Cenevre Üniversitesi (UNIGE) bilim insanları, sözlü veya yazılı talimatlara dayanarak yeni görevler öğrenebilen bir sistem geliştirerek yapay zeka (YZ) alanında çığır açan bir başarıya imza atmışlardır. Bu ilerleme, robotik ve doğal dil işleme alanlarını önemli ölçüde etkileyebilir.
YZ’deki en büyük zorluklardan biri dil talimatları ile duyu motor eylemleri arasındaki uçurumu kapatmaktı. YZ, dil anlama ve yanıtlama konusunda büyük ilerlemeler kaydetmiş olsa da önceden eğitim almayan bilinmeyen görevleri yerine getirme ve diğerlerinin çoğaltmasını sağlamak için talimatlar verme becerisi henüz ulaşılamamıştı. Ancak UNIGE ekibi, insan beyninin sinir hücresel yapısından esinlenerek bu zorluğu başarılı bir şekilde aşmıştır.
300 milyon yapay sinir hücresinden oluşan S-Bert modeli, dil anlamak için önceden eğitilmiştir. UNIGE araştırmacıları, S-Bert’i insan beyninin temel dil işleme bölgelerini taklit eden daha basit bir ağla bağlayarak dil algısı ve yorumlama için sorumlu olan Wernicke alanını, aynı zamanda konuşma üretimi ve açıklaması için sorumlu olan Broca alanını simüle etmeyi başarmışlardır.
Çeşitli deneyler aracılığıyla, sinir ağı yazılı talimatlara dayalı görevleri gerçekleştirmek ve onları başka bir YZ’ye etkili bir şekilde iletmek için eğitilmiştir. Bu ilerleme, iki YZ’nin yalnızca dil aracılığıyla konuşarak görevleri anlamasına ve uygulayabilmesine yönelik ilk örneği temsil etmektedir.
Bu başarı, robotik ve YZ’nin geleceği için önemli sonuçlar doğurmaktadır. Makinelerin görevleri anlama ve iletişim kurma becerileri, robotik sistemler arasında geliştirilmiş işbirliği ve koordinasyon olasılığını arttırmaktadır.
UNIGE Tıp Fakültesi’nden Profesör Alexandre Pouget, “Geliştirdiğimiz ağ çok küçük. Şu anda, bizi anlayabilen ve aynı zamanda birbirlerini anlayabilen humanoid robotlara entegre edilecek çok daha karmaşık ağların bu temel üzerinde geliştirilmesinin önünde hiçbir engel kalmamaktadır” şeklinde açıklıyor.
Bu teknolojinin potansiyel uygulamaları oldukça geniştir ve üretimden sağlığa kadar çeşitli endüstrilerde devrim yapabilecek potansiyele sahiptir.
SSS
1. Yapay zeka nedir?
Yapay zeka, genellikle insan zekasına ihtiyaç duyulan görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemleri ve makinelerin geliştirilmesine atıfta bulunmaktadır. Bu görevler arasında problem çözme, öğrenme, karar verme ve doğal dil anlama bulunmaktadır.
2. Doğal dil işleme nedir?
Doğal dil işleme, yapay zeka alt alanlarından biri olup bilgisayarlar ile insan dili arasındaki etkileşime odaklanmaktadır. Bilgisayarların insan dili anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamak için algoritmaların ve tekniklerin geliştirilmesini içermektedir.
3. YZ için dil talimatları ile duyu motor eylemleri arasındaki uçurumu kapatmak neden zordur?
YZ, dil anlama ve yanıtlamada ilerleme kaydetmiş olsa da zorluk, dil talimatlarını fiziksel dünyadaki eylemlere çevirmekte yatmaktadır. Bu, YZ sistemlerinin sadece dil anlamakla kalmayıp bu talimatlara bağlı olarak görevleri yerine getirme kabiliyetine sahip olmalarını gerektirir.
4. UNIGE tarafından geliştirilen yapay sinir ağı bu zorluğa nasıl çözüm getiriyor?
UNIGE tarafından geliştirilen yapay sinir ağı, insan beyninin yapısından esinlenmektedir. Beynin temel dil işleme bölgelerini simüle ederek, ağ bir başka YZ’ye görevleri öğrenmeyi ve tanımlamayı sağlar. Bu, sözlü veya yazılı talimatlara dayalı olarak eylemlerin iletimini ve çoğaltılmasını mümkün kılar.
5. Bu YZ’deki bu ilerlemenin potansiyel uygulamaları nelerdir?
Bu YZ’deki ilerleme, üretimden sağlık hizmetlerine kadar çeşitli endüstrilerde devrim yapabilir. Bu teknolojinin mümkün kıldığı gelişmiş işbirliği ve koordinasyon, bu sektörlerde verimlilik ve üretkenlikte artışa yol açabilir.
Yapay zeka ve doğal dil işleme hakkında daha fazla bilgi için UNIGE YZ Araştırmaları websitesini ziyaret edebilirsiniz.
Bu yapay zeka başarısının üretim ve sağlık sektörlerindeki olası etkisini anlamak için UNIGE YZ Araştırmaları websitesinin Endüstriye Etkiler bölümüne göz atabilirsiniz.
Yapay zeka temelleri, doğal dil işleme ve YZ sistemlerinin karşılaştığı zorluklar hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki SSS bölümüne başvurabilirsiniz.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info
