Yapay zeka günümüzde farklı uygulama alanlarında kendisine verilen görevleri başarıyla yerine getirebiliyor; hatta bazı noktalarda insanların önüne bile geçebiliyor. Buna karşılık yapay zekalar soyut akıl yürütme konusunda halen oldukça ilkel. 2014 yılında Google’ın satın aldığı yapay zeka şirketi DeepMind, yapay zekanın soyut akıl yürütme konusunda ne seviyede olduğunu ve eksiklerini nasıl giderebileceğini görmek için yeni bir test metodu geliştirdi.
Yapay zekaya özgü test
Mevcut durumun ötesini görmenin ve kavramlar arasında ilişki kurabilmenin soyut akıl yürütmenin temeli olduğunu belirten DeepMind; Arşimet’in bir nesnenin hacminin, nesnenin taşırdığı suyun hacmine eşdeğer olduğunu bulması gibi bilimin temeli olan pek çok buluşun soyut akıl yürütme sayesinde ortaya çıktığının altını çiziyor. Bu nedenle yapay zekaların sadece kendisine verilen görevleri yerine getirmenin de ötesine geçip soyut akıl yürütebilmesi son derece önemli.
İnsanlarda soyut akıl yürütmenin ölçümü için basit görsel sahneler arasındaki boşlukları tamamlamaya dayanan IQ testleri kullanılıyor. Bu testlerde bireylere herhangi bir açıklama yapılmasa da katılımcılar, gündelik deneyimlerinden hareketle boşlukları doldurabiliyor. Yapay zekada ise böyle bir testin uygulanması pek işlevsel değil zira yapay zekanın ”gündelik deneyimleri” oldukça kısıtlı. Bu nedenle araştırmacılar IQ testlerinden ilham alarak “ilerleme” ve “renk” ve “boyut” gibi nitelikleri içeren bir soyut akıl yürütme testi hazırladı. Ayrıca yapay zekanın testlerde kavramları daha kolay anlayabilmesi için yapay zekayı teste hazırlayan bir set de oluşturuldu ve yapay zeka eğitildi.
Yapay zekalar testten geçirildiğinde ortaya çıkan sonuçlar ise bir hayli ilginçti. Teste katılan yapay zekaların tamamı hazırlık setini doğrudan test üzerinde uygulama hatasına düşmüştü. Buna karşılık bazı yapay zekalar testi yüzde 75’in üzerinde doğrulukla tamamlamayı başarmıştı. DeepMind en başarılı yapay zekanın farklı görüntüler arasındaki ilişkiyi açıkça belirleyip potansiyel cevapları deneme yanılma yoluyla eleyerek ilerlediğini açıkladı.
Hatalarından ders alıyor İlk testin ardından yapay zekaları yeniden eğitime sokan ancak bu kez bir önceki testteki cevapların neden doğru veya yanlış olduğunu da gösteren araştırmacılar, bu eğitimin ardından ikinci test sürecini başlattı. Ekibin raporuna göre cevaplarla ilgili doğru açıklama yapıldığında yapay zeka yüzde 87 oranında doğruluğa ulaşabiliyordu ancak açıklama yanlış olunca bu oran yüzde 32’de kalıyordu.
Araştırmacılar bu testin sonucunda yapay zekanın genelleme yapması halinde(sadece kendisine verilen verileri uygulamaya çalışması) soyut akıl yürütme testinde başarılı olamayacağı sonucuna ulaştı. Ekip yine de ilk testte potansiyel cevapları değerlendiren yapay zekalardan ümitli. DeepMind şimdi farklı eğitim metodları deneyerek yapay zekaların soyut akıl yürütme becerisinin geliştirilmesi için çalışıyor.
