Noriko Arai’nin, Todai Robot Projesinin yapma amacı yapay zekanın neler yapabileceğini tam olarak anlamaktı ve Japonya’nın ilk sıradaki üniversitesi olan Tokyo Üniversitesi’nin giriş sınavını geçen bir yapay zekâ üretmekti.
Neden üniversite sınavını baz aldı? Çünkü yapay zekanın yapabileceklerini insanla kıyaslayarak çalışmalarının devam edilmesi gerektiği düşündü. Todai robotunun Tokyo Üniversitesi’ne girmek için iki farklı sınavı geçmesi gerekiyordu. İlki ulusal standartta çoktan seçmeli bir test. Todai ‘nin ikinci aşamadaki yazılı teste geçmek için cevaplarının %84 veya daha fazla doğruluk oranında olması gerekiyordu.
Şimdi robotun bu soruları nasıl değerlendirdiğine bir bakalım. Bir soruyla karşılaştığınızda cevabı bilmiyorsanız ve bilmek istiyorsanız ne yaparsınız? İnternette aratırsınız değil mi? Ama araştırmak soru ile ilgili uygun anahtar kelimeleri bulmak zorunda kalırsınız. Makine de aynı şeyi yapıyor. İnternette arattığınızda en üstte çıkan sayfayı okursunuz. Peki makinede mi o sayfayı okur? Hayır.
Modern yapay zekaların hiçbiri okuyamıyor. Fakat araştırmak ve bunu en iyi şekilde kullanmakta oldukça iyiler. Sorudaki anahtar kelimelerin yoğunlaştığı yerleri fark eder.
Bir örnekle Noriko Arai bunu açıklıyor;
“Mozart’ın son senfonisi bu gezegenle aynı adı taşır.” diye bir soruyla karşılaştığınızda cevabı bilmiyorsanız Google’da aratırsınız. Robot ise “Mozart”, “son” ve “senfoni” gibi anahtar kelimelerin yoğunlaştığı yerleri fark eder. Dolayısıyla gezegen adı olan ve bu anahtar kelimelerle birlikte geçen bir kelime bulabilir, ki cevap budur. Bu örnekte Watson robotu “Jüpiter” cevabını böyle bulur. Robotlar okumaz, anlamaz ama istatistiksel olarak birçok durumda doğru şeyler yapar.
İkinci aşamadaki yazılı sınavda 600 kelimelik bir makale yazmak gerekiyor. Robot, ders kitapları ve diğer kaynaklardan cümleler alıp bunları birleştirerek bir makale oluşturmak için düzene soktu, bunları yaparken hiçbir şey anlamıyordu ama doğru yapıyordu.
Peki bütün soruları doğru mu yaptı dersiniz? Hayır, çünkü hiçbir şey anlamıyordu. İngilizce testinde yapmış olduğu basit bir hatayı örnek verelim.
İki kişi konuşuyor:
A: Birazdan kitapçıda oluruz. Az kaldı.
B: Bekle. ________.
A: Teşekkürler! Bu hep oluyor…
[1. “Uzun bir süre yürüdük.”
2. “Neredeyse geldik.”
3. “Ayakkabıların pahalı görünüyor.”
4. “Bağcıkların çözülmüş.”]
Doğru cevabın dört numara olduğunu biliyoruz. Fakat robot ikinciyi seçti, yüksek bir teknoloji kullanarak milyarca İngilizce cümle öğrenmiş olduğu halde doğru seçeneği bulamadı. Yapay zekâlar okumaz, anlamazlar.
Robot sınavda yüzde yirminin arasında ve Japonya’daki üniversitelerin %60’ına girebilir durumda bir puan aldı.
Noriko Arai tasarladığı robot hakkında düşüncelerini ve vardığı sonuçları bu şekilde dile getiriyor: Nasıl olur da bu akılsız makine öğrencileri, çocuklarımızı geçebiliyor? Nasıl? Çoğu öğrenci, bilgiyi anlamaksızın bilgi topluyor, o zaman bu bilgi değil sadece ezberlemek oluyor ve aynısını yapay zekâ da yapıyor. Dolayısıyla yeni bir eğitim modeli düşünmemiz gerekiyor. Yani ezbere dayalı bilgiden anlamaya geçiş yapmalıyız.
Özgün İçerik : Gamze Ebru Altıkulaç
- Türkiye’nin Dünyada Söz Sahibi Olması İçin Stratejisi Ne Olmalı? - 16 Temmuz 2019
- Bir Robot Üniversite Sınavlarından Geçebilir Mi ? - 30 Haziran 2019
- Bir Solukta İzleyebileceğiniz Dizi – Film Önerileri - 21 Haziran 2019
- Bilgisayar Mühendisliği Bölümünü Tanıyalım - 11 Haziran 2019