aapay zeka teknolojisi her geçen gün geliştirilmeye ve kendini geliştirmeye devam ediyor. Kendi kendine kod yazabilen yapay zekadan sonra şimdi de teknoloji dünyasının gündeminde kendi dilini geliştirmeyi başaran yapay zeka var. OpenAl ve Kaliforniya Berkeley Üniversitesi tarafından gerçekleştirilen bir çalışmayla, yapay zeka birimleri kendi ihtiyaçlarına yönelik olarak bir dil geliştirmeyi başardı. Üstelik bu sistematik ve dil bilgisel dillerde vücut dili kullanımı bile bulunuyor. Araştırma sadece yapay zeka teknolojisinin gelişimi için değil, biyolojik evrimde konuşmanın nasıl ve ne sebeple ortaya çıktığının anlaşılması içinde modern öğrenme birimlerinden yeni bilgiler elde edilmesine olanak sağlıyor.
Yapay Zeka Artık Konuşuyor
Inverse’de yer alan habere göre, OpenAl ve Berkeley Üniversitesi işbirliğinde yapılan araştırmada yapay zeka birimlerine sesler çıkarabilecekleri ağız formunda bir alet verildi. Başlangıçta bu sesler herhangi bir anlam taşımıyordu.Videoda da görüldüğü üzere, yapay zeka birimlerinin bu sesleri, basit komutlarla ve kelimelerle nasıl ilişkilendirdiği ve birbirlerini bu konuda nasıl yönlendirdiği gayet açık. Defalarca tekrarlanan denemeler sonucunda yapay zeka birimleri hangi komutun ne anlama geldiğini ve seslerin içinde bulundukları dünyada ne gibi durumları sembolize ettiğini yavaşça öğrendi.
Araştırmada yapay zeka birimleri, fiziksel dünyanın bir simülasyonu içerisinde birbirlerine çeşitli görevler veriyor. Bu görevler ‘git’, ‘bak’ ya da ‘hiçbir şey yapma’ gibi basit görevleri içeriyordu. Yapay zeka birimleri şu an için insan kulağıyla duyulabilecek bir şekilde konuşmuyor ancak simülasyon dünyada kendi aralarındaki iletişimleri, bizim gerçek dünyamızdaki iletişime benziyor.
Şu an için yapay zeka birimlerinin kullandığı dil oldukça basit. Birimler birbirlerine öncelikle tek kelimelik komutlar vermeye başladı. Örneğin, gidilecek bir yer için sadece git komutu gibi. Ancak ortama yeni noktalar eklendiğinde bu kez noktaları birbirinden ayıran renkleri önem kazandı. Bir süre sonra yapay zeka birimlerinin çıkardığı seslerden birisi ‘kırmızı’ diğeri ‘mavi’ anlamına gelmeye başladı.
Birden fazla hedef olması durumunda birimler daha önce öğrendikleri ‘git’ komutuyla sonradan geliştirdikleri ‘kırmızı’ kelimesini birleştirerek ‘git kırmızı’ gibi cümleler kurmaya başladı. Birden fazla kelime olunca bir dil bilgisi de oluşmaya başladı. Örneğin ‘git kırmızı’ ifadesi, ‘kırmızı git’ ifadesine göre daha popüler oldu çünkü ‘git kırmızı’ dendiğinde, karşıdaki birim ilk kelimeyi duyduğunda, hedefi tam olarak belli olmasa bile, ikinci kelimeyi duyana kadar hareket etmeye başlayabiliyor. Yapay zeka birimleri bu durumu kendi hedeflerine daha yakın buldu.
Bu durumu şu şekilde özetlemek ise mümkün. Yapay zeka birimleri öğrendikleri doğrultusunda kendilerini daha iyi ifade etmelerini sağlayacak dil bilgisi kuralları geliştirmeye başladılar.
İletişimin Her Yolunu Kullanıyorlar
Araştırmanın bir sonraki aşamasında yapay zeka birimlerinin ağızlarını kaldırarak, yeni görevler verildi. Birbirine sesli komut veremeyen birimler bu kez farklı yöntemlerle iletişim kurmaya başladı. Bazı durumlarda birimler gidilmesi gereken noktayı işaret ederken, bazı durumlarda ise birbirlerini takip etmeye başladı. Çalışma esnasında yapay zeka birimlerinin işaret etme ve birbirini görme yetenekleri de alındı. Oldukça şaşırtıcı bir şekilde yapay zeka birimleri bu seferde birbirlerini iterek hedef noktaya gitmeye çalıştılar.
Araştırma sırasında yapay zeka birimleri sadece işaret, konuşma gibi iletişim kanallarını kullanmakla kalmadı ve mors alfabesine benzer bir iletişim yolu da geliştirdi. Birimler önceden öğrendikleri kelimeleri belirli aralıklarla kullanarak ve kelimeler arasındaki boşluklardan yararlanarak iletişim kurmayı başardılar. Bu durum bizim için anlaşılması zor olan bir mekanik dili de ortaya çıkardı.
Araştırmacılar yapay zeka birimlerinin çelişkili durumlardaki davranışlarını da gözlemlediler.Ortama aynı renkte iki farklı hedef konduğunda, birimlerden birisi diğerine ‘git yeşil’ dediğinde diğer birim iki yeşil hedef arasında kararsız bir şekilde bekledi. Bu durum yapay zeka birimlerinin davranışlarını gerçekleştirmeden önce detaylı bir değerlendirme yaptığını da ortaya koydu.
