Bilim insanları, makinelerin gorebileceğini ilk keşfettiklerinde bilgisayarların da insanlar gibi gorebilmesini amaclamıştı. Ancak o gunlerden bugune algılar değişiklik gosterdi. Makineler insanlardan farklı şekilde goruyor. Peki bunun bir onemi var mı?
York Universitesi’nden John Tsotsos, 1960’larda makinelerin gorme yeteneklerinin “acıkca insan goruşunun karakteristikleri” uzerinden şekillendirildiğini soyluyordu. Ancak o gunlerden bu gunlere bu algı oldukca değişti ve makinelerin daha farklı şekilde gorduklerini oğrendik.
Bir hayal olarak başlayan makinelerin gorebilmesi bugun bir gerceğe donuştu. Artık makineler bazı ozel gorevlerde insanlardan cok daha iyi hale geldi. Fotoğraflardaki canlıları tanımlamakta ya da hastalıkları tespit etmekte insanlardan daha iyiler. Yapay zekaların noral ağları, goruntuleri insan zihninden daha farklı şekilde inceliyor.
Peki bilgisayarların bizi, bizim oyunumuzda yenmelerinin sırrı ne?
Noral ağlar nasıl gorur?
Makine gormesinin altında yatan noral ağlar oldukca duz mantık calışır. Goruntuyu girdi olarak alır ve adım adım işler. Once pikselleri algılar, daha sonra hatları ve cizgileri, daha sonra da butun cismi. Son olarak da neye baktığına dair bir tahminde bulunur. Uretim hattına benzeyen bu sisteme ileri besleme denir.
İnsan gorme yeteneğinin calışma şeklini tam olarak bilmiyoruz ancak boyle calışmadığını biliyoruz. Konuyla ilgili olarak yapılan bir calışmanın yazarı olan Jonathan Victor, beyindeki gorsel korteksin cok sofistike ve farklı şekilde calıştığını soyluyor.
Bilgisayarların gormesi icin insan gozunden ilham almasına gerek var mı?
Makineler bizden daha iyi olabiliyorsa buradaki sorulardan ilki, makinelerin gorme yeteneklerini geliştirmek icin insandan ilham almaya ihtiyac duyup duymadığı sorusu oluyor.
Bazı acılardan cevap net şekilde hayır. Bir defa bizim goruşumuz anatomik olarak kısıtlı ve gorsel kortekse belli sayıda sinir bağlanabiliyor. Makineler bu sınırı aşabilir. Teoride sınırsıza yaklaşan hesaplama gucu ve depolama kapasitesi bilgiyi bizimki gibi aralıklı bilgiye ihtiyac duymaz.
Yine de bugun yapılan calışmalar ağacın alt dallarındaki kolay toplanan meyveler olarak gozukuyor. Temel olarak bilgisayarların yapması gereken veri setlerini karşılaştırmak. Daha yuksek zorluktaki gorevlerde, orneğin bir heykelin etrafında dolanarak heykeli tanımakta biz cok daha iyiyiz. Bu konuda makinelerin insanlardan oğrenebileceği şeyler var.
Ayrıca insanlar goruntuyu gorup işledikten sonra bir sonuca da varabiliyor. Bu ozellik makinelerde bulunmuyor.
İnsan goruşu zamanla evrimleşip olgunlaşıyor. Makinelerin ise boyle bir şansı şu andaki sistemde yok. Bu da bir noktada bir duvara carpacakları anlamına geliyor.
York Universitesi’nden John Tsotsos, 1960’larda makinelerin gorme yeteneklerinin “acıkca insan goruşunun karakteristikleri” uzerinden şekillendirildiğini soyluyordu. Ancak o gunlerden bu gunlere bu algı oldukca değişti ve makinelerin daha farklı şekilde gorduklerini oğrendik.
Bir hayal olarak başlayan makinelerin gorebilmesi bugun bir gerceğe donuştu. Artık makineler bazı ozel gorevlerde insanlardan cok daha iyi hale geldi. Fotoğraflardaki canlıları tanımlamakta ya da hastalıkları tespit etmekte insanlardan daha iyiler. Yapay zekaların noral ağları, goruntuleri insan zihninden daha farklı şekilde inceliyor.
Peki bilgisayarların bizi, bizim oyunumuzda yenmelerinin sırrı ne?
Noral ağlar nasıl gorur?
Makine gormesinin altında yatan noral ağlar oldukca duz mantık calışır. Goruntuyu girdi olarak alır ve adım adım işler. Once pikselleri algılar, daha sonra hatları ve cizgileri, daha sonra da butun cismi. Son olarak da neye baktığına dair bir tahminde bulunur. Uretim hattına benzeyen bu sisteme ileri besleme denir.
İnsan gorme yeteneğinin calışma şeklini tam olarak bilmiyoruz ancak boyle calışmadığını biliyoruz. Konuyla ilgili olarak yapılan bir calışmanın yazarı olan Jonathan Victor, beyindeki gorsel korteksin cok sofistike ve farklı şekilde calıştığını soyluyor.
Bilgisayarların gormesi icin insan gozunden ilham almasına gerek var mı?
Makineler bizden daha iyi olabiliyorsa buradaki sorulardan ilki, makinelerin gorme yeteneklerini geliştirmek icin insandan ilham almaya ihtiyac duyup duymadığı sorusu oluyor.
Bazı acılardan cevap net şekilde hayır. Bir defa bizim goruşumuz anatomik olarak kısıtlı ve gorsel kortekse belli sayıda sinir bağlanabiliyor. Makineler bu sınırı aşabilir. Teoride sınırsıza yaklaşan hesaplama gucu ve depolama kapasitesi bilgiyi bizimki gibi aralıklı bilgiye ihtiyac duymaz.
Yine de bugun yapılan calışmalar ağacın alt dallarındaki kolay toplanan meyveler olarak gozukuyor. Temel olarak bilgisayarların yapması gereken veri setlerini karşılaştırmak. Daha yuksek zorluktaki gorevlerde, orneğin bir heykelin etrafında dolanarak heykeli tanımakta biz cok daha iyiyiz. Bu konuda makinelerin insanlardan oğrenebileceği şeyler var.
Ayrıca insanlar goruntuyu gorup işledikten sonra bir sonuca da varabiliyor. Bu ozellik makinelerde bulunmuyor.
İnsan goruşu zamanla evrimleşip olgunlaşıyor. Makinelerin ise boyle bir şansı şu andaki sistemde yok. Bu da bir noktada bir duvara carpacakları anlamına geliyor.
__________________