YAPAY ZEKA VE CANLILIK ÜZERİNE PART 2- UYUM
Yapay zeka ile canlılık arasında bir bağlantı kurarken, inceleyeceğimiz sıradaki konu gerçekten farklı bir konsept içeriyor. Bu konu “UYUM”. Canlı organizmalar, çevreleriyle etkileşime girerken değişen koşullara uyum sağlayabilen, hayatta kalmak ve üremek için uyarlanma yeteneğine sahipler. Peki ya yapay zeka teknolojirinde uyumu nasıl inceleriz? Gelin alt başlıklar halinde bu konuya göz atalım.
Yapay zekada, uyarlanma kavramı genellikle bir problemle karşılaşıldığında sistemlerin esneklik gösterme ve çevreye uyum sağlama yeteneğiyle ilişkilendirilebilir. Yapay zeka sistemleri, belirli bir problemi çözmek için tasarlandığında, değişen koşullara uyum sağlayabilen ve yeni verilere, deneyimlere ve geri bildirimlere dayalı olarak performanslarını optimize edebilen algoritmalar içermelidir.
Hiperparametre Algoritmaları ile Adaptasyon
Uyum konusunda ilk olarak adaptasyon yeteneğinden bahsetmemizin gerekli olduğu kanaatindeyim. Canlılar, belirli çevresel koşullara uyum sağlamak için fizyolojik, anatomik ve davranışsal değişiklikler yapabilirler. Örneğin, kar leoparı gibi soğuk iklimlerde yaşayan hayvanlar beyaz tüylerine sahip olabilirler, bu da onlara avlarını gizleyerek avlanma avantajı sağlar. Bu şekilde canlılar evrimsel adaptasyonlarla çevresel değişikliklere uyum sağlarken, yapay zeka sistemleri makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla yeni verilere uyum sağlayabilir. Yapay zeka modellerinin performansını artırmak için hiperparametre ayarlaması yapılabilir. Çevredeki değişikliklere uyum sağlamak için, hiperparametrelerin belirlenmesi veya ayarlanması gerekebilir.
Çevredeki değişikliklere uyum sağlamak için, hiperparametrelerin belirlenmesi veya ayarlanması gerekebilir. Hiperparametre ayarlaması, belirli bir modelin en iyi performansı göstermesini sağlayacak hiperparametre değerlerini bulmayı amaçlar.
Bu genellikle deneme-yanılma yöntemi kullanılarak gerçekleştirilir. Bir hiperparametre aralığı belirlenir ve ardından farklı hiperparametre değerleri deneme amaçlı seçilir. Modelin performansı, her bir hiperparametre değeri için bir ölçüm metriği (örneğin, doğruluk, hassasiyet, vb.) kullanılarak değerlendirilir. En iyi performansı sağlayan hiperparametre değerleri seçilerek model yeniden eğitilir. Bu süreç, modelin en iyi performansı göstermesini sağlayacak hiperparametre değerlerini bulmaya yöneliktir ve modelin çevreye adaptasyonunu artırır. Örneğin, bir derin öğrenme modelinin öğrenme hızı, çevresel değişikliklere bağlı olarak ayarlanabilir.
Genetik Algoritması İle Doğal Seçilim
Doğal seçilim için evrenin belirli koşulları, bireylerin belirli özelliklere sahip olmasını avantajlı hale getirmesidir diyebiliriz. Çevresel faktörler, belirli özelliklere sahip bireylerin hayatta kalma ve üreme şanslarını etkiler.
Belli bir çevrede avantaj sağlayan özelliklere sahip bireylerin hayatta kalma ve üreme olasılığı daha yüksektir. Örneğin, daha uzun bacaklı tavşanlar, avcılardan kaçma yetenekleri nedeniyle daha avantajlıdır ve yaşama ihtimali yüksektir. Yapay zeka algoritmaları, doğal seçilimden ilham alarak çeşitli optimizasyon problemlerinde kullanılabilir. Popülasyonlar arasında en iyi çözümleri seçmek için doğal seçilimin prensiplerini kullanarak, bu algoritmaların belirli bir hedefe ulaşmak için iteratif olarak iyileşen çözümler üretmesi sağlanır. Bu, doğal seçilimin türlerin evrim sürecinde uyum sağlamasına benzer bir şekilde, algoritmaların belirli bir hedefe uyum sağlaması ve gelişmesine olanak tanır. Burada inceleyebileceğimiz güzel algoritma örneklerinden biri Genetik Algoritmadır.
