Microsoft, makinelere insan gibi görmeyi öğretiyor

 

Teknoloji dünyasının önde gelen firmaları, geleceği şekillendirecek teknolojilerin başında gelen yapay zeka konusunda ilerleme kaydetmek için önemli yatırımlar yapıyorlar. Yapay zeka konusunda kayda değer çalışmalar yürüten bu dev firmalar arasında, Microsoft da yer alıyor.

 

 Başta Cortana olmak üzere yapay zeka ile ilişkili birçok projesi bulunan ve henüz birkaç gün önce Minecraft'ın yapay zeka için bir test alanı olarak kullanılacağını duyuran Microsoft, bir yandan da, görüntüleri bir insan gibi analiz edebilen yeni bir sistem geliştiriyor. Microsoft Research ekibi ve Carnegie Mellon Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen bu yeni sistem; görüntü işleme, derin öğreneme ve dil anlama teknolojilerini kullanarak görüntüleri analiz ediyor ve görüntü ile ilgili yöneltilen sorulara bir insanın vereceği gibi cevaplar veriyor.

 

Yapay zeka sistemlerinin sorulara insanlar gibi cevap verebilmesi, son derece önemli bir gelişme. Bu kabiliyete sahip bir makine, insanlara gerçek zamanlı bir şekilde önerilerde bulunabilir ve ihtiyaçlarını karşılayacak bilgiler sunabilir. Araştırmacılar, bu yeni sistemin ne gibi konularda kullanılabileceğini açıklamak için, bisikletçilere yardımcı olacak bir uyarı sistemini örnek gösteriyor. Bisikletin etrafını görebilen bir kameradan veri toplayan sistem, sürekli olarak kendisine; "sol arka tarafıma ne var?", "sol tarafımdan geçecek başka bisikletçi var mı?" veya "yakınımda göremeyeceğim koşucular var mı?" gibi sorular sorabilecek. Bu soruların cevapları, direkt olarak bisikleti süren kişiye aktarılarak, olası kazaların önüne geçecek direktifler verilebilecek.

 

 Microsoft Research'ün Deep Learning Technology Center (Derin Öğrenme Teknoloji Merkezi) departmanında görevli araştırmacılar Xiaodong He, Li Deng ve Jianfeng Gao tarafından geliştirilen sistem, görüntü hakkındaki soruları cevaplamak için çok adımlı mantık yürütme yöntemini kullanıyor. Mesela yukarıdaki resmi ele alalım. Sistem, "bisikletin sepetinde ne oturuyor?" sorusunu cevaplamak için ilk aşamada konu ile ilişkili öğeleri; yani bisiklet, sepet ve sepetin içindekileri tanımlıyor. Ardından ikinci aşamada soruda belirtilen bölgeye, yani sepete odaklanılıyor ve içinde ne olduğu belirleniyor.

 

İnsanların buna benzer soruları cevaplamak için gerekli şeylere odaklandığını belirten Xiaodong He, bu sistemle birlikte yapay zekanın da görüntüyü yapay sinir ağlarında işleyerek hangi bölgelerin soruyu cevaplamak için gerekli olduğunu belirlediğini ve alakasız bilgileri ortadan kaldırdığını söylüyor.

 

Yapay zekanın gelişiminde önemli bir yere sahip olan derin öğrenme metodu, Microsoft'un yeni sisteminde hem cevabı bulmak için görüntünün analiz edilmesinde, hem de cevabın doğal dile aktarılmasında kullanılıyor. Bu işlemler bir insan için son derece basit görünse de, bir makine için dil öğrenmek ve bir görüntü ile ilgili soruları cevaplamak son derece karmaşık bir işlem. Temelinde bu sistem ile birlikte elde edilmek istenen şey, insanların gerekli detaylara dikkatini verebilme özelliğini makinelerde de kullanabilmek. Li Deng'e göre birkaç yıl öncesine kadar böylesi bir teknolojiyi hayal etmek bile imkansızdı.