Derin sinir ağları: Bir sonraki seviye yapay zeka teknolojilerinin anahtarı

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• 14 Kasım 2022

Derin sinir ağlarına (DNN'ler) dayalı yapay zeka (AI) sistemleri, çeşitli uygulamalarda, özellikle de bilgisayarla görme ve Doğal Dil İşleme'de (NLP) başarı sağlamıştır. Derin sinir ağları, farklı modaliteleri (örneğin, dil, görme ve duyusal) aynı anda işleyen çok yönlü algoritmalara güç vererek daha bilinçli karar vermeyle sonuçlanır.

Derin sinir ağı bağlamı

Derin ağlar olarak da bilinen derin sinir ağları, karmaşık matematiksel modelleme kullanan çok önemli makine öğrenimi (ML) bileşenleridir. Bu sinir ağları, insan beynindeki insanlara mantık, akıl yürütme ve ilgili bilgilere başvurma yeteneği sunan yüzlerce düğümü taklit eder. Benzer şekilde, DNN'ler, matematiksel modellerin daha doğru ve mantıksal sınıflandırmalar için başvurabilecekleri birkaç çıktı katmanına sahip olmasına izin verir. Bu süreç, algoritmaların temel giriş/çıkış protokollerinin ötesine geçtiği derin öğrenme (DL) olarak bilinir. 

Hepsi farklı işlevleri destekleyen üç tür DNN vardır. 

1. Yapay sinir ağları (YSA), girdiler ile çıktılar arasındaki doğrusal olmayan fonksiyonları ve karmaşık ilişkileri öğrenebilir. 
2. Evrişim sinir ağları (CNN'ler) öncelikle video ve görüntü işlemede kullanılır. Bu ağlar, tartışmalı derin sahte içeriğin çoğalmasından sorumludur. 
3. Son olarak, tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ses, metin ve zaman serisi veri sorunlarını çözer. 

DNN'lerin en yaygın kullanım durumları bilgisayarla görme, konuşma tanıma, sanal ortamlar oluşturma ve tıbbi teşhistir. Bununla birlikte, DNN'lerin geleneksel eğitimi genellikle yalnızca bir modalitede (örneğin, görüş veya konuşma) olurken, bazı teknoloji şirketleri karmaşık veri kümeleri arasındaki ilişkileri anlama konusunda daha yetenekli olan çok yönlü çok modlu ağlar geliştirmektedir.

Yıkıcı etki

Bilgisayarların etiketli resimler, metinler, ses ve diğer veri kaynakları aracılığıyla talimat vermek yerine doğrudan dünyayı inceleyerek öğrendiği DNN'ler aracılığıyla kendi kendini denetleyen öğrenme, birçok önemli AI ilerlemesini körükledi. 2022'de Meta, data2ve adlı yeni kendi kendini denetleyen çok modlu algoritmasını duyurdu. Algoritma konuşma, resim ve metin üzerinde ayrı ayrı çalışır ve diğer tek amaçlı bilgisayarla görme ve konuşma algoritmalarından daha iyi performans gösterir. Şirkete göre, kendi kendini denetleme, bilgisayarların dünyayı basitçe izleyerek ve ardından görüntü, konuşma veya metin yapılarını belirleyerek dünya hakkında bilgi edinmelerini sağlar. Resimleri tanımlamak veya konuşulan dili anlamak için açıkça öğretilmesi gerekmeyen makineler çok daha ölçeklenebilir. Meta, bu tür derin öğrenmenin daha uyarlanabilir AI'ya izin vereceğini umuyor.

Özellikle, DNN'lerin son derece gelişmiş bilgi işlem yetenekleri, potansiyel terör saldırılarını tahmin etmek için test ediliyor. Büyük miktarda etiketli veri mevcut olduğundan, terörizm araştırmalarında ML yöntemlerinin kullanımı daha yaygın hale gelmektedir. Ek olarak, bilgisayar donanımındaki gelişmeler, DNN'lerin gerekli hesaplamaları gerçekleştirebilen, giderek daha güçlü bilgi işlem sistemleri oluşturmasına izin verdi. Derin sinir ağları, birkaç terörist saldırı bileşenini analiz edebilir. Örneğin model, kullanılan genel silah türlerini, hedeflenen bölgeyi ve saldırı türünü (örneğin intihar bombacıları ve halka açık ateş etme) sınıflandırabilir. Bu tahminler terörle mücadele için çok önemlidir. Derin öğrenme, bu tahminleri hızlı bir şekilde üretebilir ve polis güçlerinin temel hizmetler de dahil olmak üzere insan yaşamının ve altyapının kaybını önlemek için prosedürler geliştirmesine olanak tanır.

Derin sinir ağlarının etkileri

DNN'lerin daha geniş sonuçları şunları içerebilir: 

• Gürültü ve engeller gibi farklı uyaranları aynı anda işlemek için kendi kendine sürüş teknolojisini geliştirmek için DNN'leri kullanan otomotiv endüstrisi.
• Doğru duygu analizi yapabilen akıllı sohbet robotları ve dijital asistanlar artıyor.
• Aşırı hava ve afetler için daha iyi tahmin yapma yeteneği. Bu yetenek, insanları olası fırtınalar, kasırgalar ve orman yangınları konusunda uyarmaya yardımcı olabilir.
• Propaganda için daha sofistike derin sahte içerik oluşturmak ve küresel siyasi istikrarsızlıkları artırabilecek dezenformasyon yaratmak.
• Farklı senaryoları beyin fırtınası yapmak ve bireysel başarı olasılıklarını tahmin etmek gibi askeri stratejileri şekillendirmek ve test etmek için kullanılan derin sinir ağları. 

Yorum yapılacak sorular

• DNN'lerin diğer potansiyel kullanım durumları nelerdir?
• DNN'ler günlük uygulamalarda nasıl kötüye kullanılabilir?