Yapay Zekânın Teorik Sınırlamaları Olabilir mi?

- Basın Bildirisi
- Yapay Zeka
- Bilim Haberciliği
Bu haber 1 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.
Kopenhag Üniversitesi'nden araştırmacılar; basit problemlerin ötesinde, yapay zekâ açısından her zaman istikrarlı olacak algoritmalar geliştirmenin matematiksel açıdan imkânsız olduğunu ilk ispatlayan kişiler oldu!
ChatGPT ve benzeri makine öğrenmesi tabanlı teknolojiler günümüzde yükseliştedir. Ancak, en gelişmiş algoritmalar bile sınırlamalarla karşılaşmaktadır. Kopenhag Üniversitesinden araştırmacılar, temel problemlerin ötesinde, daima istikrarlı olacak yapay zekâ algoritmaları geliştirmenin matematiksel açıdan imkânsız olduğunu gösteren çığır açan bir keşif yaptılar. Bu araştırma, algoritmalar için geliştirilmiş test protokollerinin önünü açabilir ve makine işlemesi ile insan zekâsı arasındaki esas farklılıkları vurgulayabilir.
Sonucu ortaya koyan bilimsel makale, teorik bilgisayar bilimi alanında önde gelen uluslararası konferanslardan birinde yayımlanmak üzere onaylanmıştır.
Makineler, tıbbi tarama görüntülerini doktorlardan daha doğru bir şekilde yorumlayabilir, yabancı dilleri çevirebilir ve yakın zamanda arabaları, insanlardan daha güvenli bir şekilde sürebilecek hale gelebilir. Ancak, en iyi algoritmaların bile zayıf yönleri vardır. Kopenhag Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nden bir araştırma ekibi, bu zayıf yönleri ortaya çıkarmaya çalışıyor.
Örneğin otomatik bir aracın, bir tabelayı okumasını ele alalım. Eğer birisi tabelanın üzerine bir çıkartma yapıştırırsa, bu durum insan sürücünün dikkatini dağıtmayabilir. Fakat, eğitildiği işaretlerden farklı olduğundan, işaretin değişmiş olması bir makineyi kolayca etkileyebilir. Amir Yehudayoff bu durumu şu şekilde açıklıyor:
Algoritmaların girdi biraz değiştirildiğinde, çıktının neredeyse aynı kalacağı biçimde istikrarlı olmasını istiyoruz. Gerçek hayat, insanların görmezden gelmeye alışkın olduğu her türlü paraziti içerirken, bunlar makinelerin kafasını karıştırabilir.
Ekip, diğer ülkelerden katılan araştırmacılarla birlikte basit problemlerin ötesinde, her zaman istikrarlı olacak makine öğrenimi algoritmaları oluşturmanın mümkün olmadığını ilk kez kanıtlamış oldu. Bu sonucu açıklayan makale, teorik bilgisayar bilimi alanında önde gelen uluslararası konferanslardan biri olan Foundations of Computer Science (FOCS) konferansı için yayımlanmak üzere onaylandı. Amir Yehudayoff şunları söylüyor:
Doğrudan otomatik araba uygulamaları üzerinde çalıştığımızı belirtmek isterim. Yine de bu, algoritmaların daima istikrarlı olamayacağı kadar karmaşık bir sorun gibi görünüyor.
Yehudayoff bu açıklamalarına ek olarak, bu çalışmanın otomobillerin geliştirilmesiyle ilgili önemli sonuçları olabileceği anlamına gelmediğini de belirtti:
Eğer algoritma yalnızca çok nadir görülen birkaç durumda hata yapıyorsa, bu kabul edilebilir. Ancak, bu hatayı çok geniş koşullar yelpazesi içerisinde yaparsa bu kötü haber demektir.
Bu bilimsel makale, algoritmalarındaki hataları tespit etmek için endüstri tarafından kullanılamayacak. Profesör, amacın bu olmadığını belirtiyor ve şöyle açıklıyor:
Makine öğrenimi algoritmalarındaki zayıflıkları tartışmak için bir dil geliştiriyoruz. Bu, algoritmaların nasıl test edilmesi gerektiğini açıklayan kılavuzların geliştirilmesine öncülük edebilir. Ve bu, uzun vadede yine daha iyi ve daha istikrarlı algoritmaların geliştirilmesini beraberinde getirebilir.
