Menü İkon
Bloglar
Talha Aynacı - 20.09.2019
Yeni Sabotaj Silahı: Dronelar
Talha Aynacı - 19.07.2019
FaceApp Ne Kadar Güvenli?
Talha Aynacı - 11.07.2019
Fabrikalar Uzayda!
Özgür Kırtış - 04.01.2019
2019 YILINA YÖN VERECEK 5 TEKNOLOJİ TRENDİ
Selin Oran - 26.12.2018
İYİ BİR PR AJANSININ 12 ALAMETİ
Piar İletişim - 25.12.2018
MOBİLİTEYE YÖN VEREN TEKNOLOJİLER
Piar İletişim - 20.12.2018
DİJİTAL ÇAĞIN DİJİTAL OKURU
Erhan Kahraman - 17.12.2018
VERİYİ DOĞRU YÖNETEN KAZANIYOR!
Yapay zeka modellemesinde insanların iş yapış biçimini temel alan çözüm yöntemleri yerine efektif çözüm yöntemleri geliştirebilen canlılar örnek alınmalı mı?

2005 yılında Seattle Şehir Akvaryumunda bir deney gerçekleştiren bilin insanları, Billye isimli ahtapotun yemeğini üzerinde çocuk koruması bulunan kapalı bir kavanozla sundu. Billye’nin yemeği o güne kadar standart bir şekilde kapatılmış kavanozlarla sunuluyordu ve ahtapot bu kapağı bir dakikadan kısa sürede açmayı başarabiliyordu. Ancak bilim insanları, ahtapotun bu yeni kilit yöntemini ne kadar sürede çözebileceğini merak ediyordu. Billye’nin çocuk koruma kilidine sahip kavanozu ilk kez açması 55 dakika sürdü. Zamanla kendini geliştirerek ahtapot, bu süreyi 5 dakikanın altına indirmeyi başardı.

Kafadanbacaklılar ailesine mensup olan ve istiridye türüne dahil sayılan ahtapotlar, kişilik sahibi olmaları, çevre ile olan etkileşimleri, ifade ve hafızaya sahip olmalarıyla dikkat çeken bir canlı. Sorun çözme konusunda yaklaşımları makineler için model arayanların ilgisini çekecek özellikler barındırıyor.

Pek çok görüş yapay zekanın geliştirilmesinde insanın beyninin çalışma metodunu temel alınmasını en uygun metot olarak kabul ediyor. Ancak bilim insanları, insan zihninin karmaşık yapısından ötürü bunu gerçekleştirmede zorlanıyor. Ahtapot Billye, yapay zekanın geliştirilmesinde bize insan dışında model alınabilecek canlı türleri olduğunu hatırlatıyor.

Bugün, en gelişmiş yapay zeka araştırmaları omurgalı beyin korteksinde yer alan nöronlar arasındaki ara bağlantılarla gerçekleşen makine öğreniminden modellenmiş ve bu model temel alınarak geliştirilen bir derin öğrenme sistemine odaklanmıştır. İnsan beyninin karmaşık yapısı göz önünde bulundurulduğunda bilim adamlarının yapay zeka konusunda takdirlik bir başarı elde ettiğini söyleyebiliriz. Ancak bu kimi yapay zeka sistemlerinin tasarımcıları tarafından açıklanamayan sonuçlara ulaşması gibi zorluklar da beraberinde geliyor.

İnsanların kimi zaman mantığa dayalı olmayan kararları göz önünde bulundurulduğunda insan öğrenimine ve karar vermesine dayalı yapay zeka ile açıklaması güç sonuçlara erişmek şaşırtıcı olmasa gerek. İnsan beyninin nasıl çalıştığı ve evrensel anlamda insanın zihninin ne olduğuna dair tam bir açıklamamız bulunmuyor. Neden düş görürüz? Hafızamızı nasıl kullanırız? Net cevaplar içermeyen sorular.

Kimi bilim insanları ise insan baz alınarak geliştirilen yapay zeka algoritmasına karşı çıkıyor. Bu grup dünya üzerinde yer alan ve karar verme mekanizmalarıyla yapay zekaya örnek teşkil edecek pek çok canlının varlığına işaret ederek yapay zeka mühendisliğine farklı bir yorum getirmeyi amaçlıyor.

