Yapay zekâ (AI) sistemleri belirli alanlarda - örneğin Go oynamak veya çok büyük veri kümelerini kırmak gibi - zaten bizden çok ileridedir, ancak bazı yönlerden de AI, biz insanların çok gerisindedir.
Örneğin, küçük bebekler bile içgüdüsel olarak bilirler ancak AI asla o kadar sezgisel olmamıştır. Şimdi yeni bir çalışma, bebeklerin nasıl öğrendiğine dair araştırmalardan ilham alan ve bir insan bebeğinin yapabileceği gibi düşünebilen PLATO adlı bir yapay zekâyı tanıtıyor.
PLATO, Otomatik Kodlama ve Nesneleri İzleme Yoluyla Fizik Öğrenimi anlamına gelir ve bebeklerin yaşamlarının ilk birkaç ayında sahip oldukları aynı temel bilgileri temsil etmek üzere tasarlanmış bir dizi video aracılığıyla eğitilmiştir.
Birleşik Krallık'taki yapay zekâ araştırma laboratuvarı DeepMind'den sinirbilimci Luis Piloto, "Neyse ki, gelişim psikologları bebeklerin fiziksel dünya hakkında ne bildiğini incelemek ve fiziksel anlayışa giden farklı bileşenleri veya kavramları kataloglamak için onlarca yıl harcadılar" diyor. "Çalışmalarını genişleterek, bir fiziksel kavramlar veri seti oluşturduk ve açık kaynaklı hale getirdik. Bu sentetik video veri seti, modellerimizde fiziksel kavramları değerlendirmek için orijinal gelişimsel deneylerden ilham alıyor."
Hepimizin çok küçük yaşlardan itibaren anladığı üç anahtar kavram vardır: kalıcılık (nesneler aniden ortadan kaybolmaz); sağlamlık (katı nesneler birbirinden geçemez); ve süreklilik (nesneler uzay ve zaman içinde tutarlı bir şekilde hareket eder).
Araştırmacılar tarafından oluşturulan veri seti, bu üç kavramın yanı sıra iki ek kavramı kapsıyordu: değişmezlik (şekil gibi nesne özellikleri değişmez); ve yönlü atalet (nesneler, atalet ilkeleriyle tutarlı bir şekilde hareket eder).
PLATO'yu bu videolar konusunda eğittikten sonraki adım, onu test etmekti.
Yapay zekaya, öğrendiği fiziğe meydan okuyan 'imkânsız' senaryoların videoları gösterildiğinde, PLATO şaşkınlığını (ya da bunun yapay zekanın eşdeğerini) dile getirdi: fizik yasalarını çiğneyen garip bir şeyin olduğunu fark edecek kadar akıllıydı.
Bu, nispeten kısa eğitim sürelerinden sonra da oldu, bu bazı durumlarda sadece 28 saatti. Teknik olarak konuşursak, tıpkı bebek çalışmalarında olduğu gibi, araştırmacılar, yapay zekanın kendisine öğretilen kavramları anladığını gösteren beklenti ihlali (VoE) sinyallerinin kanıtlarını arıyorlardı.
Araştırmacılar, yayınladıkları makalelerinde, "Nesne tabanlı modelimiz, belirli olaylarının meydana gelmediği video verileri üzerinde eğitilmiş olmasına rağmen, incelediğimiz beş kavramın tamamında güçlü VoE etkileri gösterdi" diyor.
Ekip, bu sefer eğitim verilerindekilerden farklı nesneler kullanarak daha fazla test yaptı. Yine PLATO, neyin olması ve neyin olmaması gerektiğine dair sağlam bir anlayış göstererek, öğrenebileceğini ve temel eğitim bilgilerini genişletebileceğini gösterdi.
Ancak PLATO henüz üç aylık bir bebek seviyesinde değil. Herhangi bir nesne içermeyen senaryolar gösterildiğinde daha az sürpriz gerçekleşti.
Dahası, PLATO'nun eğitildiği videolar, nesneleri ve hareketlerini üç boyutlu olarak tanımasına yardımcı olacak ekstra veriler içeriyordu.
Görünüşe göre, resmin tamamını elde etmek için hala bazı yerleşik bilgilere ihtiyaç var. Araştırma, insan zihnini daha iyi anlamamıza ve onun daha iyi bir AI temsilini oluşturmamıza yardımcı olabilir.
Araştırmacılar, "Modelleme çalışmamız, sezgisel fizikteki en azından bazı temel kavramların görsel öğrenme yoluyla elde edilebileceğine dair bir kavram kanıtı sağlıyor" diye yazıyor.
Araştırma Nature Human Behaviour'da yayınlandı.