Facebook, yapay zeka teknolojisi için değerli bir eşiği aşmaya çalışıyor. Yapay zeka ya da AI dediğimiz teknolojiler, yazılımcıların algoritmaları sayesinde, yeni şeyler öğrenebiliyor. Elhasıl bu sistemlerin gelişimi yeniden gerisinde çalışan gruba bağlı. Facebook ise kendi kendine öğrenen yapay zeka geliştirmeyi başardı. Firma böylelikle beşere olan bağımlılığını azaltmanın peşinde.
Facebook, öğrenen yapay zeka için birinci adımı attı
Facebook, yeni geliştirdiği yapay zeka algoritmasında beşerler tarafından etiketler aracılığıyla yapılan öğrenmenin ötesine geçmeyi başardı. Toplumsal medya devi, yapay zeka algoritmasına kendi kendine öğrenme yetisi kazandırmaya çalışıyor.
Buna nazaran, Seer (Self-supERvised) algoritması için Instagram’dan alınan bir milyardan fazla gönderi kullanıldı. Kullanılan yapay zeka teknolojisi, bu imgelerden hangilerinin birbirine benzediğine kendisi karar verdi.
Yapay zeka algoritmasının en enteresan özelliği ise diğer bir algoritmanın varlığını çözebilmesi. Seer’e bu sefer kedi etiketi kullanılan az sayıda fotoğraf gösterildi. Algoritma, kusurlu olan etiketlemeleri fark etti ve ardında öteki bir algoritma olduğunu tamamlayabildi.
Facebook Bilim Kısmı Lideri Yann LeCun
Facebook’un yaptığı bu yapay zeka deneyine, ABD’nin kıymetli üniversitelerinden bilim adamları da tanıklık etti. Facebook’un Bilim Kısmı Lideri olarak vazife yapan bilim insanı Yann LeCun, bu yapay zeka teknolojisi ile karşımıza çıkan kendi kendine öğrenebilme kabiliyetini ihtilal olarak niteledi.
LeCun, seçilen 1 milyar Instagram postunun rastgele seçildiğini hatta yapay zekanın işini kolaylaştıracak basit görsellerin kullanılmadığını açıkladı.
Facebook Bilim Kısmı Lideri olan LeCun, ABD’nin yapay zeka ve makine tahsili konusunda çalışan değerli bilim insanlarından biri. LeCun’a nazaran, etiketler yoluyla yapay zeka tahsili insanlığı ileriye taşıyamayacak kadar hantal bir prosedür.
Yapay zekanın kendi kendine öğrenmesi, metinlerin lisanını algılamak ve çevirmek için hali hazırda kullanılıyor. Lakin LeCun’a nazaran, fotoğrafların tanımlanması ve yapay zeka tarafından gruplandırılması metinleri tanımlamaktan daha karmaşık. Seer ise bu hususta değerli bir gelişime ön ayak oldu.
Seer yapay zekası, tıpkı bir insan beyni üzere objeleri ve imajları birbirine bağlayarak çalışıyor. Büyük bir hudut ağına benzetilen bu yeni yapay zekanın süreç gücü gereksinimi da rakiplerine nazaran daha fazla.
Fotoğrafları tanımlama ve öğrenme, bunları birbirleriyle ilişkili olarak sınıflandırma birinci sefer kullanılmıyor. Daha evvel bir İspanyol teşebbüsü olan Qbo, geliştirdiği robotlara öğrenebilme yetisi kazandırmıştı. Hatta bu robotlar edindikleri bilgileri birbirleriyle paylaşma özelliğine de sahipti.
