İnsan benzeri yapay zeka yaratmak, insan davranışını taklit etmekten daha fazlasıdır. Teknoloji aynı zamanda bilgiyi işleyebilmeli veya insanlar gibi "düşünebilmelidir”. Patterns dergisinde yayınlanan ve Glasgow Üniversitesi Psikoloji ve Sinirbilim Okulu tarafından yönetilen yeni araştırma, daha geniş makine öğrenimi ailesinin bir parçası olan Derin Sinir Ağlarının bilgiyi işleme biçimini analiz etmek ve bilgi işlemenin insanınkiyle nasıl eşleştiğini görselleştirmek için 3D modellemeyi kullanıyor. Bu yeni çalışmanın, insanlar gibi bilgileri işleyecek, anlayabileceğimiz ve tahmin edebileceğimiz hatalar yapacak daha güvenilir yapay zeka teknolojisinin oluşturulmasının önünü açacağı umulmaktadır.
Yapay zeka gelişiminin hala karşılaştığı zorluklardan biri, makine düşünme sürecinin nasıl daha iyi anlaşılacağı ve doğruluğu sağlamak için insanların bilgiyi nasıl işlediğiyle eşleşip eşleşmediğidir. Derin Sinir Ağları genellikle insan karar verme davranışının mevcut en iyi modeli olarak sunulur, bazı görevlerde insan performansını elde eder, hatta aşar. Bununla birlikte, aldatıcı basit görsel ayrımcılık görevleri bile, insanlara kıyasla yapay zeka modellerinden net tutarsızlıklar ve hatalar ortaya çıkarabilir.
Günümüzde, Derin Sinir Ağı teknolojisi, yüz tanıma gibi uygulamalarda kullanılmaktadır ve bu alanlarda çok başarılı olmasına rağmen, bilim insanları hala bu ağların bilgiyi nasıl işlediğini ve dolayısıyla hataların ne zaman ortaya çıkabileceğini tam olarak anlamamaktadır. Bu yeni çalışmada, araştırma ekibi bu problemi, Derin Sinir Ağı’nın verdiği görsel uyaranı modelleyerek, insanlar ve yapay zeka modeli arasındaki benzer bilgileri işleyerek tanıma benzerliğini gösterebilmeleri için çeşitli şekillerde dönüştürerek ele aldı.
Çalışmanın kıdemli yazarı ve Glasgow Üniversitesi Sinirbilim ve Teknoloji Enstitüsü Başkanı Profesör Philippe Schyns şunları söyledi: “İnsanlar gibi” davranan yapay zeka modelleri oluştururken, örneğin bir insanın yüzünü bir insan olarak gördüklerinde tanımak için, yapay zeka modelinin yüzdeki aynı bilgiyi başka bir insanın tanıyacağı şekilde kullandığından emin olmalıyız. Eğer yapay zeka bunu yapmazsa, sistemin tıpkı insanlar gibi çalıştığı yanılsamasına sahip olabiliriz, ancak daha sonra bazı yeni veya denenmemiş durumlarda işleri yanlış anladığını görebiliriz."
Araştırmacılar bir dizi değiştirilebilir 3D yüz kullandılar ve insanlardan bu rastgele oluşturulmuş yüzlerin benzerliğini dört tanıdık kimliğe göre derecelendirmelerini istediler. Daha sonra bu bilgiyi, Derin Sinir Ağları’nın aynı nedenlerle aynı derecelendirmeleri yapıp yapmadığını test etmek için kullandılar. Sadece insanların ve yapay zekanın aynı kararları verip vermediğini değil, aynı bilgiye dayanıp dayanmadığını da test ettiler.
Araştırmacılar, bu çalışmanın daha çok insan gibi davranan ve daha az öngörülemeyen hatalar yapan daha güvenilir yapay zeka teknolojisinin önünü açacağını umuyorlar. “Anlaşılabilir işlevsel özelliklerde insan kategorizasyon davranışının derin sinir ağı tahminlerinin topraklanması: Yüz kimliği örneği" adlı çalışma Patterns dergisinde yayınlandı.
Kaynaklar ve İleri Okuma
Graphical abstract. Credit: DOI: 10.1016/j.patter.2021.100348
Comments