Robot teknolojileri alanında uzman olan Rodney Brooks, yapay zeka geliştirilmesinde insan dışı zekanın araştırılmasından yana.  1980’lerden bu yana böceklerle başladığı zeka araştırmaları sonunda Brooks, “bir fil satranç oynamıyorsa bu onun zeki olmadığı anlamına gelmez.” diyor.

Gezegenimizde bulunan biyolojik varlıkların yetenekleri gerçekten de çok şaşırtıcı. Ancak zeka ölçütü olarak insan ele alındığında diğer türlerin eşsiz yetenekleri küçümseniyor. En çarpıcı biyolojik örneklerden birisi Physarum Polycephalum isimli bir cıvık mantarı türü. Beyne sahip olmayan ve basit bir sinir sistemiyle donatılan mantar türü, yapılan araştırmalara göre labirent bulmacalarını çözebiliyor, risk alıyor ve nerede olduğunu hatırlayabiliyor. Bazı araştırmacılar bu kabiliyetlerinden ötürü mantarın otonom araçların yapay zekasında kilit rol oynayabileceği görüsünde bulunuyor.

Yapay zeka uzmanlarının örnek gösterdiği bir canlı türü ise zeki termit sürüleri. Bu tür doğrudan iletişime geçmeden geride çevreye bırakmış oldukları işaretlerle haberleşerek toplu hareketlerde beraber karar alabiliyorlar. Kimi balık ve kuş sürülerinin de benzer iletişim kabiliyetiyle haberleştiği ve karar aldığı biliniyor.

Billye gibi ahtapotlar dağıtılmış zeka (distributed intelligence) adı verilen, 2-3 sinir hattıyla 8 koluna eşzamanlı olarak hakim olarak pek çok hareketi anında yapmasını mümkün kılıyor. Araştırmacılar, robotların iş yapışında ahtapotları örnek almasının daha uygun olacağı görüşünde.

İnsanlık tarihi uzun yıllardır insan olmayan canlı türlerinden ilham alarak çeşitli inovasyonlarda bulundu. Istakozların yansıtıcı görme gücünden ilham alarak röntgen makineleri, yarasaların duyusal mekanizmasına dayalı olarak görme engelliler için ultrason geliştirmeye kadar pek çok örnek mevcut.

Bilim gösteriyor ki düşündüğümüz kadar da özel değiliz. Keşifler, insana özel varsaydığımız bazı özellikleri dünyadaki yaşam yelpazesinde bulunabileceğini gösteriyor. Hayvanlar duygulara sahipler, kendilerince seçimlerde bulunabiliyorlar ve empati duygusu taşıyorlar. Bu da yapay zekanın kendini geliştirmesi ve sınırlarını aşması için doğada pek çok örneğin olabileceğini hatırlatıyor.

Talha Aynacı - 21.11.2019
Bloglar
Talha Aynacı - 20.09.2019
Yeni Sabotaj Silahı: Dronelar
Talha Aynacı - 19.07.2019
FaceApp Ne Kadar Güvenli?
Talha Aynacı - 11.07.2019
Fabrikalar Uzayda!
Talha Aynacı - 15.05.2019
İnovasyonun Yeni Mimarları: Müşteriler
Özgür Kırtış - 18.01.2019
5 MADDEDE 2018 YILI HAVACILIK SEKTÖRÜ ANALİZİ
Özgür Kırtış - 04.01.2019
2019 YILINA YÖN VERECEK 5 TEKNOLOJİ TRENDİ
Selin Oran - 26.12.2018
İYİ BİR PR AJANSININ 12 ALAMETİ
Piar İletişim - 25.12.2018
MOBİLİTEYE YÖN VEREN TEKNOLOJİLER
Piar İletişim - 20.12.2018
DİJİTAL ÇAĞIN DİJİTAL OKURU
Erhan Kahraman - 17.12.2018
VERİYİ DOĞRU YÖNETEN KAZANIYOR!