En gelişmiş yapay zekayı Google’ın ‘yapay zekası’ geliştirdi

Yapay zeka tarafından üretilen yapay zeka, gerçekleştirilen testlerde diğer bütün yapay zekaları geride bıraktı.

Haber Özeti

Tam Sürüm

2017’nin Mayıs ayında Google Brain’de çalışan araştırmacılar, kendi yapay zekasını geliştirecek yapay zeka AutoML’i ürettiklerini açıklamıştı. Yakın zamanda da, yapay zeka üreten yapay zekanın ürettiği ‘çocuğu’ tanıtarak görevin en zorlu kısmı tamamlandı.

Araştırmacılar pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) olarak bilinen bir yaklaşım kullanarak makine öğrenimi modellerinin tasarımını otomatik hale getirdi. AutoML, belirli bir görev için yapay zeka ağı oluşturan sinir ağı görevi görüyor. Araştırmacıların NASNet adını verdiği ‘çocuk’ yapay zekaya, gerçek zamanlı bir videodaki insanları, araçları, trafik ışıklarını, el ve sırt çantalarını vb. tanıma görevi verildi.

Daha sonra AutoML NASNet’in performansını değerlendirip edindiği bilgileri ‘çocuk’ yapay zekayı geliştirmek için kullandı. Google araştırmacılarının ‘bilgisayar görüntüsü alanında en geniş ölçekli ve en saygın iki akademik veri sistemi’ olarak değerlendirdiği ImageNet resim sınıflandırma sistemi ile COCO nesne tespit sistemlerinde NASNet’in diğer bütün bilgisayar görüntüsü sistemlerinden daha iyi sonuçlar verdiğini söyledi. Araştırmacılara göre NASNet, resimleri yüzde 82,7 doğruluk payıyla tespit etti. Bu da NASNet’in daha önce yapılan testlere kıyasla yüzde 1,2 oranında daha iyi sonuç verdiğini ortaya koydu.

Birçok farklı alanda kullanılabilir

Yapay zeka sistemlerinin belirli görevleri gerçekleştirebilmesini sağlayan şey makine öğrenimi. Süreç ise aslında oldukça basit; bir algoritma çok fazla veriyle beslenerek makine öğrenimi gerçekleştiriliyor fakat çok fazla zaman ve çaba gerektiriyor. Doğru ve faydalı yapay zeka sistemleri üretme sürecini otomatikleştirmek, yapay zeka üretebilen bir yapay zeka üretmek insanların iş yükünü epeyce azaltıyor. NASNet’e özel konuşmak gerekirse, sistem yapay zekalı robotların üretimi veya bir araştırmanın da ortaya koyduğu için görme engelli insanlara yardım etmek için kullanılabilir.

Ayrıca otonom araç teknolojisini geliştirmeye çalışan tasarımcılara da yardımcı olabilir. Otonom araç önündeki nesneleri ne kadar çabuk fark edebilirse tepki verme hızı da o kadar çabuk olur. Böylece bu gibi araçların güvenliği artırılır. NASNet’in birçok alanda kullanılabileceğini düşünen Google araştırmacıları, yapay zekayı açık kaynak yazılımlı hale getirdi. Bir blog yazısında, “Daha geniş bir makine öğrenimi topluluğunun geliştirdiğimiz modelin üzerine bir şeyler katabileceğini ve henüz hayal bile edemediğimiz bilgisayar görüntüsü problemlerini çözeceğini ümit ediyoruz.” dendi.

Kaynak: Science Alert

2017'nin Mayıs ayında Google Brain'de çalışan araştırmacılar, kendi yapay zekasını geliştirecek yapay zeka AutoML'i ürettiklerini açıklamıştı. Yakın zamanda da, yapay zeka üreten yapay zekanın ürettiği 'çocuğu' tanıtarak görevin en zorlu kısmı tamamlandı. Araştırmacıların NASNet adını verdiği 'çocuk' yapay zekaya, gerçek zamanlı bir videodaki insanları, araçları, trafik ışıklarını, el ve sırt çantalarını vb. tanıma görevi verildi. Daha sonra AutoML, NASNet'in performansını değerlendirip edindiği bilgileri 'çocuk' yapay zekayı geliştirmek için kullandı. Google araştırmacılarının 'bilgisayar görüntüsü alanında en geniş ölçekli ve en saygın iki akademik veri sistemi' olarak değerlendirdiği ImageNet resim sınıflandırma sistemi ile COCO nesne tespit sistemlerinde NASNet'in diğer bütün bilgisayar görüntüsü sistemlerinden daha iyi sonuçlar verdiğini söyledi. Araştırmacılara göre NASNet, resimleri yüzde 82,7 doğruluk payıyla tespit etti. Bu da NASNet'in daha önce yapılan testlere kıyasla yüzde 1,2 oranında daha iyi sonuç verdiğini ortaya koydu. Araştırmacılara göre NASNet, yapay zekalı robotların üretimi veya görme engelli insanlara yardım etmek gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Yorum Ekle

Yorum yazmak için tıklayın

Yorumunuz:

  • Türkiye İş Bankası'nın katkılarıyla

Bülten Aboneliği

Günlük haberleri eposta bültenimizle takip edin!

Teşekkür ederiz.

Bir terslik var...