Yapay Zeka Hayal Etme Kabiliyeti Kazanıyor!

Yapay zeka hayal etme yeteneğine sahip olma yolunda sürekli gelişerek ilerliyor ve bilim insanlarının kullanmaya başladığı yeni bir teknik, AI'ın nesneler arasında bağlantı kurarak yeni bir şeyler oluşturmasına katkı sağlıyor.

Gerçekte var olmayan insan yüzü oluşturan, şans oyunlarının nasıl kazanabileceğini anlık olarak hesaplayan yapay zeka zaten bu zamana kadar altına imza attığı başarılarla ne kadar güçlü olduğunu gösterdi ama insandan farklı olarak yaratıcılığın birincil koşulu olan hayal kurma yeteneğine henüz sahip değil.

İnsanlar, kedinin ne olduğunu öğrendikten sonra farklı renkteki, ortamdaki ya da pozdaki kediyi kolaylıkla hayal edebilir ama yapay zeka bunu kolay kolay yapamaz.

Bilim

Tanımlanamayan Cisimler İçin Yapay Zeka Kullanılacak

Amerika Birleşik Devletleri, tanımlanamayan cisimler için yapay zeka kullanımına başvuruyor. Tanımlanamayan uçan nesnelerin araştırmasında AI kullanılacak.

Geçmişteki çalışmalara bakılacak olursa yapay zekaya bir kedi gibi bir canlı yeterince uzun ve iyi bir şekilde tanıtıldığında o kedi hakkında yeterince bilgi sahibi olduğu ve bununla ilgili hiçbir sorun yaşamadığı fakat yapay zekanın o kediyi bambaşka bir şekilde canlandırmasının çok daha zor olduğu görüldü.

Yapay Zeka Hayal Etme Yeteneğine Sahip Olacak

AI'ın hayal gücünün kapasitesini arttırmak isteyen araştırmacılar, yapay zekaya daha önce bir kedinin benzerini görmemiş olsa bile onu farklı bir şekilde canlandırmasını sağlayacak yeni bir yöntem buldu.

USC (Güney California Üniversitesi) Bilgisayar Bilimci Yunhao Ge, AI'ın da insanın hayal gücüne sahip olması için insanın tasarlama yeteneğinden ilham aldıklarını belirtti. Ge, insanların öğrendiği şeyleri niteliklerine (şekil, poz, konum, renk) göre ayırdığını ve onları daha sonra yeni bir nesne hayal etmek için birleştirdiğini söyledi.

Araştırma ekibi, AI'e insanın yeteneğini kazandırmak için sinir ağlarını taklit etmek istiyor. Çalışmada yer alan bilim insanları, büyük bir veri tabanını (bir arabanın fotoğrafları gibi) kullanarak görünenin ötesine geçmeyi amaçlıyor. Bu, daha geniş bir veri kümesi yerine belirli kalıpları işaretlemekten ibaret olduğundan yapay zekanın eğitimi diğer yöntemdeki gibi gerçekleşmiyor.

Ekibin burada benimsediği yaklaşımın deepfake görüntüsü oluşturmak için kullanan yaklaşıma benzer olduğu söylenebilir. Örneğin deepfake görüntüsü oluşturmak için farklı parçaları ayrı ayrı değerlendirmek gerekir. Bu tür görüntüler oluşturulurken yüz hareketleri, yüz görünümünü vb. birbirinden ayrı ayrı ele alınır.

Bu, yapay zekanın kırmızı bir araba ile mavi bir bisiklet gördüğünde daha önce hiç görmemiş olsa bile kırmızı bir bisiklet canlandırabileceği anlamına gelir. Bu teknikteki en önemli yenilik, ayrıntıları tek tek değil gruplar halinde işleme olarak öne çıkıyor.

AI, nesneler arası anlamsal bağlantı kurarak tıpkı bir insanın hayal edebileceği bir görüntü oluşturabiliyor. Yapay zeka, yeni bir nesne gördüğünde o nesne ile daha önce gördüğü nesneler arasında bir bağlantı kurabiliyor ve yepyeni bir görüntü oluşturabiliyor.

USC Bilgisayar Bilimci Laurent Itti'ye göre yapay zeka hayal etme yeteneğine kavuşarak ilk kez dünyayı insanlar gibi anlamlandırma kabiliyetine bu kadar çok yaklaşıyor.