Yapay zekayı öğrenmede yeni yollar çizmek

Yapay zekanın sağlık hizmetlerinden finans sektörlerine dönüştüğü bir çağda, bu dijital beyinlerin nasıl öğrendiğini anlamak her zamankinden daha önemli. Şimdi, EPFL'den iki araştırmacı, Antonia Scluci ve Matthew Wiart, Stokastik Gradyan İnişi (SGD) olarak bilinen popüler bir yönteme odaklanarak bu sürece ışık tuttular.

Yapay zeka öğrenme sürecinin merkezinde algoritmalar bulunur: Yapay zekanın beslendiği verilere göre kendisini geliştirmesine rehberlik eden kurallar dizisi. SGD, yapay zekanın karmaşık bir bilgi ortamında gezinmesine ve mümkün olan en iyi çözümleri teker teker bulmasına yardımcı olan yol gösterici bir yıldız gibi böyle bir algoritmadır.

Ancak tüm öğrenme yolları eşit değildir. EPFL çalışması, SGD'ye yönelik farklı yaklaşımların yapay zeka öğreniminin verimliliğini ve kalitesini nasıl önemli ölçüde etkileyebileceğini ortaya koyuyor. Özellikle araştırmacılar, iki temel değişkeni değiştirmenin nasıl çok farklı eğitim sonuçlarına yol açabileceğini inceledi.

İki değişken, yapay zekanın bir kerede öğrendiği veri örneklerinin boyutu (buna “toplu boyut” denir) ve öğrenme adımlarının boyutuydu (bu, “öğrenme oranıdır”). Her biri yapay zeka öğrenme sürecini farklı şekilde etkileyen benzersiz özelliklere sahip üç farklı senaryo (“sistem”) belirlediler.

Harita olmadan yeni bir şehri keşfetmek gibi ilk senaryoda yapay zeka, küçük patlamalar ve yüksek öğrenme oranları kullanarak küçük, rastgele adımlar atarak, başka türlü bulamayacağı çözümlere rastlamasına olanak tanır. Bu yaklaşım çok çeşitli olasılıkları araştırmak için kullanışlıdır ancak karmaşık ve öngörülemez olabilir.

İkinci senaryo, yapay zekanın ilk izlenimine dayanarak daha büyük patlamalar ve daha yüksek öğrenme oranları kullanarak önemli bir ilk hamle yapmasını ve ardından daha küçük keşif adımlarını izlemesini içerir. Bu sistem öğrenme sürecini hızlandırabilir ancak daha dikkatli bir yaklaşımın keşfedebileceği daha iyi çözümleri kaçırma riski taşır.

Üçüncü senaryo, doğrudan bilinen varış noktalarına gitmek için ayrıntılı bir harita kullanmaya benzer. Burada yapay zeka, daha büyük gruplar ve daha küçük öğrenme oranları kullanarak öğrenme sürecini daha öngörülebilir ve rastgele araştırmaya daha az duyarlı hale getiriyor. Bu yaklaşım etkilidir ancak her zaman en yaratıcı veya en uygun çözümlere yol açmayabilir.

Çalışma, yapay zeka modellerinin eğitiminde yer alan ödünleşimlerin daha derinlemesine anlaşılmasını sağlıyor ve öğrenme sürecini her uygulamanın özel ihtiyaçlarına göre uyarlamanın önemini vurguluyor. Örneğin, tıbbi teşhis, doğruluğun kritik olduğu durumlarda daha keşfedici bir yaklaşımdan faydalanabilirken ses tanıma, hız ve verimlilik açısından daha doğrudan öğrenme yollarını destekleyebilir.