RESİM ÇİZEBİLEN YARATICI YAPAY ZEKALAR!

RESİM ÇİZEBİLEN YARATICI YAPAY ZEKALAR!

Makine öğrenimi, bilgisayarların veri tabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimlerini sağlayan algoritmaların geliştirmesi ile uğraşan bilim dalı olarak tanımlanabilir.

Bu alanın araştırmaların da genel olarak karmaşık örüntülerin algılanması ve makinenin verilerden yararlanarak kararlar verebilme becerisini kazanmasını sağlamak üzerine çalışılır. Makine öğrenimi aslında baktığımızda bizlerin hayatında bir çok yerde karşımıza çıkan bir alandır. Örnek vermek gerekirse; arama motorları, borsalar, konuşma ve el yazısı tanıma teknolojileri, oynadığımız oyunlar makine öğreniminin bizlerle buluştuğu alanlardır. Yine hepimiz karşılaşmıyor olsak bile tıbbi tanıların koyulmasında, makine algılamasında, kredi kartı dolandırıcılığı denetimi gibi daha birçok alanda kullanılır.

Makine öğrenimi üzerine çalışan insanların bir bölümü makine-insan arasındaki etkileşimi ve insan sezgisine olan gerekliliği ortadan kaldırmayı amaçlarken bir kısmı bu işbirliğinin gerekliliğini savunur.  Ancak şu an dünyamızda sistemleri tasarlayan insanın kodlanma biçimi üzerinde tamamı ile etkili oluşu insan sezgisinin gerekli olmasını sağlıyor.
Ancak bu durumun hep böyle olacağı anlamına gelmiyor. İlerleyen zamanlarda makine kodlayan bir makine ortaya çıkarsa şaşırmamamız gerekir.
Makine öğrenimi bir kaç farklı algoritmaya ayrılır. Bunların arasındaki temel fark ise farklı sonuçları hedeflemeleridir.

 

 

o Gözetimli öğrenme – Girdileri hedef çıktılara eşleyen bir işlev üretir.
o Gözetimsiz öğrenme – Bir girdi kümesi modeller.
o Pekiştirmeli öğrenme – Dünya algısına dayalı bir öğrenme biçimi. Her eylem ortamda bir etki oluşturmakta ve ortam, öğrenme algoritmasına yol gösteren ödüller biçiminde dönütler vermektedir.
o Yarı gözetimli öğrenme – Uygun işlev ya da sınıflandırıcılar oluşturmak için etiketli ve etiketsiz örnekleri birlikte ele alır.
o Öğrenmeyi öğrenme – Önceki deneyimlerden yararlanır.

Makine öğrenmesinin belki de en şaşırtıcı örneklerinden biri Facebook’un yapay zeka laboratuvarlarında üretilmiş olan bir bilgisayarın ortaya alışılmadık tarzda eserler çıkarmasıydı. Bahsi geçen bilgisayar generative adversarial network (üretken karşıt ağ) adlı bir algoritma tipi ile çalışıyordu.

Yukarıdaki resimde gördüğünüz üzere, soldaki ağ (generator) ilk başta rastgele sayılardan gerçeğe benzer resimler üretmeye başlıyor . Sağdaki ağ (discriminator) ise üretilen resimlerden veya gerçek resimleri girdi olarak alıp, alınan girdinin sahte mi gerçek mi olduğunu söylüyor. Ian Goodfellow’un bunu anlatmak için kullandığı metafor şu şekildedir :

Ian Goodfellow
          Ian Goodfellow

“Generator, gerçek tablolara benzer tablolar yapmaya çalışan bir ‘kalpazan’ takımı iken, Discriminator ise gerçek ile sahteyi anlamaya çalışan ‘dedektif’ ekibine benzemektedir . (Bu durumda, ‘kalpazan’ Generator, orijinal veriyi asla göremez — ‘Kalpazan’ Generator’ın gözleri bağlıdır ,yalnızca ‘dedektif’ Diskriminator’ın kararlarını duyabilir.”

Bu şekilde kendini geliştiren yapay zeka 81.500 adet resim üzerine çalıştı ve hangisinin sanat değeri olduğunu, hangisinin olmadığını söyleme yetisini elde etti. Aynı zamanda iki farklı sanat akımının arasındaki farkları da görebilen yapay zeka ilginç bir şekilde bugün herhangi bir sanat türü içinde yargılanmayan eserleri de sanat eseri olarak yargılayabilir durumda. Yani buradan belki de bir sonraki sanat akımının bir makine tarafından başlatılabileceğini düşünebiliriz.

Zamanla üretilen resimler bir yapay zeka tarafından yapıldığı söylenmeyerek online  bir araştırmada insanlara sunuldu. Katılımcılara her resmin özgünlüğü, kalitesi, ilham verip vermediği hakkında sorular soruldu. Ortaya çıkan sonuçlar ise insan yapımı olan resimlere kıyasla çok daha iyiydi. Bu yazımda makine öğrenmesinin ne olduğunu ve ne derecede geliştiğini anlatmaya çalıştım. Makine öğrenmesi her gün hayatımıza biraz daha giriyor ve ilerleyen zamanlarda yapay zeka ile birlikte, mobil cep telefonları kadar bilinen ve tanınan bir kavram haline gelecek.

Furkan Elmalı

Related Posts

Yorum yazin