Evrim Ağacı
Reklamı Kapat

Gerçekliğe Ulaşma Hedefindeki Yapay Zeka Öğrenmesi

Gerçekliğe Ulaşma Hedefindeki Yapay Zeka Öğrenmesi
Yapay Zeka..
Pixabay
Reklamı Kapat

Bu yazı, Evrim Ağacı'na ait, özgün bir içeriktir. Konu akışı, anlatım ve detaylar, Evrim Ağacı yazarı/yazarları tarafından hazırlanmış ve/veya derlenmiştir. Bu içerik için kullanılan kaynaklar, yazının sonunda gösterilmiştir. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Son dönemlerde en çok merak edilenlerden birisi yapay zeka (YZ) sistemlerinin görüntü oluşturmada ne kadar başarılı olacağıdır. Teknoloji devi Nvidia son çalışmasında oluşturdukları yapay zekaya ünlü kişilerin binlerce fotoğrafını göstermiş ve o kişilerin binlerce sahte görüntüsünü oluşturmuştur. Araştırma ekibi yapay zeka tarafından oluşturulan bu yüzlerin "beklenilenin altında olduğunu" ama "gerçeğine oldukça yakın" olduklarını belirtti. Bunun için, giderek popülerleşen ve yapay zeka öğrenmesinde farklı bir sınıf olan GAN’ı (Generative Adversarial Network: Çekişmeli Üretici Ağ) kullandılar.

 

GAN (Generative Adversarial Network: Çekişmeli Üretici Ağ)
GAN (Generative Adversarial Network: Çekişmeli Üretici Ağ)
Sites Google

Çekişmeli Üretici Ağ (GAN) Nedir?

Gördüğümüz gibi GAN'ın iki tane ana bileşeni vardır: Programa girdisi yapılan verilerden sahte fotoğraflar oluşturan (Üretici Ağ, Generator Network) ve bu sahte fotoğrafları denetleyen, yani gerçek olup olmadıklarını ayırt edebilen ikinci bir ağ (Ayırt Edici Ağ, Discriminator Network). Yukarıdaki çizimde de gördüğümüz gibi üretici ağ olan G(z), p(z)’den rastgele bir girdi alır ve buna dayanarak bir veri örneği oluşturur. Daha sonra bu veri ayırt edici ağ olan D(x)’e gönderilir ve bu ağ G(z)’den almış olduğu veri ile gerçek veriyi karşılaştırarak G(z)’den çektiği verinin gerçekliğini kontrol eder. Bu şekilde karşılaştırmaların arttırılması üretici ağın oluşturduğu görüntülerin de gerçekçiliğe yaklaşmasını sağlamaktadır.

Bunu bir benzetmeyle anlatalım. Üretici ağı, ünlü tabloların sahtesini yaparak bunları gerçekleriymişçesine koleksiyonculara satan bir kalpazan olarak ve ayırt edici ağı da bu sahte tabloları gerçeklerinden ayırmada uzmanlaşmış bir dedektif olarak düşünebilirsiniz. Peki dedektif elindeki tablonun gerçek ya da sahte olup olmadığına nasıl karar vermektedir? Elbette, gerçek olan tablonun sanatçısının kullandığı boyaların özellikleri gibi buna benzer daha nice ayrıntıyı bilerek ve bu bilgileri elindeki tablonun niteliğiyle karşılaştırarak… Ancak, dedektif işinde uzmanlaştıkça, onu kandırabilmek için kalpazan da kendini daha iyi hale getirmek durumundadır. İşte, sahtekar ve dedektif arasında yaşanan bu “çekişme”nin bir benzeri de “üretici ağ” ile “ayırt edici ağ” arasında, yani iki rakip ağ arasında yaşanmaktadır. Ayırt edici ağ ne kadar iyi olursa üretici ağ da onu alt edebilmek için kendini geliştirmelidir.

