Dolar 12,4280
Euro 14,0266
Altın 717,01
BİST 1.776
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 21 °C
Kuvvetli Sağanak

İnsanlar Gibi “Düşünen” Yapay Zeka Geliştirmek

18.10.2021
70
İnsanlar Gibi “Düşünen” Yapay Zeka Geliştirmek

İnsan Düşünen Yapay Zeka Kavramı

İnsan benzeri yapay zeka yaratmak, insan davranışını taklit etmekten daha fazlasıdır – teknoloji, tamamen güvenilecekse, aynı zamanda insanlar gibi bilgiyi işleyebilmeli veya ‘düşünebilmelidir’.

Dergide yayınlanan yeni araştırma desenler ve liderliğindeki Glasgow ÜniversitesiPsikoloji ve Sinirbilim Okulu, daha geniş makine öğrenimi ailesinin bir parçası olan Derin Sinir Ağlarının bilgiyi işleme biçimini analiz etmek ve bilgi işlemenin insanlarla nasıl eşleştiğini görselleştirmek için 3B modellemeyi kullanır.

Bu yeni çalışmanın, insanlar gibi bilgileri işleyecek ve anlayabileceğimiz ve tahmin edebileceğimiz hatalar yapacak daha güvenilir AI teknolojisinin yaratılmasının önünü açacağı umulmaktadır.

Yapay zeka geliştirmenin hala karşı karşıya olduğu zorluklardan biri, makine düşünme sürecini nasıl daha iyi anlayacağımız ve bunu sağlamak için insanların bilgiyi işleme şekliyle eşleşip eşleşmediğidir. kesinlik. Derin Sinir Ağları genellikle, bazı görevlerde insan performansını başaran veya hatta aşan insan karar verme davranışının mevcut en iyi modeli olarak sunulur. Bununla birlikte, aldatıcı derecede basit görsel ayrım görevleri bile, insanlarla karşılaştırıldığında AI modellerindeki açık tutarsızlıkları ve hataları ortaya çıkarabilir.

Şu anda Derin Sinir Ağı teknolojisi yüz tanıma gibi uygulamalarda kullanılıyor ve bu alanlarda çok başarılı olsa da bilim adamları hala bu ağların bilgiyi nasıl işlediğini ve dolayısıyla hataların ne zaman ortaya çıkabileceğini tam olarak anlamış değil.

Bu yeni çalışmada, araştırma ekibi, Derin Sinir Ağı’nın verdiği görsel uyarıcıyı modelleyerek ve insanlar ve yapay zeka modeli arasındaki benzer bilgileri işleyerek bir tanıma benzerliği gösterebilmeleri için onu çeşitli şekillerde dönüştürerek bu sorunu ele aldı.

Araştırmanın kıdemli yazarı ve Glasgow Üniversitesi Nörobilim ve Teknoloji Enstitüsü Başkanı Profesör Philippe Schyns şunları söyledi: “İnsanlar gibi davranan AI modelleri oluştururken, örneğin bir insanı insan olarak gördüğünde yüzünü tanımak için. Yapay zeka modelinin, başka bir insanın onu tanımak için yaptığı gibi yüzden aynı bilgiyi kullandığından emin olmalıyız. Yapay zeka bunu yapmazsa, sistemin tıpkı insanlar gibi çalıştığı yanılsamasına sahip olabiliriz, ancak daha sonra bazı yeni veya denenmemiş koşullarda bir şeylerin yanlış gittiğini görebiliriz.”

Araştırmacılar bir dizi değiştirilebilir 3B yüz kullandılar ve insanlardan rastgele oluşturulmuş bu yüzlerin dört tanıdık kimliğe olan benzerliğini derecelendirmelerini istediler. Daha sonra bu bilgiyi, Derin Sinir Ağlarının aynı nedenlerle aynı derecelendirmeleri yapıp yapmadığını test etmek için kullandılar – yalnızca insanların ve yapay zekanın aynı kararları alıp almadığını değil, aynı zamanda aynı bilgilere dayanıp dayanmadığını da test ettiler. Daha da önemlisi, yaklaşımlarıyla araştırmacılar bu sonuçları, insanların ve ağların davranışlarını yönlendiren 3B yüzler olarak görselleştirebilirler. Örneğin, 2.000 kimliği doğru bir şekilde sınıflandıran bir ağ, yoğun şekilde karikatürize edilmiş bir yüz tarafından yönlendirildi ve bu, yüzlerin insanlardan çok farklı yüz bilgilerini işleyen yüzleri tanımladığını gösterdi.

Araştırmacılar, bu çalışmanın daha çok insan gibi davranan ve daha az öngörülemeyen hata yapan daha güvenilir yapay zeka teknolojisinin önünü açacağını umuyor.

Referans: “Anlaşılabilir işlevsel özelliklerde insan sınıflandırma davranışının derin sinir ağı tahminlerini topraklama: Yüz kimliği vakası”, Christoph Daube, Tian Xu, Jiayu Zhan, Andrew Webb, Robin AA Ince, Oliver GB Garrod ve Philippe G. Schyns, 10 Eylül 2021, desenler.
DOI: 10.1016 / j.patter.2021.100348

Çalışma, Wellcome Trust ve İngiltere Araştırma ve İnovasyon’un bir parçası olan Mühendislik ve Fizik Bilimleri Araştırma Konseyi (EPSRC) tarafından finanse edildi.

.

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.