GOOGLE SAYESİNDE YAPAY ZEKA KULLANIYORUZ
GPT mimarisi,
Google Brain'in 2017 yılında yayımladığı "Attention Is All You Need" başlıklı Transformer araştırmasından ilham almıştır.
ÇOK BASİT BİR ŞEKİLDE YAPAY ZEKANIN NASIL ÇALIŞTIĞINI ANLATIYORUM
Yapay zekayı sıfırdan eğitirken, ilk yüklenen bilgiler
dil kuralları ve örnek cümlelerdir.
Yani yapay zeka, milyarlarca cümle okuyarak kelimelerin bağlam içindeki anlamlarını öğrenir.
Örneğin “
sen” kelimesi; binlerce farklı cümlede nasıl kullanıldığını gördüğü için artık şu anlamı çıkarabilir:
“Sen” genellikle birine doğrudan hitap ederken kullanılır, yani bir zamirdir.
ADIM 1: Kodlayıcı (Encoder)
Örnek cümle:
“Ben elma yiyorum.”
Yapay zeka, bu cümledeki her kelimeyi işlerken şunları düşünür gibi çalışır:
- “Sen BEN’sin, tamam seni anladım.”
- “Sen ELMA’sın, güzel, tatlı bir şeysin.”
- “Sen YİYORUM’sun, demek ki şu an gerçekleşen bir eylem var.”
Bu kelimeler daha sonra birer
anlam küpü (vektör) haline getirilir. Yani her kelime, ne anlama geldiğiyle ilgili sayısal temsillere dönüştürülür.
ADIM 2: Çözücü (Decoder)
Yapay Zeka Cevabın “Doğru” Olduğunu Nasıl Anlar?
Aslında
“doğru” olduğunu bilmez. Sadece, elindeki devasa dil modeliyle
en olası devamı tahmin eder.
Örneğin:
“Ben elma yiyorum.” cümlesini gördüğünde, geçmişte bu cümlenin hangi cümlelerle devam ettiğini hatırlar.
Ve şu tür yanıtların gelme ihtimali yüksektir:
- “Afiyet olsun!”
- “Tadı nasıl?”
- “Sağlıklı bir seçim.”
Bu yüzden yapay zeka,
kesin bilgi vermez, sadece
öğrendiği örneklere göre en uygun cevabı tahmin eder.
KANITLAYAN DENEY
Apple’ın yaptığı bir çalışmada, internette yer almayan, basit ama özgün bulmacalar tasarlandı.
Bu bulmacalar, 6 yaşındaki bir çocuğun bile çözebileceği düzeydeydi.
Ancak
yapay zekaların hiçbiri bu bulmacaları çözemedi.
Çünkü bu örnekler daha önce eğitim verisinde yer almamıştı. Yani yapay zeka “anlamıyor”, sadece daha önce görüp görmediğine bakıyor.
Apple şirketinin yaptığı deneyin kaynağı :
The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity