Profesör LeCun Derin Öğrenme ile ilgili bazı soruları nasıl cevaplıyor hep beraber bakalım. Böylece bilgisayar sektörünün belki de en önemli dallarından biri olan yapay zeka konusuna daha geniş kapsamlı ele almış oluruz.
Derin Öğrenme hakkında yapılan tanımlardan hangisi profesörü rahatsız ediyor dersiniz?
'Benim en az beğendiğim tanım 'Aynı beyin gibi çalışıyor,' denmesi. Derin Öğrenme, biyoloji alanından ilham alırken aynı zamanda beynin yapabildiği şeylerden şu an çok uzak olması yüzünden insanların bu tanımı yapmasını sevmiyorum. Onu beyin gibi tanıtmak bu teknolojiyi büyülü bir şeymiş gibi gösteriyor ve bu da tehlikeli. Fazla abartıya yol açıp insanların aslında olmayan şeyleri gerçekmiş gibi iddia etmesine neden oluyor. İşte bu yüzden, insanlar iddia ettikleri şeyi gerçekleştiremediği için Yapay Zeka teknolojisi bir çok gerileme dönemi yaşadı.'
LeCun'a göre yapay zeka; yaşadığımız dünyayı ifade etmeye çalışan makineler demek. Derin Öğrenme mevzusunu bu kadar önemli yapan nedir?
'Çünkü bundan önceki sistemler belirsizdi hatta onları 'sığ öğrenme sistemleri' olarak çağırabiliriz. Bunlar hesaplayabilecekleri işlevlerin karmaşıklığı ile sınırlıydı. Yani eğer 'doğrusal sınıflandırıcı' bir sığ öğrenme algoritmasının resimleri algılamasını istiyorsanız, 'açılarına göre görselin hatları' ayıklanmış resimlerle programı beslemeniz gerekir. Böyle bir tasarım yapılması çok zor olduğu gibi ayrıca zaman kaybıdır. Alternatif başka bir yöntem esnek sınıflandırıcıdır ama makinenin resimlerdeki objeleri tanımlayabilmesi için dosyalar o kadar büyük olmalıdır ki bütün fikir kullanışsız hale gelir. Bu söylediklerim insanlara pek bir şey ifade etmediği için gazeteciler genellikle 'beyin gibi' deyip kestirip atıyorlar.'
Peki Derin Öğrenme konusu basit olarak nasıl açıklanır?
'Şekil öğrenme sistemi; tepesinde yeşil ve kırmızı lamba, sonunda kamera, başında ise bir çok düğmenin bulunduğu kara kutu gibidir. Öğrenme algoritması düğmeleri ayarlamaya çalışır mesela kameranın önünde bir köpek varken kırmızı ışık yanar, araba geldiğinde ise yeşile döner. Makineye köpeği gösterdiğinizde ışık parlak kırmızı ise sorun yoktur, ama ışık zayıf ise düğmeleri biraz gevşetin ve ışık parlaklaşsın. Eğer yeşil yanarsa düğmeleri kısın ve yeşil ışık azalsın. Sonra bir araba gösterin, düğmeleri gene kısın, kırmızı ışık zayıflasın ve yeşil ışık parlaklaşsın. Arabalardan ve köpeklerden oluşan bir çok örnek gösterirken düğmenin ayarları ile ufak ufak oynarsanız nihayetinde makine size her seferinde doğru cevabı verecek şekilde çalışacaktır. İşin ilginç tarafı sistem hiç görmediği arabaları ve köpekleri bile bu şekilde sınıflandırabilir. Dikkat edilmesi gereken nokta düğmelerle hangi yönde ve ne kadar oynayacağınızı ayarlamaktır. Çünkü düğmelerin her oynatılışı ışığın parlaklığını/zayıflığını temsil eder bu şekilde de cihaz şekilleri öğrenir. Şimdi öyle bir kutu düşünün ki içinde 500 milyon düğme, 1000 lamba ve öğrenmesi gereken 10 milyon görüntü olsun. Derin Öğrenme sistemi budur.'