Her geçen gün yapay zeka konusunda bizi şaşkınlıktan şaşkınlığa sevk eden, devrim niteliğinde gelişmelere imza atıldığına şahitlik ediyoruz.
Bu teknolojik gelişmelerin bir çoğunun ardında makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları bulunuyor.
Makine öğrenmesi, bilgisayarların sağlanan verileri işleyerek kendi başlarına öğrenme yeteneğini ifade ediyor.
Yapay sinir ağları ise, bu süreçte kullanılan çeşit çeşit algoritmalar arasında öne çıkan, insan beyninin işleyişini taklit eden matematiksel modeller.
Bilim adamlarına göre, düşüncelerimiz, kanaatlerimiz, kararlarımız, beynimizdeki sinir ağlarının oluşturduğu sistemde teşekkül ediyor.
Bu sistem, bilgileri kendi aralarında dolaştırarak işleyen nöron katmanlarından oluşuyor.
Dış dünyadan beş duyumuz vasıtasıyla algıladığımız veriler beynimizdeki işlem zincirini başlatıyor
Beynimiz bu ilk bilgiyi sonraki nöron katmanlarına iletip, o katmanların süzgeçlerinden geçirerek, ham bilgilerden anlamlı sonuçlar çıkarmamızı sağlıyor.
Her katman, önceki katmandan gelen bilgileri anlamak ve yeni bir bakış açısıyla yorumlamak için çalışıyor.
Yapay sinir ağları insan beyninin nasıl çalıştığına dair bu teoriden hareketle, nöronların çalışma prensibini taklit ediyor.
Yapay sinir ağlarında bilgiler, her bir sanal nöronda bulunan ağırlık (weight) ve önyargı (bias) değerleri kullanılarak işleniyor.
Bunlar aslında sadece birer sayıdan ibaret.
Ağırlık katsayısı, bir düşünce katmanından diğerine geçen bilgilerin önem seviyesini belirliyor.
Önyargı sabiti ise her katmanda sabit bir katkı sağlayarak katmanın aktifleşme eşiğini belirliyor.
Önyargı sabitleri, yapay sinir ağlarının, taklit ettikleri insan beyni gibi esnek olmalarına, her yeni durumda farklı tepkiler üretebilmelerine ve genellemeler yapabilmelerine yardımcı oluyor.
Sürecin nasıl işlediği ile biraz daha fazla bilgi edinmek isteyenler, İskender Öksüz hocanın bu konuyla ilgili güzel yazısına göz atabilirler.
Öğrenme Süreci: Deneme Yanılma ile Tecrübe Kazanmak
İnsanlar gibi, yapay sinir ağları da deneme yanılma yöntemiyle tecrübe kazanarak öğreniyor, hatalarından dersler çıkararak performanslarını artırıyorlar.
Bir yapay sinir ağının bir görevi gerçekleştirmek üzere eğitilmesi, aslında ağırlık ve önyargı değerlerinin ayarlanmasından başka bir şey değil.
Yapay sinir ağları, bir bebeğin yürümeyi ya da konuşmayı öğrendiği gibi, bir çocuğun bisiklet sürmeyi ya da okumayı öğrendiği gibi öğreniyorlar.
Kimse onları ne yapacakları konusunda ayrıntılı talimatlarla “programlamıyor”. Ne yapacaklarını kendi başlarına “öğreniyorlar”.
Bu durumda geriye sadece onlara bol bol eğitim malzemesi (training data) bulmak kalıyor.
Sinir Ağlarının Gücü: Geniş Perspektifler ve Derin Bilgiler
Belli bir konuda derinlemesine bilgi ve kanaat sahibi olmak isteyen meraklı, zihni açık kimseler, farklı perspektiflerden yazılmış kitaplar okurlar.
Aynı şekilde sinir ağları da farklı kaynaklarla beslendiğinde, daha derin ve kapsamlı düşünme yeteneğine kavuşuyorlar. İdeolojik saplantılara sahip olma, ilk öğrendiklerine aykırı bilgileri reddetme ya da inançlarıyla uyuşmayan bilgileri göz ardı etme gibi insani zaaflarla malûl olmadıklarından, daha geniş ve derin perspektiflerle düşünme yeteneği kazanabiliyorlar.
“Ol mahiler ki derya içredir, deryayı bilmezler”
Yapay sinir ağları, insanın bir ömür boyunca edinip işleyemeyeceği cesamette veri kümelerini kısa sürede işleyip çok karmaşık görevlerle başa çıkma kabiliyeti kazanıyor.
Bu da kronikleşmiş kadim problemlerin çözülmesinin, çaresiz sanılan hastalıklara çare bulunmasının kapısını aralıyor.
Akıl almaz büyüklükte bir devrimin, müthiş bir kırılma anının içindeyiz.
Ama yaşadıklarımızın mahiyetini kavrayamıyoruz.
Tanıdığımız, bildiğimiz eski dünyamız bundan böyle daha önce hiç görülmemiş bir hızda değişecek.
Eski hayat tarzları, alışkanlıklar, meslekler, kurumlar, ilişkiler, çekişmeler, kavgalar, örgütlenme modelleri, bilgi edinme ya da para kazanma yöntemleri büyük ölçüde ortadan kalkacak!
Yepyeni bir dünyanın kapıları açılıyor.
