Yeni bir makine oğrenmesi sistemi, cocuklardan ilham alınan yeni bir teknik sayesinde buyuk atılımlar gercekleştirebilir. İnsan cocuklarının cok kucuk yaşlardan itibaren geliştirdikleri sezgisel becerileri, gelecekte makine oğrenmesini cok daha ileri seviyeye getirebilecek bir yapının temelini oluşturacak.
İnsanlar, cok kucuk yaşlardan itibaren cevreleriyle etkileşime girerek bir şeyler oğreniyor. Daha sonra da bu bilgilerini birikterek, daha onceki tecrubelerinin ustune yeni tecrubeler ediniyorlar.
Makine oğrenmesi, insanlarla aynı seviyede calışabilmek icin yuzlerce saatlik eğitime ihtiyac duyuyor. Yeni yaklaşım ile birlikte makinelerin oğrenme sureci de kısalacak. Yakın zamanda yapılan araştırmalar, iki yapı arasındaki farkın insanların sezgisel fizik ve sezgisel psikolojisinden kaynaklanıyor.
Kore Gelişmiş Bilimler ve Teknoloji Enstitusu (KAIST)’ten bilim insanları, insanların derin oğrenme yeteneği ile benzer yapıya sahip, derin oğrenme ile desteklenmiş sezgisel bir metoda ait fiziksel bir ağ haritası oluşturdu.
Psikolojik calışmalara gore insanlar, cok kucuk yaşlardan itibaren etraflarındaki cisimleri inceliyor. Bu objeleri hic gormemiş olan cocuklar ve bebekler, etraflarındaki cisimlerin hareketini zaman icerisinde oğreniyor. Haliyle insan cocukları, yeni bir şey gorduklerinde hareketlerini keşfetmek icin kendi sınırlarını terk etmek durumunda kalıyor. Orneğin bir bebek, bir topu kolayca uzağa atabilse de bir cam kureyi kaldırmakta zorluk cekebiliyor. Bunu deneyerek oğreniyor.
Araştırmacılar da benzer bir davranışı, derin oğrenme cesaretlendirmesi adı verilen sistemle makinelere uyguladı. Once basit cisimleri kullanan yapay zeka, bu cisimlerin 3 boyutlu ortamdaki hareketini oğrendikten sonra yeni ve farklı cisimlere vereceği tepkileri kendisi ayarlayabiliyor.
Araştırmacılar, yeni sistemin dikkat cekici şekilde isabetli sonuclar verdiğini ve bu araştırmanın gelecekte daha hızlı oğrenen, daha gelişmiş makineler ve yapay zekalar konusunda onemli rol oynayacağına inanıyor.
Webtekno
İnsanlar, cok kucuk yaşlardan itibaren cevreleriyle etkileşime girerek bir şeyler oğreniyor. Daha sonra da bu bilgilerini birikterek, daha onceki tecrubelerinin ustune yeni tecrubeler ediniyorlar.
Makine oğrenmesi, insanlarla aynı seviyede calışabilmek icin yuzlerce saatlik eğitime ihtiyac duyuyor. Yeni yaklaşım ile birlikte makinelerin oğrenme sureci de kısalacak. Yakın zamanda yapılan araştırmalar, iki yapı arasındaki farkın insanların sezgisel fizik ve sezgisel psikolojisinden kaynaklanıyor.
Kore Gelişmiş Bilimler ve Teknoloji Enstitusu (KAIST)’ten bilim insanları, insanların derin oğrenme yeteneği ile benzer yapıya sahip, derin oğrenme ile desteklenmiş sezgisel bir metoda ait fiziksel bir ağ haritası oluşturdu.
Psikolojik calışmalara gore insanlar, cok kucuk yaşlardan itibaren etraflarındaki cisimleri inceliyor. Bu objeleri hic gormemiş olan cocuklar ve bebekler, etraflarındaki cisimlerin hareketini zaman icerisinde oğreniyor. Haliyle insan cocukları, yeni bir şey gorduklerinde hareketlerini keşfetmek icin kendi sınırlarını terk etmek durumunda kalıyor. Orneğin bir bebek, bir topu kolayca uzağa atabilse de bir cam kureyi kaldırmakta zorluk cekebiliyor. Bunu deneyerek oğreniyor.
Araştırmacılar da benzer bir davranışı, derin oğrenme cesaretlendirmesi adı verilen sistemle makinelere uyguladı. Once basit cisimleri kullanan yapay zeka, bu cisimlerin 3 boyutlu ortamdaki hareketini oğrendikten sonra yeni ve farklı cisimlere vereceği tepkileri kendisi ayarlayabiliyor.
Araştırmacılar, yeni sistemin dikkat cekici şekilde isabetli sonuclar verdiğini ve bu araştırmanın gelecekte daha hızlı oğrenen, daha gelişmiş makineler ve yapay zekalar konusunda onemli rol oynayacağına inanıyor.
Webtekno
__________________