İnsan gibi deneyimlerinden öğrenen bilgisayar

Bilgisayarlar kendi hatalarından ders alabildikleri bir döneme giriyor. Bu gelişme dijital dünyayı tamamen değiştirmek üzere. Yeni tip bilgisayar çiplerinin ilk ticari modelinin bu yıl çıkarılması planlanıyor.

Bilgisayarlar kendi hatalarından ders alabildikleri bir döneme giriyor. Bu gelişme dijital dünyayı tamamen değiştirmek üzere. Yeni tip bilgisayar çiplerinin ilk ticari modelinin bu yıl çıkarılması planlanıyor.

Bu çipler halen titiz programlama gerektiren görevleri (örneğin, bir robotun kolunu yavaşça ve etkili biçimde hareket ettirmek) otomatik hale getirmeye ek olarak hatalardan kaçınabilir; hatta hataya rağmen işini görebilir. Böylece "bilgisayarın çökmesi" ifadesi muhtemelen geçmişte kalacak. Bazı büyük teknoloji şirketlerinin şimdiden kullandığı bu yeni bilgi işlem yöntemi, biyolojik sinir sistemini ve özellikle de nöronların uyaranlara tepki gösterme ve bilgiyi yorumlarken diğer nöronlarla bağlantı kurma şeklini temel alıyor. Bu da bilgisayarların bir görevi yerine getirirken yeni bilgileri özümsemesini ve değişen sinyallere bağlı olarak yaptığı işi ayarlamasını sağlıyor. Yeni yöntem önümüzdeki yıllarda, insanların kolayca yaptığı şeyleri (görmek, konuşmak, dinlemek, yol almak, yönlendirmek ve kontrol etmek) yapacak yeni nesil yapay zekâ sistemlerinin üretimini mümkün kılacak. Bu da hâlâ başlangıç aşamasında olan ve büyük ölçüde insan programlamasına dayanan yüz ve konuşma tanıma, yol alma ve planlama gibi görevler açısından muazzam bir potansiyel taşıyabilir. Tasarımcılar bu bilgi işlem tarzının fiziksel dünyada güvenle yürüyen ve araç kullanan robotların önünü açacağını söylerken, bilimkurgunun vazgeçilmez öğesi olan düşünen veya bilinçli bilgisayarlar hâlâ dijital ufukta görünmüyor. California Telekomünikasyon ve Bilgi Teknolojisi Enstitüsü direktörü astrofizikçi Larry Smarr, "Bilgi işlem sistemleri tasarımından, biyolojik bilgi işlemeye çok benzer bir noktaya doğru ilerliyoruz" diyor. Google araştırmacıları geçen yıl, sinir ağı olarak bilinen bir makine öğrenimi algoritmasının, tanıma görevlerini kendi başına yerine getirmesini sağladı. Bu ağ 10 milyon görüntü içeren bir veri tabanını tarayarak kedileri tanımayı öğrendi. Şirket Haziran'da, müşterilerin belli fotoğrafları daha kesin olarak bulmasını sağlamak için bu sinir ağı tekniklerini kullandığını açıkladı. Hem donanımda hem de yazılımda kullanılan yeni yöntem, beyinle ilgili bilimsel bilgilerdeki büyük artış sayesinde geliştiriliyor. Stanford Üniversitesi'nin Silikon Beyinler araştırma programını yöneten bilgisayar bilimci Kwabena Boahen'e göre, bilim insanları beynin işleyişini tamamen anlamaktan uzak olduğu için bu aynı zamanda bir sınırlama oluşturuyor. Boahen, "Elimizde hiçbir ipucu yok. Ben bir şeyler üreten bir mühendisim. Ortadaki parlak teorilere rağmen bir şeyler yapmamı sağlayacak veri yok" diyor. Yeni işlemci ler biyolojik sinapsları (sinir kavşağı) taklit eden ve kablolarla birleştirilebilen elektronik parçalardan oluşuyor. Bunlar nöron benzeri öğeler içeren büyük gruplara dayalı oldukları için 'nöromorfik işlemciler' olarak biliniyor. Bu terim, 1980'lerin sonlarında bu alanda öncülük eden Kal i forniya Teknoloji Enstitüsü'nden fizikçi Carver Mead'e atfediliyor. Bu elektronik parçalar "programlanmıyor". Bunun yerine, devreler arasındaki bağlantılar işlemcinin çoktan "öğrendiği" verilerdeki bağlantılara uygun olarak "derecelendiri l iyor". Ardından, veriler çipe akarken bu sıralamalar değiştirilir ve böylece değerlerinin değişmesi ve "artması" sağlanır. Bu da diğer parçalara yönelen bir sinyal yaratıp tepki olarak sinir ağını değiştirir ve sonraki eylemleri esasen bilginin insanların düşünce ve eylemlerini değiştirmesine çok benzer bir şekilde programlar. Yeni yöntemin büyük avantajlarından biri, arızalara tahammül edebilme kapasitesi. Geleneksel bilgisayarlar hassas çalışsalar da tek bir transistörün hatasını bile telafi edemez. Biyolojik tasarımlar sayesinde algoritmalar sürekli değişir ve sistemin görevleri tamamlamak için devamlı uyum sağlamasını ve arızaların etkisini gidermesini mümkün kılar. Stanford'daki araştırma ekibiyle birlikte IBM ve Qualcomm da şimdiden nöromorfik işlemciler tasarladı. Ayrıca Qualcomm bu yıl, daha ileri geliştirme faaliyetlerinde kullanılması beklenen ticari bir model çıkaracağını açıkladı. Hâlâ si l ikon devrelere dayanan yeni bilgisayarlar, en azından şimdilik günümüzün bilgisayarlarının yerini almayıp onları güçlendirecek. Birçok bilgisayar tasarımcısı bunları yardımcı işlemciler olarak görüyor. IBM'in bilişsel bilgi işlem araştırmalarını yöneten bilgisayar bilimci Dharmendra Modha, "Bugün olduğu gibi bilgi işlem faaliyetlerine veri sağlamak yerine, artık verilere bilgi işlem uyguluyoruz. Sensörler bilgisayar haline geliyor ve bu da her yerde olabilen bilgisayar çiplerini kullanmak için yeni bir yol sunuyor" diyor. THE NEW YORK TIMES