İnsanlar, çok küçük yaşlardan itibaren çevreleriyle etkileşime girerek bir şeyler öğreniyor. Daha sonra da bu bilgilerini birikterek, daha önceki tecrübelerinin üstüne yeni tecrübeler ediniyorlar.
Makine öğrenmesi, insanlarla aynı seviyede çalışabilmek için yüzlerce saatlik eğitime ihtiyaç duyuyor. Yeni yaklaşım ile birlikte makinelerin öğrenme süreci de kısalacak. Yakın zamanda yapılan araştırmalar, iki yapı arasındaki farkın insanların sezgisel fizik ve sezgisel psikolojisinden kaynaklanıyor.
Kore Gelişmiş Bilimler ve Teknoloji Enstitüsü (KAIST)’ten bilim insanları, insanların derin öğrenme yeteneği ile benzer yapıya sahip, derin öğrenme ile desteklenmiş sezgisel bir metoda ait fiziksel bir ağ haritası oluşturdu.
Psikolojik çalışmalara göre insanlar, çok küçük yaşlardan itibaren etraflarındaki cisimleri inceliyor. Bu objeleri hiç görmemiş olan çocuklar ve bebekler, etraflarındaki cisimlerin hareketini zaman içerisinde öğreniyor. Haliyle insan çocukları, yeni bir şey gördüklerinde hareketlerini keşfetmek için kendi sınırlarını terk etmek durumunda kalıyor. Örneğin bir bebek, bir topu kolayca uzağa atabilse de bir cam küreyi kaldırmakta zorluk çekebiliyor. Bunu deneyerek öğreniyor.
Araştırmacılar da benzer bir davranışı, derin öğrenme cesaretlendirmesi adı verilen sistemle makinelere uyguladı. Önce basit cisimleri kullanan yapay zeka, bu cisimlerin 3 boyutlu ortamdaki hareketini öğrendikten sonra yeni ve farklı cisimlere vereceği tepkileri kendisi ayarlayabiliyor.
Araştırmacılar, yeni sistemin dikkat çekici şekilde isabetli sonuçlar verdiğini ve bu araştırmanın gelecekte daha hızlı öğrenen, daha gelişmiş makineler ve yapay zekalar konusunda önemli rol oynayacağına inanıyor.