Herkese açık paylaşılmış Instagram fotoğrafları Facebook kendi yapay zekasının eğitiminde kullanıyor. Eğitim sonunda bu yapay zeka görselleri kendi tanıyabilecek.
Geleneksel olarak algoritmalar halihazırda insanlar tarafından seçilen veri tabanları ile istenen amaca göre yetişirler. Örneğin kedi fotoğrafları hakkında gelişim bekleniyorsa gerekli fotoğrafları insanlar seçerek yapay zekaya sunar. Ancak, bu örnekte Instagram fotoğrafları herhangi bir ayrım gözetmeksizin yapay zekaya aktarılıyor. Bununla birlikte Facebook, yapay zekasının %84,5 başarı ele ettiğini raporladı. Facebook bu sisteme Seer adını verdi. Bu İngilizcede kendini gözetleyen kelimelerinin kısaltması ile oluşan bir isim.
Yapay zeka uzmanı Calum Chase, yapay zeka hakkında görüş bildirdi. Bu eğitim sisteminin işe uzun vadede işe yararsa önemli bir gelişmenin sağlanacağını söyledi. Çeşitli firmalar da Facebook benzeri eğitim süreçlerini denemeyi sürdürüyor. Facebook konu hakkında, bu tür bir tekniğin işleme diliyle ilgili olarak başarılı olduğunu söyledi. Buna rağmen, bu kadar çeşitli görselin eğitimde farklı zorluklar ortaya çıkardığını da eklediler.
Bunun nedeni, bağımsız kelimelerin, resimlerin farklı parçalarına göre kolay tanımlanabilmesi. Örnek vermek gerekirse, bir görüntü hem bir ağaç ve hem de bir hayvan içerirse bu iki şeyi yapay zeka ayırt etmekte güçlük yaşaması olasıdır.
Facebook yapay zekalarının Instagram fotoğraflarını nasıl yorumladığını açıkladı
Firma, yayınladığı blog yazısında yapay zekanın çalışma yöntemi hakkında şu ifadelere yer verdi:
“Algoritma, görüntülerde hangi pikselin, hangi konsepte ait olduğuna karar vermelidir. Ayrıca, aynı konsept içinde bir kedinin farklı pozlarda olduğu ya da farklı açılardan çekildiği gibi farklılıkları yorumlamalıdır.”
Facebook, bununla birlikte ilk önce insanların kategorilere ayırmadığı devasa veri kümeleri ile algoritma eğitmenin bir başka olumlu yanını da söyledi. Bu sayede algoritma eğitiminde büyük bir sorun olan insan önyargılarının yazılımlara yerleşmesi durumu bu sayede muhtemelen yaşanmayacak. Daha önceki haberlerimizde bu olumsuzluğun nelere mal olabildiğini sizlerle paylaşmıştık.
Facebook, bu olumlu gelişmenin nasıl gerçekleşebildiğini de açıkladı. Örneğin, kadınlar, insanlar tarafından kategorize edilirken insanların objektif olmayan düşüncelere kapılması olasıdır. Bunu bir iş olarak görmektense bazı insanların görünüşlere göre karar vermesi de olasıdır.
Oxford İnternet Enstitüsü’nde görevli Profesör Sandra Wachter, bu olumlu gelişmeye temkinli bakıyor. Wachter’a göre bu deneme “çok umut verici” olsa da insan girdisi olmadan bir yapay zekanın nasıl karar verdiğini anlamak önemli.
“İnsan önyargısından kurtulabilirsiniz. Ancak, tarafsız veri diye bir şey yoktur. Bu yüzden, her zaman bununla başa çıkmak durumundasınız. Bir Algoritmanın neden belirli kategoriler seçtiğini anlamak çok önemli olacak.”
Diğer haberler:
