Yapay Zeka Verisiz Öğrenebilir mi?
Günümüz yapay zekası verisiz tamamen öğrenemez. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, kalıpları tanımak, kurallar çıkarmak ve performansı artırmak için verilere dayanır. GPT'ler veya Pekiştirmeli Öğrenme sistemleri gibi gelişmiş modeller bile “öğrenmek” ve doğru tahminler yapmak için giriş verilerine veya çevresel deneyime ihtiyaç duyar. Başka bir deyişle, veri, yapay zekanın büyümesi için en önemli yakıttır ve veri olmadan yapay zeka anlayamaz veya faydalı kararlar veremez.
Yapay Zekanın Veri ile İlişkisinin Anlaşılması
"Yapay zeka kendi başına, hiç veri olmadan öğrenebilir mi?" diye merak mı ediyorsunuz? En detaylı ve mantıklı cevabı almak için INVIAI ile bu konuyu derinlemesine inceleyelim.
Örneğin, denetimli öğrenmede, yapay zeka, insanlar tarafından etiketlenmiş (görseller, metin, ses vb.) devasa veri setlerinden kalıpları tanımayı öğrenir.
Denetimsiz öğrenmede bile, yapay zeka, verideki gizli yapıları veya kalıpları kendi başına keşfetmek için ham, etiketsiz verilere ihtiyaç duyar.
Bu nedenle, yöntem ne olursa olsun, yapay zekanın veri ile "beslenmesi" gerekir—etiketli veri, kendi kendine etiketlenen veri (kendinden denetimli) veya 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
Denetimsiz Öğrenme
Kendinden Denetimli Öğrenme
Pekiştirmeli Öğrenme (RL)
Pekiştirmeli öğrenme, bir yazılım ajanına ortamda nasıl davranması gerektiğini, yaptığı eylemlerin sonuçlarını bildirerek öğretmektir.
— Wikipedia
Federated Learning (Birleşik Öğrenme)
Kişisel tıbbi görüntüler gibi hassas veriler için, Federated Learning, birden fazla cihazın (veya kuruluşun) ham veri paylaşmadan ortak bir modeli birlikte eğitmesini sağlar.
- Küresel model her cihaza gönderilir
- Sadece yerel veriler üzerinde eğitim yapılır
- Sadece model güncellemeleri paylaşılır
- Ham veri cihazdan hiç çıkmaz
Sıfır-Örnek Öğrenme (Zero-Shot Learning)
Yapay zekanın, belirli örnekler olmadan yeni kavramları çıkarabilme yeteneği; önceden edinilmiş geniş bilgiye dayanır.
- Görülmemiş kavramları tanır
- Önceki bilgi tabanını kullanır
- Devasa veri setlerinde önceden eğitilmiştir
- Yeni fikirler hakkında akıl yürütmeyi sağlar
Bir yapay zeka modeli, daha önce hiç örneğini görmediği nesne/kavramları tanımak veya sınıflandırmak üzere eğitilir.
— IBM, Sıfır-Örnek Öğrenmeyi tanımlarken
Özetle: Tüm bu yöntemler, yapay zekanın verisiz öğrenmesi için sihirli bir yol olmadığını gösterir—bir şekilde veri gereklidir. Yapay zeka insan etiketli veriye daha az bağımlı olabilir veya deneyimden öğrenebilir, ama hiçbir şeyden öğrenemez.
İleri Trendler: Statik Veri Yerine "Deneyim"den Öğrenme
Araştırmacılar artık yapay zekanın insan tarafından sağlanan verilere daha az bağımlı olması yollarını araştırıyor. Örneğin, DeepMind yakın zamanda "deneyim tabanlı yapay zeka" çağında, yapay zekanın insan tasarımı problemler ve sorular yerine öncelikle kendi dünyayla etkileşimlerinden öğrendiği bir "akışlar" modeli önerdi.
Bunu, ajanların kendi deneyimlerinden—yani ortamla etkileşim sırasında ajan tarafından üretilen verilerden—sürekli öğrenmesine izin vererek başarabiliriz… Deneyim, insan tarafından sağlanan verinin bugünkü ölçeğini aşarak birincil gelişim aracı haline gelecektir.
— DeepMind Araştırması, VentureBeat tarafından aktarıldı
Başka bir deyişle, gelecekte yapay zeka, tıpkı insanların gerçek dünya deneyimlerinden öğrendiği gibi, deney yapma, gözlemleme ve eylem ayarlama yoluyla kendi verisini üretecek.
İnsan Tarafından Sağlanan Veri
- Etiketlenmiş veri setleri gerektirir
- İnsan uzmanlığına bağlıdır
- Mevcut örneklerle sınırlıdır
- Statik öğrenme yaklaşımı
Kendi Kendine Üretilen Veri
- Kendi zorluklarını yaratır
- Ortam geri bildiriminden öğrenir
- Sürekli gelişim
- Dinamik öğrenme yaklaşımı
Dış eğitim verisi kullanmamasına rağmen, AZR matematik ve programlama görevlerinde en üst düzey performans gösterir, on binlerce etiketli örnekle eğitilmiş modelleri bile geride bırakır. Bu, yapay zekanın sürekli zorluklar üreterek kendi "veri setini" oluşturabileceğini gösterir.
Otonom Öğrenme Sistemleri
AZR'nin yanı sıra, birçok çalışma yapay zekanın otonom şekilde öğrenmesini araştırıyor. Akıllı ajan sistemleri, yazılım ve sanal dünyalarla etkileşime girerek deneyimsel veri biriktirebilir.
- Araçlar ve web siteleri ile etkileşim
- Simülasyon oyunlarından öğrenme
- Kendi hedef ve ödüllerini belirleme
- Otonom alışkanlıklar geliştirme
Temel Çıkarımlar
Bunun yerine, yapay zeka insan tarafından sağlanan veriden daha az öğrenebilir:
- Etiketsiz veriyi kullanarak (denetimsiz öğrenme)
- Ortam geri bildiriminden öğrenerek (pekiştirmeli öğrenme)
- Kendi zorluklarını yaratarak (örneğin AZR modeli)
Birçok uzman, gelecekte yapay zekanın giderek daha fazla kendi topladığı deneyimlerle öğreneceğine, deneyimin gelişmesine yardımcı olan ana "veri" olacağına inanıyor.
