Yapay zeka öğrenmesinde gelinen son nokta nedir? En son gelişmeler ne durumdadır?

tek bir "son nokta" yok, ama iki ayrı şeyi karıştırmamak lazım. biri genel yapay zekâ öğrenmesindeki ilerleme, diğeri yüz tanıma ve kişi takibi gibi dar bir uygulama alanı. ikincisi olgunlaştı, birincisi ise hâlâ her çeyrekte yeni bir "paradigma değişti" duyurusuyla geliyor.

genel öğrenme tarafı

• büyük ön eğitimli modeller: transformer mimarisi üzerine kurulu modeller, etiketsiz devasa veriyle self-supervised eğitiliyor. metin, görüntü, ses ve video aynı çatı altında toplanıyor (multimodal).
• pekiştirmeli öğrenme ile sonradan eğitim: insan geri bildirimi ve doğrulanabilir ödüllerle (matematik, kod gibi) modelin akıl yürütme performansı artırılıyor. "reasoning model" denen şey büyük ölçüde bu.
• ajan sistemleri: modellerin araç kullanıp çok adımlı iş yapması. demo ile production arasındaki fark burada hâlâ büyük, güvenilirlik asıl bug kaynağı.
• açık sorunlar: halüsinasyon, yorumlanabilirlik, veri ve enerji maliyeti, önyargı. bunlar çözülmüş değil, araştırma literatürü de açıkça böyle söylüyor (bkz. Górriz vd., 2023).

yüz tanıma ve takip

derin öğrenme ile yüz tanıma, iyi ışık ve net görüntüde çok düşük hata oranlarına ulaştı. NIST'in yüz tanıma değerlendirmeleri bunu ve demografik gruplar arasındaki doğruluk farklarını düzenli olarak raporluyor. sokak kamerası gibi kötü koşullarda performans belirgin düşüyor, yanlış eşleşme riski de artıyor.

çoklu kamera takibi için kişi yeniden tanıma (person re-identification) ve yürüyüş analizi gibi yöntemler araştırılıyor ve kullanılıyor. teknik olarak mümkün, ama "herkesi her an kusursuz izleyen tek bir sistem" imajı pazarlama ve propaganda tadında. asıl belirleyici olan algoritma değil, kamera yoğunluğu, veri entegrasyonu ve hukuki altyapı. yani sorun çoğunlukla mühendislikten çok yönetişim.

bu yüzden regülasyon tarafı da hızlandı. AB Yapay Zekâ Tüzüğü, kamusal alanda kolluk amaçlı gerçek zamanlı uzaktan biyometrik tanımayı dar istisnalar dışında yasaklıyor. bu, teknolojinin yapabildiğinden çok, toplumun neye izin vereceği tartışması.

özetle teknoloji ölçeklenerek ilerliyor, ama güvenilirlik ve etik taraf aynı hızda gelişmiyor. derin öğrenmenin genel çerçevesi için Taye (2023) ve Dong vd. (2021) iyi başlangıç taramaları.