Leicester Üniversitesi‘ndeki yeni araştırma yardımı ile Yapay Zekada normalde çözülmesi gereken ve çok zaman gerektiren hatalar, hızlıca düzeltilebilir.
Leicester Üniversitesi Matematik Bölümü’nden araştırmacılar; Yapay Zeka’nın hata raporlarını toplamasına ve varolan becerileri etkilemeden, derhal düzeltmelerine izin verebilecek yeni algoritmalar için matematiksel temelleri özetleyen bir yazı yayınladı.(Neural Networks) Aynı zamanda düzeltmelerin biriktirilmesi, gelecekteki sürümler veya güncellemeler için de kullanılabilir.
Araştırma; hataları anında düzeltme, kazanılan bilgiye zarar vermeden hatalarından etkin bir şekilde ‘öğrenme’ ve sonuçta kendi aralarında yeni bilgiler yayma becerisine sahip robotlar sağlayabilir.
Leicester Üniversitesi Matematik Bölümü’nden Profesör Alexander Gorban “Yapay Zeka, Big Data analiz sistemlerinin çok sayıda versiyonu bugüne kadar milyonlarca bilgisayar ve aygıt üzerinde çeşitli platformlarda konuşlandırıldı ve düzgün olmayan ağlarda çalışıyor, etkileşim kuruyorlar.”
Amazon, IBM, Google, Facebook, SoftBank, ARM ve diğerleri gibi endüstriyel teknoloji devleri bu sistemlerin geliştirilmesinde yer alırlar. Performansları artar, ancak bazen yanlış alarmlar, yanlış sapmalar veya yanlış tahminler gibi hatalar yapar. Büyük Verilerin (Big Data) doğasındaki belirsizlik nedeniyle hatalar kaçınılmazdır.
İnsanların hatalarından doğruyu öğrenebilmeleri ve hatayı tekrar etmemelerinden feyz alınan Yapay Zekayı, bu yeteneğe nasıl uyarlanması gerektiği hep bir sorundu. Bu çalışmada çözümü bulundu.
Araştırmacılar, büyük akıllı veri analitik sistemlerinin düzeltilmesi için araçlar sağlayan Stokastik (değişken, rastlantısal) Ayırma Teoremleri’ni keşfetti ve kanıtladı.
Bu yaklaşımla, Yapay Zekada anlık öğrenme mümkün olabilir, böylece bir hata oluştuktan sonra, AI’ye yeniden öğrenme olanağı sağlanır.
Bilgi Aktarımı Ortaklıkları (KTP) işletmelerin yenilik yapmasına ve büyümesine yardımcı olur. Bunu, üniversite ve mezunlar ile bir projede çalışmak üzere birbirine bağlayarak yapar.
ARM Computer Vision, Görüntüleme ve Vizyon Grubu Ar-Ge Direktörü Dr Ilya Romanenko: “AI hizmetlerinin müşterilere ve son kullanıcılara geniş ölçekte yerleştirilmesinde, bu gibi bir sisteme sahip olmak vazgeçilmez. AI destekli cihazların müşteriye özel kullanımı, son kullanıcı tarafından kabul edilemez. Algılanan bu durum müşteriye özgü hatalar ortaya çıkarmaktadır. Bu hatalarla başa çıkmak için çekirdek AI’yi yeniden eğitime almak, onu teknik olarak zorlamak potansiyel olarak risklidir. Özel hataları önlemek için öğretilen yeni eğitim görmüş AI, beklenmedik davranışlara neden olabilir.
Yeni teknoloji, bu engelleri tamamen ortadan kaldırmayı ve hata ayıklama işleminde AI destekli cihazları birlikte çalışmayı mümkün kılıyor. Bu yeni kalite, geniş AI özellikli kurulumların boyutları büyüdükçe, daha akıllı olmasını sağlıyor. Uygulamada, hataya dayanıklı AI destekli cihazlar gerçeğe dönüşüyor. Bu alanda önceliğimizi güvence altına alacak bir patent başvurusunda bulunduk.”
