MicroStockHub/ iStock.com
Turing’den Bugüne Yapay Zekâ Testleri
1. Turing Testi: Yapay Zekâ Testlerinin Atası
alon harel/ AlamyStock Photo
1950’de, yapay zekâ alanının öncü bilim insanlarından Alan Turing basit ama çığır açan bir soru sordu: “Makineler düşünebilir mi?”. Bunu cevaplamak için bugün Turing testi olarak adlandırdığımız testi icat etti. Testin temel prensibi oldukça basit: Bir hakem, bir makine ve bir insanla metin tabanlı bir sohbet arayüzü üzerinden iletişim kuruyor. Hakemin görevi, hangi katılımcının insan hangisinin makine olduğunu belirlemek. Eğer hakem, makineyle mi yoksa insanla mı sohbete ettiğini anlayamazsa makinenin Turing testini geçtiği kabul ediliyor.
Turing testi, bir makinenin insanların sahip olduğu mantık yürütme, problem çözme, öğrenme gibi bilişsel yetenekleri tanımlayan genel bir kavram olan zekâ yeteneğini ölçmek için belirlenen ilk standart oldu. 1960’lardan bugüne geliştirilen birçok yapay zekâ sistemi Turing testinde belirli başarılar gösterdi. Örneğin bugün kullandığımız ChatGPT, Turing testini geçmeyi başardı. Ancak zaman içinde yapay zekâ sistemlerinin performansını ölçmek için daha karmaşık ve spesifik testler ve ölçüm sistemleri kullanılmaya başlandı.
2. Sağduyulu Soru Cevaplama Testleri
Sağduyulu Soru Cevaplama (Commonsense Question Answering) Testleri, yapay zekâ sistemlerinin günlük durumlar ve olaylar hakkında sağduyu bilgisine dayalı soruları cevaplama yeteneğini ölçmek için tasarlanmıştır. Bu testler, yapay zekâ sistemlerinin genel bilgi vesağduyu mantığını kullanarak soruları cevaplama yeteneğini ölçer. Bu sorular genellikle doğrudan metinde verilmeyen bilgilere dayanır. Sistemin verilen bir durumun veya ifadenin bağlamını anlayıp anlamadığını değerlendirir. Yapay zekânın metin dışı bilgiyi entegre etme ve çıkarım yapma yeteneğini test eder.
Bu testlerde çoktan seçmeli sorular, açık uçlu sorular ve hikâye anlama gibi çeşitli soru tipleri vardır. Sağduyulu Soru Cevaplama Testleri, yapay zekânın insan benzeri düşünme yeteneklerini geliştirmek için önemli bir araçtır ve yapay zekânın daha karmaşık problemleri çözme ve insanlarla daha doğal bir şekilde etkileşim kurma yeteneğini artırmak için kullanılır. Bu tür testler çoğunlukla Siri, Google Asistan gibi kişisel asistanların geliştirilmesinde, öğrencilere kavramlar arasındaki ilişkileri öğretmek için kullanılan eğitim yazılımlarında ve müşterilerin sorularını cevaplayan müşteri destek sistemlerinde kullanılır.
3. ImageNet Meydan Okuması: Yapay Zekânın Görsel Olimpiyatları
piranka/iStock.com
Günümüzde yapay zekâ sistemleri çok daha sistematik ve karmaşık yöntemlerle test ediliyor. Bu testlerin en önemlilerinden biri ImageNet Meydan Okuması’dır (resmî adıyla ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge veya ILSVRC). Bu test, makinelerin görsel veriyi tanıma yeteneklerini test etmek için tasarlanmış bir yarışma. Yarışmada, 20.000’den fazla kategoriye ayrılmış, 14 milyondan fazla etiketli resmin bulunduğu ImageNet adlı büyük bir görsel veri tabanı kullanılıyor. Teste giren yapay zekâ sistemlerine milyonlarca resim veriliyor, ardından resimlerin içindeki nesneleri tanımlamaları ve sınıflandırmaları, nesnelerin hangi kategoriye ait olduklarını ve tam olarak resmin neresinde bulunduklarını belirlemeleri isteniyor.
Bu test sadece yapay zekâ sistemlerinin performansını ölçmüyor, aynı zamanda onları eğitiyor. ImageNet Meydan Okuması, derin öğrenme ve özellikle yapay sinir ağlarının görsel tanıma görevlerindeki gücünü kanıtlamak için bir dönüm noktası oldu. ImageNet Meydan Okuması sayesinde, görsel tanıma teknolojilerinde büyük ilerlemeler kaydedildi. Bu ilerlemeler tıbbi görüntüleme, otonom araçlar ve güvenlik kameraları gibi birçok alanda uygulama imkânı buldu.
4. Winograd Şema Meydan Okuması: Dil Anlama Yeteneği
dem10/iStock.com
Winograd Şema Meydan Okuması (Winograd Schema Challenge), yapay zekâ sistemlerinin dil anlama yeteneklerini test etmek için tasarlanmış başka bir test. Bu meydan okuma, yapay zekânın belirsiz zamirler içeren cümleleri anlama yeteneğini test ediyor. Örneğin “Köpeği parka götürdüm çünkü çok kirliydi.” cümlesindeki “çok kirliydi” ifadesi neyi ifade ediyor? Köpeği mi yoksa parkı mı? Bu örnek için doğru cevap “köpek”tir. Bu tür cümleler, zamirlerin hangi öznenin veya nesnenin yerini aldığını belirlemek için bağlama dayalı dil anlama yeteneği gerektirir.
Winograd Şema Meydan Okuması’nın ana amacı, yapay zekâ sistemlerinin dildeki ince nüansları ve bağlamları anlama yeteneklerini test etmektir. Bu meydan okuma, makinelerin, basit istatistiksel yöntemlerle veya büyük veri tabanlarına dayanılarak kolayca çözülemeyen dildeki ince nüansları ve bağlamları ne kadar iyi anlayabildiğini gösterir. Böylece yapay zekânın gerçek dil anlama yeteneği ölçülebilir.
Bu Testler Neden Yapılıyor?
Just_Super/iStock.com
Bahsettiğimiz bu testler, yapay zekâ sistemlerini ölçmek ve geliştirmek için kullanılan yöntemlerden sadece birkaçı. “Peki bu kadar çok teste neden ihtiyacımız var?” diye merak ediyor olabilirsiniz. Çünkü bu testler, teknolojinin sadece nasıl çalıştığına değil, aynı zamanda neden ve ne amaçla çalıştığına dair derinlemesine sorular sormamıza imkân tanıyor. Ayrıca makinelerin sadece hesaplamalar yapmak yerine nasıl karmaşık görevleri yerine getirebildiğini ve hatta bazen insan benzeri düşünce süreçlerini taklit edebildiğini gösteriyorlar. Bu sayede yapay zekâ ve teknolojinin sınırlarını zorlayarak, hem makinelerin hem de insanların kaydedebileceği gelişmeleri keşfetmemize yardımcı oluyorlar. Bu nedenle yapay zekâ testlerinin tarihi sadece teknolojik ilerlemelerin bir kronolojisi değil, aynı zamanda insanlığın kendi potansiyelini ve sınırlarını anlama arayışının bir parçasıdır. Ve bu yolculukta belki de en heyecan verici olanı, henüz keşfedilmemiş olanın ne olduğudur.