Gelişmiş yapay zeka diyebileceğimiz sinir ağları insanlık için geleceğin teknolojisi olarak adlandırılabilir. Şu an karmaşıklığı yüzünden hemen hemen emekleme aşamasında sayılsa da gelecekte fazlaca daha büyük gelişmeler yaşanacaktır.
Sinir ağları, günümüzün en gelişmiş yapay zeka sistemleri. Bu ağlar her geçen gün toplumun içine daha fazlaca karışıyor, toplumsal medyadan neler öğreneceğimize onlar karar veriyor, hastalıkların teşhisini koymada doktorlara yardım ediyorlar hatta bir insanoğlunun kabahat işleyip işlemediğine bile karar veriyorlar.
Facebook Yapay Zeka Araştırmalarında sinir ağları üstüne emekler meydana getiren, Texas A&M Üniversitesinden matematikçi Boris Hanin, “En iyi bildiğimiz şey, sinir ağlarının iyi mi çalıştığını bilmememiz” diyor. Kendisi bu durumu, bir öteki devrimsel hızla gelişen teknolojinin gelişimi olan buharlı motorlara benzetiyor. Başlangıçta buğu motorları, su pompalamaktan fazlası değildi fakat sonrasında trenleri güçlendirdiler ki bunu da sinir ağlarının hemen hemen ulaşmış olduğu karmaşıklık olarak düşünebiliriz. Hemen sonra matematikçiler ve bilim adamları termodinamik teorisini geliştirdiler ve motorların içinde ne işe yaradığını anlamaya çalıştılar. En sonunda da bu data insanlığı Ay’a ulaştırdı.
Hanin “İlk olarak mühendisliğe ihtiyacın vardır, sonrasında trenleri geliştirirsin ve en sonunda roket yapmak için kuramsal bilgilere gerekseme duyarsın” diyor.
İnsan Beyninin Taklidi
Sinir ağları, insan beynini yansılamak etmeyi hedefliyor ki insan beyni de ufak soyutlamalardan büyüğe doğru ilerleyerek çalışıyor. Düşüncenin karmaşıklığına bakıldığında da, ufak seviyedeki soyutlamaları birleştirerek büyük soyutlamaya ulaşılır. Örnek olarak kuşlar ile köpekleri ayırt etmemiz benzer biçimde.
Cornell Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Doktora talebesi ve Google Brain üyelerinden olan Maithra Raghu “İnsanlar için baktığımızda, eğer ki bir köpeği ayırt etmeyi öğrenirseniz, dört bacağı ve tüylülüğü ayırt etmeyi de öğrenirsiniz. Sinir ağlarımızda ikimiz de bu biçim bir şeyi yapmak istiyoruz” dedi.
Ayırt etme insan beyninde naturel olarak bulunsa da sinir ağlarının bunu gerçekleştirmek için emek vermesi gerekiyor. Tıpkı beyin benzer biçimde, sinir ağları da birçok değişik şekilde birbirine bağlanan ve ‘nöron (sinir)’ isminde olan bloklardan oluşuyor. Her nöron bir bağlamı yada bağlamların birleşimini temsil ediyor.
Sinirler bir araya ulaştığında, mühendislerin elinde birçok seçenek oluyor. Kaç katman sinir olmasına karar vermek zorunda kalıyorlar. Örnek vermek gerekirse, bir objeyi tanıma görevi verilen bir sinir ağını düşünelim. Sistemin ilk katmanına görsel girilir. Bir sonraki katmanda ağın, görselin sınırlarını basitçe belirlemesi gerekiyor. Daha sonraki katmanda ağ, sistem görseldeki kıvrımları ve hatları birleştiriyor. Bir sonraki katmanda metin ve şeklin içindeki kıvrımları birleştiriyor ve son katmanda biçim ve metinlerden bir netice çıkartılıyor. Doğrusu, oldukça karmaşık bir süreç.
Mühendislerin ek olarak, genişliğe de karar vermesi gerekiyor. Örnek olarak yukarıdaki mesela genişliği, her seviyedeki hatların, kıvrımların ve şekillerin sayısıyla belirleniyor. Tüm bu derinlik ve genişliğin de ötesinde, katmanların içinde ve katmanlar içinde sinirlerin birbirine iyi mi bağlanacağına ve her bir bağlantı için ne kadar ağırlık verilmesi gerektiğine karar verilmesi gerekiyor.
