Facebook, yapay zeka teknolojisi için önemli bir eşiği aşmaya çalışıyor. Yapay zeka ya da AI dediğimiz teknolojiler, yazılımcıların algoritmaları sayesinde, yeni şeyler öğrenebiliyor. Kısacası bu sistemlerin gelişimi yine arkasında çalışan ekibe bağlı. Facebook ise kendi kendine öğrenen yapay zeka geliştirmeyi başardı. Firma böylece insana olan bağımlılığını azaltmanın peşinde.
Facebook, öğrenen yapay zeka için ilk adımı attı
Facebook, yeni geliştirdiği yapay zeka algoritmasında insanlar tarafından etiketler aracılığıyla yapılan öğrenmenin ötesine geçmeyi başardı. Sosyal medya devi, yapay zeka algoritmasına kendi kendine öğrenme yetisi kazandırmaya çalışıyor.
Buna göre, Seer (Self-supERvised) algoritması için Instagram’dan alınan bir milyardan fazla gönderi kullanıldı. Kullanılan yapay zeka teknolojisi, bu görüntülerden hangilerinin birbirine benzediğine kendisi karar verdi.
Yapay zeka algoritmasının en ilginç özelliği ise başka bir algoritmanın varlığını çözebilmesi. Seer’e bu sefer kedi etiketi kullanılan az sayıda resim gösterildi. Algoritma, hatalı olan etiketlemeleri fark etti ve arkasında başka bir algoritma olduğunu tamamlayabildi.
Facebook’un yaptığı bu yapay zeka deneyine, ABD’nin önemli üniversitelerinden bilim adamları da tanıklık etti. Facebook’un Bilim Bölümü Başkanı olarak görev yapan bilim insanı Yann LeCun, bu yapay zeka teknolojisi ile karşımıza çıkan kendi kendine öğrenebilme kabiliyetini devrim olarak niteledi.
LeCun, seçilen 1 milyar Instagram postunun rastgele seçildiğini hatta yapay zekanın işini kolaylaştıracak basit görsellerin kullanılmadığını açıkladı.
Facebook Bilim Bölümü Başkanı olan LeCun, ABD’nin yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda çalışan önemli bilim insanlarından biri. LeCun’a göre, etiketler yoluyla yapay zeka öğrenimi insanlığı ileriye taşıyamayacak kadar hantal bir yöntem.
Yapay zekanın kendi kendine öğrenmesi, metinlerin dilini algılamak ve çevirmek için hali hazırda kullanılıyor. Ancak LeCun’a göre, resimlerin tanımlanması ve yapay zeka tarafından gruplandırılması metinleri tanımlamaktan daha karmaşık. Seer ise bu konuda önemli bir gelişime ön ayak oldu.
Seer yapay zekası, tıpkı bir insan beyni gibi nesneleri ve görüntüleri birbirine bağlayarak çalışıyor. Büyük bir sinir ağına benzetilen bu yeni yapay zekanın işlem gücü ihtiyacı da rakiplerine göre daha fazla.
Resimleri tanımlama ve öğrenme, bunları birbirleriyle bağlantılı olarak sınıflandırma ilk defa kullanılmıyor. Daha önce bir İspanyol girişimi olan Qbo, geliştirdiği robotlara öğrenebilme yetisi kazandırmıştı. Hatta bu robotlar edindikleri bilgileri birbirleriyle paylaşma özelliğine de sahipti.