Bahsettiğimiz gerçekçi görünen insan fotoğraflarını oluşturan sistemin uygulamaları potansiyel olarak hem yararlı hem de fazlasıyla zararlı olabilir. Örneğin grafik şirketleri için büyük bir nimet olarak görülebilecek olan bu program, daha da gerçekçi yüzler oluşturduktan sonra, sahte habercilik veya buna benzer aldatmacalarda çok rahat bir şekilde kullanılabilir. Tabii ki şu anda bunun için endişelenmek yerine bu oluşturulan ilginç yüzlere buradaki videodan bakabilirsiniz.

Yazarın Notu: GAN'ın kullandığı bu metot, aslında, “Minimax Ağacı” adı verilen bir oyun teorisinden alınmıştır. Minimax Ağacı sıfır toplamlı, yani bir tarafın kaybı karşı taraf için kazanç olan oyunlarda (satranç, tictactoe veya borsa oyunları gibi) karar verme mekanizması olarak kullanılır. Diğer bir deyişle amaç, oyundaki kaybı minimum seviyeye düşürmektir. Aşağıdaki tictactoe oyununu ele alırsak mevcut durumumuzda hamle yapmak için 3 tane ihtimalimiz ve bizim hamlelerimizin sonucunda rakibimizin de 2 ihtimali vardır. Minimax Ağacı ise bütün bu ihtimalleri hesaplamak için kullanılır. Bilgisayarın aşağıdaki oyunda X'leri oynadığını düşünürsek hamleleri puanladıktan sonra karar vermesini istediğimizde bilgisayar, bütün bulduğu sonuçları toplayarak bir üst seviyeye taşıyıp yapacağı hamlenin hata oranını minimum seviyeye düşürmüş oluyor. Sonuç olarak, Minimax ağacımız ne kadar uzunsa yapay zekamız da o kadar gelişmiş oluyor.

 

Minimax ağacı
Minimax ağacı
Bilgisayar Kavramları

 Düzenleyen ve Geliştiren: Ayşegül Şenyiğit

Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 0
  • Tebrikler! 0
  • Bilim Budur! 0
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Umut Verici! 0
  • Merak Uyandırıcı! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  • F. Shaikh. Introductory Guide To Generative Adversarial Networks (Gans) And Their Promise!. (23 Ağustos 2019). Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2019. Alındığı Yer: Analytics Vidhya | Arşiv Bağlantısı
  • M. Kaufman. Nvidia's Ai Machine Generates Fake Faces From Celebrity Images. (23 Ağustos 2019). Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2019. Alındığı Yer: Mashable | Arşiv Bağlantısı
  • J. Vincent. All Of These Faces Are Fake Celebrities Spawned By Ai. (23 Ağustos 2019). Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2019. Alındığı Yer: The Verge | Arşiv Bağlantısı
  • Ş. E. Şeker. Minimax Ağaçları (Minimax Tree). (23 Ağustos 2019). Alındığı Tarih: 23 Ağustos 2019. Alındığı Yer: Bilgisayar Kavramları | Arşiv Bağlantısı

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 29/10/2020 02:04:46 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/5256

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
Güncel
Karma
Agora
Işık
Hız
Genel Görelilik
İnfografik
Oyun Teorisi
Factchecking
Richard Dawkins
Neandertaller
Rna
Çiftleşme
Cinsel Seçilim
Saç
Onkoloji
İnsanın Evrimi
Cinsel Yönelim
Epigenetik
Covid-19
Dünya Sağlık Örgütü
Hominidae
Stephen Hawking
Doğal Seçilim
Dünya
Zooloji
Enfeksiyon
Coğrafya
Daha Fazla İçerik Göster
Daha Fazla İçerik Göster
Reklamı Kapat
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
Türkiye'deki bilimseverlerin buluşma noktasına hoşgeldiniz!

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
“İlkel insan meraklı gözlerle ve yavaş, kendinden emin olmayan adımlarla doğruladı. Şimdiyse belirsiz bir hedefe doğru aceleyle yürüyoruz.”
Arthur Conan Doyle
Geri Bildirim Gönder