyecek şekilde tasarlanabilir. Henüz araştırma aşamasında olsa da, bu fikirler şunu pekiştiriyor: hiçbir yapay zeka gerçekten verisiz öğrenemez—buradaki “veri”, yapay zekanın kendi deneyimlerinden gelir.
>>> Daha fazla bilgi için:
Yapay zekayı kullanmak için programlama bilmem gerekiyor mu?
Kısacası, günümüz yapay zekası öğrenmek için hâlâ (bir şekilde) veriye ihtiyaç duyar. Gerçekten “verisiz yapay zeka” diye bir şey yoktur.
Bunun yerine, yapay zeka insan tarafından sağlanan veriden daha az öğrenebilir: etiketlenmemiş veriyi kullanarak (denetimsiz öğrenme), çevresel geri bildirimden öğrenerek (pekiştirmeli öğrenme) veya kendi zorluklarını yaratarak (örneğin AZR modeli) öğrenebilir.
Birçok uzman, gelecekte yapay zekanın giderek daha fazla kendi topladığı deneyimlerle öğreneceğine, deneyimin gelişimine yardımcı olan ana “veri” olacağına inanıyor.
Ancak gerçek değişmez: Yapay zeka hiçbir şeyden öğrenemez; “veri” kaynağı daha sofistike olabilir (örneğin, çevresel sinyaller, ödüller), ancak makinenin öğrenmesi ve gelişmesi için her zaman bir tür girdi gerekir.
