Artık hayatımızın her alanında suni zekâları kullanır hâle geldik fakat muhtemelen birçoğumuz bu suni zekâ modellerinin iyi mi eğitildiğini bilmiyoruz. Gelin adım adım bu süreçte neler yaşandığını mercek altına alalım.
Suni zekâ hayatımızın her noktasına girmişken çoğumuz bu hızla gelişen teknolojinin arkasındaki süreci bilmiyoruz. Aslen bu süreç tıpkı bir çocuğun okumayı ve dünyayı öğrenmesi benzer biçimde sabır ve bol miktarda yeniden gerektiren devasa bir eğitim sürecinden ibaret.
Modeller esasında bomboş bir zihinle doğuyorlar ve mühendislerin onlara sunmuş olduğu dijital kütüphaneler yardımıyla kelimeleri, görüntüleri yada sesleri anlamlandırmaya başlıyorlar.
İlk adım: Büyük verilerle tanışma
Her şey öğrenmenin ham maddesi olan veri ile adım atar. Leziz bir yiyecek yapmak için iyi mi kaliteli malzemelere ihtiyacınız var ise, suni zekânın da akıllı olabilmesi için devasa oranda bilgiye ihtiyacı vardır. Mühendisler, modelin eğitileceği amaca uygun olarak internetten, dijital kitaplardan, yazılardan yada görsellerden oluşan milyonlarca, hatta milyarlarca örneği bir araya getirir.
Bu aşamada suni zekâ hemen hemen neyin ne işe yaradığını bilmez… Yalnız önüne konulmuş olan bu devasa veri yığınını incelemeye ve veriler arasındaki ilişkileri keşfetmeye hazırlanmış olur. Bu veriler, modelin dünyayı algılamasını elde eden ders kitapları gibidir.
Kalıpları ve ilişkileri keşfetme
Veriler yüklendikten sonrasında model, bu bilgiler içindeki gizli saklı kalıpları aramaya adım atar. İnsanlar bir kedi fotoğrafına baktığında direkt “kedi” görürken, suni zekâ pikseller arasındaki matematiksel ilişkileri inceler. Binlerce kedi fotoğrafına baktıktan sonrasında “sivri kulak”, “bıyık” ve “tüylü yapı” benzer biçimde ortak özelliklerin bir araya vardığında bir kediyi oluşturduğunu kendi kendine kodlamaya adım atar.
Bu süreçte kelimelerin cümle içindeki dizilişinden ve bir resimdeki renk geçişlerinden yola çıkarak istatistiksel tahminlerde bulunur. Başlangıçta bu tahminler çoğu zaman rastgeledir sadece model pes etmeden kalıpları aramaya devam eder.
Tecrübe etme, yanılma ve düzeltme döngüsü
Eğitimin en eleştiri ve en uzun devam eden kısmı, deneme-yanılma aşamasıdır. Model bir tahminde bulunur ve bu tahminin doğru olup olmadığı ona bildirilir. Eğer bir köpeğe “kedi” dediyse, sistem ona hata yaptığını söyler ve model matematiksel ayarlarını (parametrelerini) oldukça ufak miktarlarda değiştirir. Bu işlem milyonlarca kez, bıkmadan usanmadan tekrarlanır.
Tıpkı bir öğrencinin tecrübe etme sınavına girip yanlışlarına bakarak bir sonraki sınavda daha iyi yapması benzer biçimde suni zekâ da her hatasından ders çıkararak hata payını en aza indirmeye çalışır. Bu devamlı geri bildirim döngüsü yardımıyla model, giderek daha isabetli sonuçlar üretmeye adım atar.
İnce ayar ve son kontroller
Temel eğitimi başarıyla tamamlayan bir suni zekâ modeli, genel kültür bilgisine haiz bir üniversite mezunu gibidir sadece hemen hemen belirli bir iş için uzmanlaşmamıştır. Bu aşamada “ince ayar” dediğimiz süreç devreye girer. Eğer model tıbbi teşhislerde kullanılacaksa ona daha çok röntgen görüntüsü ve tabip notu gösterilir, eğer satın alan hizmetlerinde çalışacaksa nazik konuşma kalıpları ve çözüm şekilleri öğretilir.
Son aşamada ise daha ilkin asla görmediği kontrol sorularıyla sınanır. Bu testleri de başarıyla geçerse artık bizimle söyleşi etmeye, sorularımızı yanıtlamaya yada işlerimizi kolaylaştırmaya hazır hâle gelmiş anlama gelir.
