Yapay zeka, gelecekte insanların yerini alacak başka bir yapay zekanın nasıl yaratılacağını öğreniyor

Yapay zeka başka bir yapay zeka yaratmayı öğrendi ve insanlar gereksiz hale gelmek üzere. Otomatik makineler, kendi " türlerini " yaratma sürecinde insanların yerini alabilir .

Yapay zekayı geliştirme süreci, pek çok insanın hem kendi kaderleri hem de insanlığın kaderi hakkında, gelecekte insani işlerin "yerini otomatik makinelere bırakacağı " konusunda endişe duymasına neden oluyor. Artık önemli araştırmacılar, insan işinin en zor kısımlarını öğrenebilecek yazılımlar yaratabileceklerinin farkına varıyorlar; bu, makine öğrenimi yazılımı tasarlama görevidir; otomatik analiz, analitik model oluşturmayı otomatikleştirecektir.

Yukarıda endişelenenler için kötü haber anlamına gelen teknolojideki atılımın yanı sıra, önde gelen bilim insanları, yazılımın kendi makine yazılımını oluşturmasına izin vermenin yollarını araştırmaya yatırım yapıyor. Yapay zeka üretim endüstrisinde devrim yaratacak bir yazılım bulma yolundalar.

Google Brain yapay zeka araştırma grubundaki bilim insanları, yapılan bir deneyde, başka bir dil işleme sisteminin kıyaslama yeteneklerini test etmek amacıyla bir makine öğrenimi sistemi tasarım yazılımı kullandı. Elde edilen sonuçlar yeni yazılımın insanlar tarafından tasarlanan eski yazılımlardan daha üstün olduğunu göstermektedir.

Son aylarda bir dizi başka araştırma grubu da " başka yazılımlar yaratabilecek yazılımlar oluşturma " konusundaki ilerlemeleri hakkında bilgi verdi. Yukarıdaki gruplar, kâr amacı gütmeyen araştırma kuruluşu OpenAI ( Elon Musk'un ortak kurucusu ), Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT ), California Üniversitesi, Berkeley ve Google'ın DeepMind araştırma grubundan üyeleri içerir.

Yapay zeka oluşturmanın bu yöntemi geniş çapta uygulanabilirse, makine öğrenimi yazılımı oluşturma sürecini ekonomik olarak hızlandırabilir. Şu anda makine öğrenimi uzmanlarını işe almanın maliyeti ucuz değil. Eğer otomatik makineler kendi " türünü " üretirken bile insanların yerini alabilirse, o zaman belki de insanlar işi yapabilir. Yapay zeka üretim döngüsünde gereksiz bir faktör haline gelecektir. Şirketler şu anda makine öğrenimi uzmanları için sigorta ödemek zorunda olduğundan bu pozisyonda çalışan eksikliği yaşanıyor.

Google Brain araştırma ekibinin başkanı Jeff Dean, geçen hafta sonu yaptığı açıklamada şunları söyledi: " Üretimin bazı aşamalarındaki işçilerin yerini yazılım daha etkili bir şekilde alabilir ." Jeff Dean ayrıca " otomatik makine öğrenimi " teknolojisinin ekibinin şu anda yatırım yaptığı en umut verici araştırma projelerinden biri olduğunu söyledi.

Santa Clara, California'daki Frontiers AI konferansında Dean, " Şu anda sorunları çözmenin yolu uzman görüşü, bilgi ve hesaplamayı içeriyor. Makine öğreniminden uzman görüşlerini tamamen ortadan kaldırabilir miyiz? " dedi.

Google'ın DeepMind ekibinin gerçekleştirdiği bir dizi deney şunu gösteriyor: " Araştırmacıların uyguladığı "öğrenmeyi öğrenme" yöntemi, makine öğrenimi yazılım öğreniminin en etkili şekilde çalışması için ihtiyaç duyulan büyük miktarda veriyi azaltacaktır" .

Araştırmacılar, yazılımlarına meydan okudular ve onlardan tüm farklı sorunları yakalayacak, ancak tek bir ana hedefle ilgili olan ve bu tasarımda yeni bir sistem tasarımı oluşturmayı gerektiren bir öğrenme sistemi oluşturmalarını istediler. Bugünkü gibi olağan hazırlık adımlarından geçmek zorunda kalmadan yeni görevleri yeniden oluşturma ve seçme yeteneğini görüyorlar.

"Öğrenmeyi öğrenme" yazılımı oluşturma fikri yeni değil, ancak önceki deneyler genellikle istenen sonuçları getirmedi: " Bunlar insan tasarımlarıyla eşleşmiyorlardı ". Ancak bu hala yapay zeka gelişiminin potansiyel bir yönü olarak değerlendiriliyor. Montreal Üniversitesi'nden Profesör Yoshua Bengio, bu fikri gelecekte araştırmak " çok ilginç " yorumunu yaptı. 1990.

Profesör Yoshua Bengio şunları söyledi: " Günümüzde mevcut olan bilgisayar sistemleri giderek daha güçlü hale geliyor ve derin öğrenme adı verilen teknoloji (son zamanlarda yapay zekaya ilginin artmasına neden oluyor) araştırmayı mümkün kılıyor. "Öğrenmeyi öğrenme" sistemine araştırma yaklaşımları güçlü bir şekilde ortaya çıkma potansiyeline sahiptir . Ayrıca profesör şunları da ekledi: " Böyle bir sistemin, bu alandaki uzmanların yerini alabilmesi için son derece büyük miktarda bilgi işlem gücüne ihtiyacı olacaktır ."

Google Brain'deki araştırmacılar ayrıca, yazılımı güçlendirmek için 800 grafik işlemcisi kullanan ve böylece insanlar tarafından oluşturulan tasarımlara rakip olan ( hatta onları aşan ) bir görüntü tanıma sistemi yaratan güçlü bir sistemi tanımlıyor.

MIT Media Lab'da araştırmacı olan Dr. Otkrist Gupta, yapay zeka üretiminin yakında değişeceğine inanıyor. Kendisi ve MIT'deki meslektaşları, öğrenme yazılımının, görüntüleri insanlar tarafından oluşturulan bir sistem kadar güçlü ve doğru bir şekilde tanıyabilen bir derin öğrenme sistemi tasarlayacağı açık kaynaklı bir yazılım planladılar.

Dr. Gupta, makine öğrenimi modellerini tasarlamak ve test etmek için çok zaman harcayarak projeyi üstlenmeye karar verdi. Şirketlerin ve araştırmaların aynı zamanda makine öğrenimini otomatikleştiren bilgisayarlar tasarlama motivasyonuna sahip olduğuna inanıyor.

Dr. Gupta , " Bilim adamlarının üzerindeki yükü azaltmak etkili bir çözüm olacaktır. Bu bizi daha üretken yapabilir, daha etkili sistem modelleri yaratabilir ve yeni keşifleri, fikirleri daha da yüksek düzeyde keşfetmemiz için bize boş zaman verebilir " dedi.

Daha fazla makaleye bakın:

• Uzaylılar yapay zeka olsaydı ne olurdu?
• 2016'nın en hızlı büyüyen 10 sektörü
• Hayatınızı kolaylaştıracak 35 icat

Eğlenmek!