- Bilim insanları, yapay zekanın birbirleriyle tekrarlayan sinir ağlarıyla (RNN) doğrudan iletişim kurabilen ve görevleri öğretebilen bir modelini geliştirdi.
- Bir yapay zeka modeli, doğal dil işleme (NLP) kullanarak “kardeşiyle” iletişim kurdu ve bilgilerini aktardı.
- Bu gelişme, yapay zekanın insan benzeri öğrenme ve iletişim becerilerine sahip olabileceğini ve insansı robotlara entegre edilebilecek karmaşık ağların geliştirilmesinin önünü açıyor.
Araştırmalar, yapay zekada bir sonraki evrimin, doğrudan iletişim kurabilen ve birbirlerine görevleri yerine getirmeyi öğretebilen aktörlerde saklı olabileceğini gösteriyor.
Bilim insanları, yalnızca yazılı talimatlar temelinde öğrenme ve görevleri yerine getirme yeteneğine sahip bir yapay zeka ağı modellediler. Bu yapay zeka daha sonra öğrendiklerini “kardeş” bir yapay zekaya anlattı ve bu yapay zeka da önceden hiçbir eğitim ya da deneyimi olmamasına rağmen aynı görevi yerine getirdi. Bilim insanları Nature dergisinde 18 Mart’ta yayınlanan makalelerinde, ilk yapay zekanın kardeşiyle doğal dil işleme (NLP) kullanarak iletişim kurduğunu söyledi.
NLP, insan dilini bilgisayarlarda yeniden yaratmayı amaçlayan bir yapay zeka alt alanıdır. Bu sayede makineler yazılı metinleri veya konuşmaları doğal bir şekilde anlayabilir ve yeniden üretebilir. Bunlar, beyindeki nöronların düzenini taklit etmek üzere modellenmiş makine öğrenme algoritmaları koleksiyonları olan sinir ağları üzerine inşa edilmiştir.
Cenevre Üniversitesi Nöro-Merkezinin lideri ve makalenin başyazarı Alexandre Pouget şunları söyledi: “Bu görevler öğrenildikten sonra, ağ bunları ikinci bir ağa tanımlayabildi, böylece bilgileri yeniden üretebildi. Bildiğimiz kadarıyla ilk kez iki yapay zeka birbirleriyle tamamen dilsel bir şekilde konuşabildi.”
Bilim insanları bu bilgi aktarımını, insan dilini anlamak üzere önceden eğitilmiş “S-Bert” adlı bir NLP modeliyle başlayarak başardılar. S-Bert’i, duyusal girdileri yorumlamaya ve yanıt olarak motor eylemleri simüle etmeye odaklanan daha küçük bir sinir ağına bağladılar.
Bu bileşik yapay zeka (sensorimotor-tekrarlayan sinir ağı [RNN]) daha sonra 50 psikofiziksel görev seti üzerinde eğitildi. Bunlar, S-Bert dil modeli aracılığıyla beslenen talimatlar aracılığıyla ışığa tepki vermek gibi bir uyarıcıya yanıt vermeye odaklandı. Gömülü dil modeli sayesinde RNN, tam yazılı cümleleri anladı. Bu sayede, daha önce hiç eğitim görüntüsü görmemiş veya görevleri yerine getirmemiş olmasına rağmen doğal dil talimatlarından gelen görevleri ortalama %83 oranında doğru yaptı. Daha sonra RNN; dilsel talimatları kullanarak sensorimotor öğrenmesinin sonuçlarını, daha önce hiç gerçekleştirmediği görevleri sırayla yerine getiren özdeş bir kardeş yapay zekaya iletebildi.
Bu araştırmanın ilham kaynağı, insanların sözlü ya da yazılı talimatları takip ederek daha önce bu tür eylemleri hiç gerçekleştirmemiş olsak bile görevleri yerine getirmeyi öğrenme biçimidir. Bu bilişsel işlev insanları hayvanlardan ayırır. Örneğin, bir köpeği sözlü talimatlara yanıt verecek şekilde eğitebilmeniz için önce ona bir şey göstermeniz gerekir. Yapay zeka destekli sohbet robotları; bir görüntü veya metin oluşturmak için dilsel talimatları yorumlayabilirken talimatları başka bir yapay zekaya açıklamak bir yana, yazılı veya sözlü talimatları fiziksel eylemlere dönüştüremezler.
Araştırmacılar; insan beyninin dili algılama, yorumlama ve talimatlara dayalı eylemlerden sorumlu bölgelerini simüle ederek insan benzeri öğrenme ve iletişim becerilerine sahip bir yapay zeka yarattılar. Bu, tek başına bir yapay zeka aktörünün bir insan kadar iyi akıl yürütebildiği ve birden fazla alanda görevleri yerine getirebildiği yapay genel zekanın (AGI) yükselişine yol açmayacaktır. Araştırmacılar, yarattıkları gibi bir yapay zeka modellerinin insan beyninin nasıl çalıştığını anlamamıza yardımcı olabileceğini belirttiler.
Araştırmacılar yaptıkları açıklamada, “Geliştirdiğimiz ağ çok küçük. Bu temelde, bizi anlayabilen ve aynı zamanda birbirlerini anlayabilen insansı robotlara entegre edilebilecek çok daha karmaşık ağlar geliştirmenin önünde artık hiçbir engel yok.” dediler.
Derleyen: Esin Özcan
