Evrimsel Yapay Zeka: Yapay Zeka, Kendi Kendine Evrimleşebiliyor!

Evrimsel Yapay Zeka: Yapay Zeka, Kendi Kendine Evrimleşebiliyor! Science Mag
Yazar Edd Gent Çağrı Mert Bakırcı Editör Çağrı Mert Bakırcı
4 dakika
3,447 Okunma Sayısı
Notlarım
Reklamı Kapat
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zeka Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zeka yazı dizisinin 25. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Yapay Zeka Hakkında Bir Rehber: Nedir, Ne Değildir, Ne Olacaktır?" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al

Yapay zeka, kelimenin tam anlamıyla evrim geçiriyor. Araştırmacılar "en güçlünün hayatta kalması" da dahil olmak üzere Darwinsel konseptlerden faydalanan ve insan müdahalesi olmaksızın kendi kendine evrilen bir yapay zeka programı üretti. Ürettikleri bu program, üzerinde on yıllardır çalışılan yapay zeka araştırmalarını yalnızca birkaç gün içerisinde sıfırdan tekrarlayabiliyor. Tasarımcıları ise bu programın bir gün yapay zeka çalışmalarına yeni ufuklar kazandırabileceği görüşünde.

Austin'de Teksas Üniversitesi’nde çalışan Bilgisayar Bilimcisi Risto Miikkulainen, bahsettiğimiz araştırmada görev almadığı halde bu araştırmayı şöyle yorumluyor:

Birçok insan küçük adımlarla ilerlerken, bu programın araştırmacıları bilinmeyene doğru devasa bir adım attı. Yazdıkları makale ise ileride tonlarca araştırmaya vesile olacak.

Yapay zeka algoritması geliştirmek uzun vakit isteyen bir süreç. Örneğin, dil çevirisi ve insansız araba gibi yapay öğrenmede sıklıkla kullanılan sinir ağlarını ele alalım. Bu ağlar, beyin yapısı baz alınarak inşa ediliyor ve öğrenme tarzları da beyni taklit ediyor: Program, eğitim için yüklenen veriyi yapay nöronlar arası bağlantıların kuvvetindeki değişikliği takip ederek öğreniyor. Yapay nöronlar da kendi içlerinde belirli görevleri olan küçük alt gruplara ayrılıyor. Bir örnek vermemiz gerekecek olursa, insansız arabalardaki bir alt grubun görevi trafik işaretlerini okumak olabilir. Araştırmacılar ise bu alt grupları bir araya getirdiklerinde ortaya çıkan karmaşık sistemin pürüzsüzce çalışabilmesi için aylar harcayabiliyor.

Reklamı Kapat

Geçtiğimiz yıllarda bilim insanları, bazı adımları otomatik hale getirerek, aylar alan bu süreci hızlandırdılar. Fakat şu anda bu sistemler, insanlar tarafından tasarlanmış devrelerin bir araya getirilmesi yöntemiyle üretiliyor. Bu da yapay zekanın üretebileceği çıktıların, bu devreleri tasarlayan mühendislerin hayal gücü ve fikirleriyle kısıtlı olduğu anlamına geliyor.

Google'da bilgisayar bilimi üzerine çalışan So Quoc Le ve meslektaşları, lise eğitimi seviyesinde basit bir matematik kullanarak AutoML-Zero isminde, insan müdahalesi gerektirmeden kendi kendine yapay zeka programları geliştirebilen bir program üretti. Şöyle açıklıyorlar:

Asıl amacımız araştırmacıların dahi henüz keşfetmediği yepyeni yapay öğrenim programları geliştirmek.

Evrimleşen Yapay Zeka Nasıl Çalışıyor?

Geliştirdikleri bu programın yaptığı ise, evrimsel tahmine dayalı algoritmalar üretmek. Program, ilk olarak matematiksel operasyonları rastgele bir araya getirerek 100 aday algoritmadan oluşan bir popülasyon yaratıyor. Devamında ise bu popülasyondaki algoritmalara basit görevler vererek test ediyor. Bu görevlere bir örnek, bir görüntü tanıma testi olabilir. Bu tarz testlerde algoritmalara yükledikleri fotoğrafın bir kedi mi yoksa kamyon mu olduğu gibi basit sorularla hata oranlarını test edebiliyorlar.

