e
sv

Yapay Zeka Bir Önemli Olaya Daha İmza Attı

avatar

Feyza

  • e 0

    Mutlu

  • e 0

    Eğlenmiş

  • e 0

    Şaşırmış

  • e 0

    Kızgın

  • e 0

    Üzgün

Fujitsu ve MIT Beyin, Zihin ve Makineler Merkezi’ndeki (CBMM) araştırmacılar, görüntü tanıma ile görevlendirilmiş yapay zeka modellerinin tanımlama yeteneğini artırma arayışında önemli bir dönüm noktasına ulaştı. NeurIPS 2021‘de sunulan yeni bir makalede açıklandığı gibi, ortak çalışanlar, eğitim verilerinde mevcut olmayan bilgileri dağıtım dışı veriler olarak da adlandırabilirler. Yapay zeka, çeşitli bağlamlarda görüntü tanıma için zaten kullanılıyor olsa da, mevcut modellerin performansı çevreye karşı oldukça hassastır.

Yapay Zeka Doğruluğunu İyileştirme

MIT ve Fujitsu, derin sinir ağlarının her biri, insan beyninin görsel bilgiyi işleme biçimine benzeyen şekil veya renk gibi farklı bir özelliği tanımaktan sorumlu olan modüllere bölerek bu başarıya ulaşmıştır. CLEVR-CoGenT kıyaslamasına göre yapılan testlerde, bu tekniği kullanan yapay zeka modelleri, konu görüntü tanıma olduğunda bugüne kadar görülen en doğru modellerdir.

Yapay Zeka Doğruluğunu İyileştirme

Fujitsu Üyesi Dr. Seishi Okamoto bu konu hakkında, “Bu başarı, farklı durumlara esnek bir şekilde yanıt verebilen ve orijinal eğitim verilerinden önemli ölçüde farklı olan bilinmeyen verileri bile yüksek doğrulukla tanıyan eğitim modelleri için yeni bir araç sağlayabilecek yapay zeka teknolojisinin gelecekteki gelişimi için önemli bir bulgu olduğunu gösteriyor. Açtığı heyecan verici gerçek dünya fırsatlarını sabırsızlıkla bekliyoruz.” ifadelerini kullandı.

Fujitsu Üyesi Dr. Seishi Okamoto

MIT’nin Beyin ve Bilişsel Bilimler Bölümü’nde profesör olan Dr. Tomaso Poggio, sinirbilimden ilham alan hesaplama ilkelerinin de veri tabanı destekleyen sorunların üstesinden gelme potansiyeline sahip olduğunu söylüyor. Ayrıca, “Dağıtım dışı koşullarda değerlendirildiğinde, DNN‘ler ve insanlar arasında, özellikle güvenlik ve adalet açısından yapay zeka uygulamalarını ciddi şekilde tehlikeye atan önemli bir boşluk var. Bu araştırma programında şimdiye kadar elde edilen sonuçlar, bu tür sorunları ele almaya yönelik iyi bir adım.” dedi.

Dr. Tomaso Poggio,

İleriye dönük olarak, Fujitsu ve CBMM, üretim ve tıbbi bakım gibi alanlarda çalışmalara başlamak için esnek kararlar verebilen modelleri geliştirdiklerini ve bulgularını daha da iyileştirmeye başladıklarını söylüyorlar. Günümüzde teknolojinin geldiği seviyeyle birlikte yapay zekanın hayatımınız neredeyse her alanına girmiş olması bu tarz gelişmeleri fazlasıyla ön plana çıkarıyor. İlerleyen zamanlarda bu alanda neler olacağı merak konusu olmaya devam ediyor.

Daha Fazlası İçin:

Xiaomi CyberDog:

Sıradaki içerik:

Yapay Zeka Bir Önemli Olaya Daha İmza Attı