YAPAY ZEKÂ
Yapay zekâ cevabını nasıl kontrol edersin?
Bir yapay zekâ aracı hızlı ve düzgün görünen cevaplar verebilir. Yine de cevabı kullanmadan önce birkaç küçük kontrol yapmak iyi bir alışkanlıktır.
Yazıyı oku
ImageNet bir albüm değildir
Fei-Fei Li, 1976’da Çin’de doğdu. Genç yaşta ailesiyle Amerika’ya taşındı. Stanford’da bilgisayarlı görü üzerine çalıştı. 2009 civarında duyurulan ImageNet, milyonlarca görselin insan eliyle sınıflandırıldığı bir veri kümesidir. Amaç, algoritmaların aynı sınavda yarışabilmesidir. 2012’de bu kümede derin öğrenme modelleri sıçrama yaptı. O sıçrama, verinin de modelin de birlikte işe yaradığını gösterdi.
Örnekler tarafsız olmak zorunda değildir
Makine, kendisine gösterilen örneklerden öğrenir. Örnekler tek tip insandan, tek ülkeden ya da tek ışıktan seçilmişse model de o dünyayı öğrenir. Li, sonraki yıllarda gençlerin yapay zekâ eğitimine ulaşması için programlar da destekledi. Bilim insanı olmak, yalnızca modeli büyütmek değildir. Veriyi kimin işaretlediğini de sormaktır.
Görmek, anlamak değildir
Bir model “kedi” diyebilir ve kedinin neden orada olduğunu bilmeyebilir. Etiket, anlamın tamamı değildir. Kâşif sorusu: bu makine ne gördü, yoksa neyin resmini çok kez gördüğü için mi öyle dedi?
Mini görev: on örnek seç
Bir kavram seç: masa, bulut ya da bisiklet. On örnek say, çeşitlendir: yandan, uzaktan, karanlıkta, eksik parçayla. Hepsini aynı açıdan seçersen modelin neyi kaçıraceğini bir cümle yaz. Gerçek fotoğraf yükleme. Liste kâğıtta kalsın.