Program, her döngüde bilgisayarın rastgele seçtiği algoritmalar ile insanlar tarafından tasarlanmış algoritmaların performansını karşılaştırıyor. Bunun sonucunda en yüksek performansı gösterenler kopyalanıyor ve kopyaların kodları az oranda "mutasyona uğratılarak" (yani kodları silinip, yenisi eklenip, derlenerek) en iyi çalışan algoritmaya oldukça benzeyen türevleri yaratılıyor. Bu türevler, bilgisayarın rastgele ürettiği popülasyona eklenirken, eski programlar ayıklanıyor ve döngü bu şekilde devam ediyor.

Sistem, bu popülasyonlardan tek seferde binlerce yaratıyor ve on binlerce algoritmayı bir saniyede analiz edip en iyi sonuç veren algoritmayı saniyeler içerisinde bulabiliyor. Sistem aynı zamanda bazı evrimsel çıkmazlara takılmamak adına popülasyonlardaki algoritmaları birbiriyle rastgele takas etmek ve fazladan kopyası bulunan gereksiz algoritmaları silmek gibi yöntemler kullanarak analiz hızını artırabiliyor.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

AutoML-Zero
AutoML-Zero
ArXiV

Daha Gidilecek Yol Var!

Araştırmacılar, Mart 2020'de arXiv'de ön-yayın olarak yayımlanan makalelerinde bu projeye yaklaşımlarının klasik yapay öğrenim sistemi teknikleriyle örtüştüğünü gösteriyor. Bir yandan günümüzdeki en ileri algoritmalarla kıyaslandığında buldukları çözümün basit kaldığını itiraf eden Le, öte yandan bir matematiksel prensibi kanıtlamış olduklarının ve çalışmalarının ileride çok daha karmaşık yapay zekalar inşa etmek için kullanılabileceğinin de altını çiziyor.

Eindhoven Teknoloji Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi üzerine çalışan Joaquin Vanschoren ise Le'nin çalışmalarının henüz teknoloji harikası sistemlerle kapışabilecek hale gelene kadar bir hayli geliştirilmesi gerektiği görüşünde. Vanschoren'in söylediğine göre Le'nin ürettiği program her seferinde sıfırdan başlamak yerine insanların çoktan keşfettiği yapay öğrenim teknikleri ve püf noktalarını kullanırsa çok daha hızlı gelişebilecek.

Le bunun üzerine çalışmak istediğini söylüyor ve karmaşık algoritmalara odaklanmak yerine küçük problemleri çözmenin faydasını gördüğünü de ekliyor. 6 Nisan'da yayımladıkları başka bir arXiv makalesinde, Le ve grubu birçok sinirsel ağda kullanılan yaygın bir parçayı yeniden tasarlamak için yapay zeka projelerindekine benzer bir yöntem kullandıklarını belirtti.

Fakat Le dijital kütüphanelerindeki matematiksel operasyonların sayısını artırmak ve ürettikleri programa daha fazla programlama gücü verebildikleri takdirde yapay zeka araştırmalarında yeni kapılar açılabileceğine de inanıyor:

Temelde bu kadar önemli olduğu halde insanların hala tam olarak anlayamadığı bir konu. Bu yüzden çalışmalarımızı özellikle bu yönde geliştirmek için sabırsızlanıyoruz.
Okundu Olarak İşaretle
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 17
  • Bilim Budur! 10
  • Merak Uyandırıcı! 10
  • Muhteşem! 5
  • Umut Verici! 5
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 4
  • İnanılmaz 4
  • Korkutucu! 3
  • Güldürdü 2
  • Grrr... *@$# 1
  • Üzücü! 0
  • İğrenç! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Çeviri Kaynağı: Science Mag | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zeka Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zeka yazı dizisinin 25. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Yapay Zeka Hakkında Bir Rehber: Nedir, Ne Değildir, Ne Olacaktır?" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 04/12/2021 08:27:39 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8600

