Hafıza, bilgisayar zekasının gelişmesinde kilit rol oynayacak konseptlerden biri. Yapay zekanın karmaşık işlemleri gerçekleştirse de bunları kısa bir süre sonra unutması ise, oldukça önemli bir sorun. Bu sorunu adresleyen Deep Mind araştırmacıları geliştirdikleri yeni algoritmayla yapay zekaya hafıza eklemeyi başardılar.
Deep Mind araştırmacılarının detaylarını paylaştığı yeni algoritması, araştırmacıların "feci unutma" şeklinde adlandırdıkları soruna çözüm olarak geliştirilmiş. Feci unutma, nöral ağların yeni bir görev verildiğinde, yeni adaptasyonlar için daha önce edindiği bilgilerin yeniden yüklenmesini zorunlu hale getiriyor. Oysa insan beyni bu şekilde çalışmıyor. Daha önce öğrenilen becerilerin konsolide edilmesi ve yeni görevlere uyarlanması konusunda beynin çalışma yöntemlerini inceleyen araştırmacılar, sinaptik konsolidasyon adı verilen yöntemi nöral ağlara uyarlıyorlar.
Sinaptik konsolidasyon, bir görev öğrenilirken kullanılan nöron bağlantılarının bir sonraki görev için önceliklendirildiğini ve unutulmasının çok daha zorlaştığı gerçeğinden yola çıkıyor. Nöronlar gibi çoklu bağlantıya sahip nöral ağlar, yeni bir görev öğrenirken, hangi bağlantıların bu öğrenme sırasında ne kadar önemli rol oynadığını ayrı ayrı hesaplıyor. Elastic Weight Consideration adı verilen algoritma, bu hesaplamalarını bir sonraki görev öğrenimi sırasında kullanıyor. Bu, nöral ağlara hafıza benzeri bir özellik kazandırıyor.
Henüz başlangıç aşamasında olan araştırmalar, önemli sınırlamalara sahip. Yeni bir öğrenme yönteminin mümkün olduğunu ıspatlasa da araştırmalar bu yöntemin öğrenmenin etkinliğini ne kadar arttırdığını gösterebilmiş değil. Buna karşın feci unutma engelinin aşılamaz olmadığını göstermesiyle araştırma oldukça önemli.
İlk Yorumu yazmak ister misiniz?
Yorum Yazmak için Giriş Yap