Çek Bilimler Akademisi Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü’nden araştırmacılar, Yapay zeka sistemlerinin birçoklarında görülen Temel bir sorunu, tabiattaki canlıların uyku sürecini taklit ederek çözmeyi başardı.
Pek Fazla Yapay zeka sistemi, sırf bir vazifede başarılı olabiliyor. Büsbütün farklı bir vazifeye geçtiklerinde birinci işten edindikleri bilgi siliniyor.
Independent Türkçe’nin haberine göre Yapay zeka, bilgileri Daimi öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip canlılardan bu açıdan da ayrışıyor. ilim insanları Yapay sistemlerdeki bu meseleye “yıkıcı unutma” ismini veriyor.
‘YENİ BİR VAZİFE İÇİN EĞİTMİK çok ZOR’
Yeni çalışmanın gerisindeki takıma liderlik eden, araştırma vazifelisi Pavel Sanda bunu, “Sistemi hakikat formda eğittiyseniz, sonra ona büsbütün yeni bir misyon öğretmek Fazla zor” diye açıkladı:
Eğer yeni misyonu öğretmeyi başarırsanız, eski hafızaya ziyan verirsiniz.
Sanda ve meslektaşları, bu sorunu aşmak için iğnecikli bir hudut ağını (spiking neural network) eğitti. İnsan beyninin yapısına benzeyen, birbirine bağlı Yapay nöron ağlarına “iğnecikli hudut ağı” ismi veriliyor.
Canlıların uyku yeteneğini bu hudut ağına uyarlayan grup, kısa periyodik anıları uzun periyodik anılara dönüştürmeye Yardımcı olan “hafıza konsolidasyonu” sürecini taklit etti.
Uykunun taklit edilmediği birinci deneyde, sistemin yeni vazifede öğrendiği her bilginin evvelki vazifede edindiklerine ziyan verdiği görüldü. Birinci bilgilerin yavaş yavaş silindiği ve üzerine yenilerinin yazıldığı tespit edildi.
Bunun üzerine araştırmacılar, ağın biyolojik uykuyu taklit etmesini sağlayarak öbür deneye başladı. Yapay zeka ikinci vazifesi öğrenirken ortalara kısa uyku fazları serpiştirildi.
Sonunda bu prosedürün, sistemin birinci vazifesi nasıl gerçekleştirdiğini hatırlamasını sağladığı ortaya çıktı.
VICE News’e konuşan Sanda, “Çok Yalın prensipler o kadar da Yalın olmayan tesirler yaratabilir” sözlerini kullandı:
Gerçek, biyolojik uykudan ilham aldık lakin modelimiz Fazla daha kolaydı.
ABD’deki Massachusetts Amherst Üniversitesi’nde misyon Meydan ilim insanı Hava Siegelmann, hakemli bilimsel mecmua PLOS Computational Biology’de yayımlanan araştırmayı şöyle yorumladı:
Böyle bir ağ, öğrendiklerini yeni durumlara uygulama yeteneğine sahip olur. Tıpkı hayvanlar ve beşerler gibi…
Yorum Yok