Robotlar yapay zeka ile birçok süreci hızlı bir şekilde öğrenebiliyor. Peki öğreten robotlar da mümkün mü?
Herkesin kendine özgü uzmanlık alanına sahip olduğu bir dünyada, bilgi alışverişi aydınlatıcı bir deneyim olabilir. Peki aynı prensip, robotların diğer robotlara öğrettiği makinelere uygulanabilir mi?
Örneğin bir poker profesyonelini, bir Fransız mutfağı uzmanını ve bir Mozart meraklısını ele alalım. Bu üçü bilgilerini birleştirdiklerinde birbirlerinden yeni bir şeyler öğreniyor. Robotlar, tıpkı insan benzerleri gibi, birbirleriyle bilgi alışverişinde bulunarak anlayışlarını genişletebilir mi? Bir Bilgisayar Bilimi Profesörü olan Laurent Itti’nin rehberliğinde ve Ph.D. öğrenci Yunhao Ge, bir araştırma ekibi bu ilginç soruya bir cevap bulmak için bir göreve çıktı.
‘Transactions on Machine Learning Research’ dergisinin Mayıs 2023 sayısında yayınlanan kapsamlı çalışmaları, onları şaşırtıcı bir keşfe götürdü. Makale, makine öğrenimi içinde büyüyen Hayat Boyu Öğrenme (LL) alanına yeni bir bakış açısı getirdi. LL, önceki öğrenmelerini korurken, yeni görevlerle karşılaştıkça bilgilerini sürekli olarak genişleten yapay zeka aracıları kavramını araştırıyor. Ge şakacı bir şekilde: “Sanki her robot kendi uzmanlık alanında bir sınıf öğretiyor ve diğer tüm robotlar özenli öğrenciler” dedi.
SKILL kullanarak robotlara öğreten robotlar
Araştırma ikilisi yarattıkları SKILL’i (Shared Knowledge Lifelong Learning’in kısaltması) tanıtmaya devam etti. SKILL, yapay zekanın 102 ayrı görevde uzmanlaşmasını sağlayan benzersiz bir yöntem kullanıyor. Bunlar, on binlerce araba görüntüsünün modele göre, çiçeklere göre türlere veya göğüs röntgenlerinin hastalıklara göre sınıflandırılmasını içeriyor. Bu görevleri öğrendikten sonra, yapay zeka aracıları yeni buldukları bilgileri merkezi olmayan bir ağ üzerinden paylaştılar ve sonunda 102 görevin tamamında uzmanlaştı.
Itti ve Ge, araştırmalarının Hayat Boyu Öğrenmede yeni bir yön sunduğuna inanıyor. Mevcut araştırma, temel olarak tek bir yapay zeka aracısının doğası gereği yavaş olduğuna inandıkları bir yöntem olan sırayla öğrenme görevleri üzerine odaklanıyor.
SKILL araçları, birden fazla aracının aynı anda öğrenmesini sağlayarak öğrenme sürecini hızlandıran bir dizi algoritma sunuyor. 102 aracının her biri bir görevi öğrenip paylaştığında, aracılar arasında iletişim ve bilgi birleştirme için gereken süre dikkate alındıktan sonra bile toplam öğrenme süresinin 101,5 kat azaldığı tespit edildi.
