CEYD-A ve Yapay Zeka İlişkisi

Cenker Sisman tarafından tarihinde yayınlandı

Tanıdıklarınıza bu yazıyı önerin
Ziyaretçi Puanı

Ceyd-a nedir ne değildir sorusuna insan organlarını örnek vererek başlayalım: Cihazınızdaki mikrofona gelen sesleri yorumlayan yazılımı kulak, cihazdan çıkan TTS i ağız olarak tanımlarsak Ceyd-a’yı mantığı işleten ve yorumlayan beyin olarak tanımlamak gerekir. Ceyd-a ne kulaktır ne de ağızdır, sadece beyindir. Ağız ve kulağı cihazlara kurulu uygulamalar veya sistemin kendisi oluşturmaktadır.

Ceyd-a ve Öğrenme

Farkettiyseniz başlıkta derin öğrenme yerine sadece öğrenme geçmekte. Evet Ceyd-a’ nın da bir öğrenme yapısı var ve bir bakış açısına göre derin öğrenme ile örtüşmekte ve de insan etkileşimli bir yapıdadır. Bu kavramı detaylandırmadan önce derin öğrenme kısaca nedir onu inceleyelim: Derin sinir ağı kavramına uygun algoritmalarla yapılan eğitme işlemine derin öğrenme diyebiliriz. Ona vereceğiniz (IF-THEN-ELSE) gibi sabit kurallardan öte verilerden yola çıkarak sonucu her seferinde bir yol katederek iyileştirilen ve verilerin yoğunluğuna bağımlı bir sistemdir derin öğrenme.

Kabaca düşünürsek, Input Layer bölümünde veriler alınmakta, Hidden Layer dediğimiz ortada bulunan gizli katman bölümünde veriler işlenip, Output Layer çıkış bölümünde karar verilmektedir. Gerekirse geri besleme yapılarak gizli katman yine veriden geçirilip daha kararlı bir orta katman sağlanmasına çalışılır.

Şimdi Ceyd-a’nın bu bilgiler ışığında benzerliklerine bakalım: Ceyd-a sadece kural bazlı komutlardan oluşur gibi görünmesine rağmen, görünen yüz aslında öyle değildir. Ceyd-a komutlarını binlerce kullanıcı oluşturur ve bu komutlara belki de “akıllı hücre” olarak tanımlamak en doğru tanımdır. Yapay Sinir ağları insan beynindeki sinir hücrelerinden (nöronlar) esinlenmiştir. Yapay Sinir Ağları’ndaki gizli katmandaki bu hücreler esasında bu komutlardır. Bu komutlar, veri alıp cihaza özel değerlere göre değişen çıkış sağlıyorlar ve yine gizli katmandaki diğer komutlarla etkileşiyorlar. Ayrıca her benzer “akıllı hücre”nin katsayıları birbirinden farklı olduğu için koşullar ve parametreler değiştikçe farklı etkileşimler ortaya çıkıyor. Gizli katman dinamik boyuta sahip. Veriler “akıllı hücre”lerden geçtikçe karar bölümüne ulaşana kadar bir yol izliyor ve tıpkı geri besleme gibi karar oluşmadığı zamanlarda, gerekirse gizli katmanda yoluna daha iyi bir sonuç bulmaya devam ediyor. Gizli katman alternatif “akıllı hücre”lerden oluşan bir yapı sunuyor. Kararı Ceyd-a’ nın kurulu olduğu cihazdaki ortam, kişilik ve koşullar belirliyor. Oluşan karar Ceyd-a’nın kişiliğine etki ettiği için insan psikolojisine benzer bir yapı ile sonraki kararlarda değişkenlik oluşabiliyor. Başka deyişle gizli katmandaki kişiliğini ve özelliğini yansıtacak değişkenlerde salınımlar oluşabiliyor. Kısaca derin öğrenmede nasıl orta katmandaki hücreler her seferinde daha iyileşmeye yönelik değişiyorsa Ceyd-a’ nın “akıllı hücre”lerindeki kodlar değişmiyor ancak kişilik verilerinin değişmesiyle daha sonuca odaklı “akıllı hücre”ler oluşuyor. Bu şekilde, zaman içinde alınan yeni verilerle daha olgun bir orta katman oluşuyor.

CEYD-A yapısındaki en belirgin ve olumlu fark, gizli katmanın sürekli farklı kişiler tarafından yenilenmesi ve zenginleştirilmesi. CEYD-A’ da hücreler yenileniyor ve sayısı günden güne katlanarak artıyor. İnsan beyninin de muazzam ve eşsiz bir yapıda olduğunu ve yapay zekanın sadece onu taklit edebilecek duruma gelebileceğini de belirtmek istiyorum.

Genel bir bakış açısından gözlemlersek, “akıllı hücre”lerin mantığı insan etkileşimi sayesinde değişkenlik göstermekte ve tek bir denetleyici tarafından ortama yayılmakta. Buna karşın hücreler içinde oluşan mikro veriler ise kullanıcıya özel oluşmakta ve bu da “akıllı hücre”lerin sabit bir sonuca varmayıp değişken bir karara varmasını sağlamaktadır. Bu gelişmeler ışığında ilerleyen dönemlerde “sanal psikoloji” kavramı ile tanışırsak kimsenin şaşırmaması gerekir.

Kategoriler: Genel

Cenker Sisman

1971 yılında doğan Cenker Sisman, Saint-Joseph lisesini bitirdi. Yıldız Teknik Üniversitesi’nde Bilgisayar Mühendisliği ve İstanbul Teknik Üniversitesi’nde aynı bölümün yüksek lisans eğitimlerini tamamladı. Savaş Köse ile beraber yazdığı ‘Parallel Implementation of The Hough Transformation’ çalışması SCI’99/ISAS’99 da yayınlandı. Yazdığı uzaktan bilgisayar kontrol uygulaması ‘Panda Future Connection’ Bimeks 1998 En İyi Yazılım – Mansiyon ödülünü aldı. Diğer programları olan WinPerfect, CleanDisk, VideoCapture, FTPExplorer, CardReader ve Multi-Email Sender uygulamaları zaman zaman yurtdışındaki medyalarda yayınlandı ve çeşitli otoriteler tarafından ödüller aldı.

Bir Cevap Yazın

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Bu sayfa 254 kez ziyaret edilmiştir

Benzer Yazılar