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Reklamı Kapat
Size Özel
İçerikler
Instagram
Sperm
Kanser Tedavisi
Filogenetik
Protein
Alzheimer
Sağlık Bakanlığı
Radyasyon
Cinsiyet Araştırmaları
Gen
Film
Salgın
Fotosentez
Gaz
Organ
Yatay Gen Transferi
Kuyruksuz Maymun
Manyetik Alan
Moleküler Biyoloji
Viral
Zeka
Sinirbilim
Risk
Bitkiler
Fosil
Egzersiz
Daha Fazla İçerik Göster
Evrim Ağacı'na Destek Ol
Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katmak için hemen buraya tıklayın.
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
EA Akademi
Evrim Ağacı Akademi (ya da kısaca EA Akademi), 2010 yılından beri ürettiğimiz makalelerden oluşan ve kendi kendinizi bilimin çeşitli dallarında eğitebileceğiniz bir çevirim içi eğitim girişimi! Evrim Ağacı Akademi'yi buraya tıklayarak görebilirsiniz. Daha fazla bilgi için buraya tıklayın.
Etkinlik & İlan
Bilim ile ilgili bir etkinlik mi düzenliyorsunuz? Yoksa bilim insanlarını veya bilimseverleri ilgilendiren bir iş, staj, çalıştay, makale çağrısı vb. bir duyurunuz mu var? Etkinlik & İlan Platformumuzda paylaşın, milyonlarca bilimsevere ulaşsın.
Podcast
Evrim Ağacı'nın birçok içeriğinin profesyonel ses sanatçıları tarafından seslendirildiğini biliyor muydunuz? Bunların hepsini Podcast Platformumuzda dinleyebilirsiniz. Ayrıca Spotify, iTunes, Google Podcast ve YouTube bağlantılarını da bir arada bulabilirsiniz.
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim Gönder
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, Evrim Ağacı'nda çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol
Sizi Takip Ediyor

Devamını Oku
Evrim Ağacı Uygulamasını
İndir
Chromium Tabanlı Mobil Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
İlk birkaç girişinizde zaten tarayıcınız size uygulamamızı indirmeyi önerecek. Önerideki tuşa tıklayarak uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu öneriyi, yukarıdaki videoda görebilirsiniz. Eğer bu öneri artık gözükmüyorsa, Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Chromium Tabanlı Masaüstü Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
Yeni uygulamamızı kurmak için tarayıcı çubuğundaki kurulum tuşuna tıklayın. "Yükle" (Install) tuşuna basarak kurulumu tamamlayın. Dilerseniz, Evrim Ağacı İleri Web Uygulaması'nı görev çubuğunuza sabitleyin. Uygulama logosuna sağ tıklayıp, "Görev Çubuğuna Sabitle" seçeneğine tıklayabilirsiniz. Eğer bu seçenek gözükmüyorsa, tarayıcının Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Safari Mobil Uygulama
Sırasıyla Paylaş -> Ana Ekrana Ekle -> Ekle tuşlarına basarak yeni mobil uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu basamakları görmek için yukarıdaki videoyu izleyebilirsiniz.

Daha fazla bilgi almak için tıklayın

Önizleme
Görseli Kaydet
Sıfırla
Vazgeç
Bu Eseri Neden Tavsiye Ediyorsun?
Aşağıdaki kutuya, isimli neden tavsiye ettiğini girebilirsin. Ne kadar detaylı ve kapsamlı bir analiz yaparsan, bu eseri [OKUMAK/İZLEMEK] isteyenleri o kadar doğru ve fazla bilgilendirmiş olacaksın. Tavsiyenin faydalı bulunması halinde Evrim Ağacı kullanıcılarından daha fazla UP kazanman [UP bilgi linki] mümkün olacak. Tavsiyenin sadece negatif içerikte olamayacağını, eğer bu sistemi kullanıyorsan tavsiye ettiğin içeriğin pozitif taraflarından bahsetmek zorunda olduğunu lütfen unutma. Yapıcı eleştiri hakkında daha fazla bilgi almak için burayı okuyabilirsin.
Tavsiye Et