Facebook yapay zeka teknolojisinde sınırları zorluyor

Facebook, yapay zeka teknolojisi için mühim bir eşiği geçmeye çalışmak Yapay zeka yada AI dediğimiz teknolojiler, yazılım geliştiricilerin algoritmaları yardımıyla yeni şeyler öğrenebilir. Kısacası bu sistemlerin gelişimi, arkasında çalışan ekibe bağlıdır. Facebook ise kendi kendine öğrenen yapay zeka geliştirmeyi başardı. Şirket böylelikle insana olan bağımlılığını azaltmaya çalışıyor.

Facebook, yapay zeka öğrenmek için ilk adımı attı

Facebook, yeni geliştirildi yapay zeka algoritmasında İnsanlar tarafınca etiketler vesilesiyle meydana getirilen öğrenmenin ötesine geçmeyi başardı. Toplumsal medya devi, yapay zeka algoritmaya kendi kendine öğrenme yetkinlik kazanmaya çalışmak.

Buna bakılırsa, Seer (Kendi Kendini Denetleyen) algoritması için Instagram:Used’den bir milyardan fazla gönderi kullanıldı yapay zeka teknolojisi, Bu görüntülerden hangisinin birbirine benzediğine kendisi karar verdi.

Yapay zeka algoritmasının en garip özelliği ise başka bir algoritmanın varlığını çözebilmesidir. GörenBu sefer kedi etiketlerini kullanan azca sayıda fotoğraf yayınlandı. Algoritma, hatalı etiketlemeyi fark etti ve arkasında başka bir algoritma bulunduğunu tamamlamayı başardı.

Facebook Bilim Bölüm Başkanı Yann LeCun

ABD’nin mühim üniversitelerinden bilim adamları da Facebook’un yapmış olduğu bu yapay zeka deneyine şahit oldu. Facebook Bilim Departmanı Başkanı olarak vazife meydana getiren bilim adamı Yann LeCunbu yapay zeka teknolojisi ile karşılaştığımız kendi kendine öğrenme kabiliyetini bir devrim olarak tanımladı.

LeCun, seçildi 1 milyar Instagram gönderisi Rastgele seçildiğini ve yapay zekanın çalışmasını kolaylaştırmak için kolay görsellerin bile kullanılmadığını deklare etti.

Facebook Bilim Bölüm Başkanı LeCun, yapay zeka ve makine öğrenimi üstüne çalışan ABD’nin önde gelen bilim adamlarından biridir. LeCun’a bakılırsa etiketler vesilesiyle yapay zeka öğrenmek, insanlığı ilerletmek için oldukca zahmetli.

Yapay zekanın kendi kendine öğrenilmesi, metinlerin dilini algılamak ve çeviri etmek için aslına bakarsanız kullanılıyor. Sadece LeCun’a bakılırsa görüntüleri tanımlamak ve bu tarz şeyleri yapay zeka ile gruplamak, metinleri tanımlamaktan daha karmaşık. Gören bu mevzuda mühim bir gelişmeye yol açmıştır.

Yapay zekatıpkı bir insan beyni benzer biçimde nesneleri ve görüntüleri birbirine bağlayarak çalışır. Büyük bir sinir ağına benzetilen bu yeni yapay zekanın işlem gücü ihtiyacı da rakiplerinden daha yüksek.

Resimleri tanımlamak ve öğrenmek, onları birbirleriyle bağlantılı olarak sınıflandırmak, ilk kez değil. Daha ilkin bir İspanyol girişimi Qbogeliştirdiği robotlara öğrenme kabiliyeti kazandırdı. Aslına bakarsak bu robotlar, edindikleri detayları birbirleriyle paylaşma kabiliyetine sahipti.