Genetik Algoritma, doğadaki bu sürece benzer bir şekilde çalışan, arama ve en iyiyi bulma yöntemidir. Algoritma başlangıç popülasyonu adı verilen ve kromozomlarla temsil edilen bir çözüm kümesi ile başlamaktadır. Bir toplumda rastgele çözümler vardır. Çözümlerin uygunlukları bir fitness fonksiyonu kullanarak değerlendirilir. Uygunluk değerlerine göre, popülasyondan yeni bir nesil oluşturmak için bireyler seçilir. Daha iyi uygunluk değerlerine sahip bireyler seçim süreciyle avantaj elde eder. Bu işlem, yeni popülasyon eskisinden daha iyi olacağı umuduyla yapılmaktadır. Seçilen bireyler, genetik materyalin birbirleriyle çaprazlanmasıyla yeni bireyler oluşturmak için kullanılır. Çaprazlama, genetik bilgiyi değiştirerek çeşitliliği artırır ve potansiyel olarak daha iyi çözümlerin keşfedilmesine olanak tanır. Bu süreç belli bir uygunluğa erişene kadar tekrar edilir. Çaprazlama ve mutasyon işlemlerinin ardından, yeni nesil bireyler oluşturulur. Bu nesil, genellikle önceki nesilden daha iyi uygunluk değerlerine sahip olacak şekilde gelişmeye devam eder. Sonuç olarak, en iyi çözüme veya en iyi optimize edilmiş sonuca yakın bir çözüme yaklaşır. Bu sürecin kontrolü başta insanlar tarafından gerçekleştirildiği için yapay seçilim, ilerleyen zamanlarda algoritmanın bunu kendisi yapması sonucu doğal seçilim olarak evrilebilir.
SEMBİOZ
Canlılar, diğer organizmalarla birlikte yaşayarak ve onlarla etkileşime girerek uyum sağlayabilirler. Sembioz, farklı türler arasında karşılıklı yararlı bir ilişki kurma sürecidir. Örneğin, arılar ve çiçekler arasındaki ilişki, bitkilerin tozlaşmasını sağlar ve arılar için gıda kaynağı oluşturur. Yapay zeka alanında sembiyoz kavramını, farklı yapay zeka tekniklerinin birlikte kullanılması veya birbirleriyle etkileşim içinde olması olarak düşünebiliriz. Bu durumda, farklı yapay zeka teknikleri veya modelleri, birbirlerine bağımlı olabilir ve karşılıklı olarak fayda sağlayabilirler. Örneğin, derin öğrenme ve genetik algoritmalar arasında bir sembiyotik ilişki oluşturabiliriz. Bir problemi çözmek için, derin öğrenme modeli bir veri setinde eğitilir ve bir sonraki adımda genetik algoritmalar kullanılarak modelin hiperparametreleri (örneğin, öğrenme oranı, ağırlık başlangıçları) optimize edilir. Bu süreçte, derin öğrenme modeli hiperparametre optimizasyonu için genetik algoritmaların sağladığı faydadan yararlanır ve genetik algoritmalar da daha iyi bir model performansı elde etmek için derin öğrenme modelinin çıktılarını kullanır.
Ancak, canlılardaki uyarlanma ile yapay zeka arasında bazı önemli farklılıklar bulunmaktadır. Canlılar, genetik varyasyonlar yoluyla uyarlanabilirliklerini nesilden nesile aktarabilirken, yapay zeka sistemleri genellikle insanlar tarafından tasarlanır ve geliştirilir. Yine de, yapay zeka sistemleri, değişen çevresel koşullara uyum sağlayabilen ve performanslarını optimize edebilen esneklik gösterebilirler. Sonuç olarak canlılık özelliğini taklit etmiş ve buna sahip olmuş diyebiliriz.
Hasna Sena Kaymak