Sezgilerden Matematiğe
Dijital gizliliğin korunmasına yönelik algoritmaların test edilmesi de olası bir uygulama olabilir. Amir Yehudayoff bunu şu sözlerle açıklıyor:
Bazı şirketler, gizliliğin korunması için tamamen güvenli bir çözüm geliştirdiklerini iddia edebilirler. İlk olarak metodolojimiz, böyle bir çözümün kesinlikle güvenli olamayacağını ortaya koymaya yardımcı olabilir. İkincil olarak, zayıf noktaları da saptayabilecektir."
Ancak makale, her şeyden önce teoriye katkıda bulunuyor. Yehudayoff özellikle matematiksel içeriğin devrim niteliğinde olduğunu ekliyor:
Sezgisel olarak; istikrarlı bir algoritmanın üzerinde etiket olan bir trafik levhası gibi az miktarda girdi parazitine maruz kaldığında neredeyse normaldeki kadar iyi çalışması gerektiğini anlıyoruz. Ancak teorik bilgisayar bilimcileri olarak kesin bir tanıma ihtiyacımız var: Problemi matematik dilinde tanımlayabilmeliyiz. Algoritma tam olarak ne kadar parazite dayanabilmeli ve algoritmanın istikrarlı olduğunu kabul edecek olursak çıktı orijinal çıktıya ne kadar yakın olmalı? İşte bu sorulara yanıt bulmaya çalıştık.
Makale, teorik bilgisayar dünyasında büyük ses getirdi, ancak teknoloji endüstrisinden en azından henüz bir ilgi görmedi. Amir Yehudayoff bu durumu, şu sözleriyle ifade ediyor:
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, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.
KreosusKreosus'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.
PatreonPatreon 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.
YouTubeYouTube 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 PlatformlarBu 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.
Yeni bir teorik gelişme ile uygulamalarda çalışan insanların ilgisi arasında her zaman biraz gecikme payı bırakmalısınız. Üstelik bazı teorik gelişmeler, sonsuza dek fark edilmemiş olarak kalabilir.
Ancak Yehudayoff, son olarak şunları ekliyor:
Makine öğrenimi, hızla ilerlemeye devam ediyor ancak gerçek dünyada çok başarılı olan çözümlerin dahi sınırlamaları olduğunu unutmamak gerek. Makineler bazen düşünebiliyor gibi görünebilirler, fakat nihayetinde insan zekasına sahip değiller. Bunu akılda tutmak önem arz ediyor.
Evrim Ağacı'nda tek bir hedefimiz var: Bilimsel gerçekleri en doğru, tarafsız ve kolay anlaşılır şekilde Türkiye'ye ulaştırmak. Ancak tahmin edebileceğiniz Türkiye'de bilim anlatmak hiç kolay bir iş değil; hele ki bir yandan ekonomik bir hayatta kalma mücadelesi verirken...
O nedenle sizin desteklerinize ihtiyacımız var. Eğer yazılarımızı okuyanların %1'i bize bütçesinin elverdiği kadar destek olmayı seçseydi, bir daha tek bir reklam göstermeden Evrim Ağacı'nın bütün bilim iletişimi faaliyetlerini sürdürebilirdik. Bir düşünün: sadece %1'i...
O %1'i inşa etmemize yardım eder misiniz? Evrim Ağacı Premium üyesi olarak, ekibimizin size ve Türkiye'ye bilimi daha etkili ve profesyonel bir şekilde ulaştırmamızı mümkün kılmış olacaksınız. Ayrıca size olan minnetimizin bir ifadesi olarak, çok sayıda ayrıcalığa erişim sağlayacaksınız.
Makalelerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu makalemizle ilgili merak ettiğin bir şey mi var? Buraya tıklayarak sorabilirsin.
Soru & Cevap Platformuna Git- 3
- 1
- 1
- 1
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- A. Yehudayoff, et al. Replicability And Stability In Learning. Alındığı Tarih: 9 Şubat 2024. Alındığı Yer: Arxiv | 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 22/02/2025 11:45:54 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/16742
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.