Gelişmekte olan nöro-sembolik yapay zeka alanına giriş

Günümüzde, yapay zekanın ( YZ) hızlı büyümesi ve bilgi işlem gücünün artan kullanılabilirliği sayesinde, gelişmiş YZ modelleri her zamankinden daha hızlı piyasaya sürülüyor. Aslında, yapay zeka alanı birçok sektörde anlamlı yeniliklere yol açıyor. 

Örneğin, sağlık hizmetlerinde, erken teşhis için tıbbi görüntülerin analiz edilmesi gibi görevlere yardımcı olmak için yapay zeka sistemleri kullanılmaktadır. Ancak, her teknolojide olduğu gibi, YZ'nin de sınırlamaları vardır. 

En büyük endişelerden biri şeffaflıktır. Örneğin, bir nesne algılama modeli bir MRI beyin taramasında bir tümörü doğru bir şekilde bulabilir, ancak modelin bu sonuca nasıl ulaştığını anlamak zor olabilir. Bu açıklanabilirlik eksikliği, doktorların ve araştırmacıların yapay zeka sonuçlarına tam olarak güvenmesini veya doğrulamasını zorlaştırır.

İşte tam da bu nedenle, gelişmekte olan nöro-sembolik yapay zeka alanına olan ilgi giderek artıyor. Nöro-sembolik YZ, derin öğrenmenin örüntü tanıma gücünü sembolik YZ'de bulunan yapılandırılmış, kural tabanlı muhakeme ile birleştirir. Amaç, doğru tahminler yapan ama aynı zamanda muhakemelerini insanların anlayabileceği şekilde açıklayabilen sistemler yaratmaktır.

Bu makalede, nöro-sembolik yapay zekanın nasıl çalıştığını ve daha şeffaf, bağlam farkındalığı olan sistemler oluşturmak için öğrenme ve muhakemeyi nasıl bir araya getirdiğini keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!

Nöro-sembolik yapay zekanın iki yüzü: Öğrenme ve muhakeme

Nöro-sembolik YZ'ye dalmadan önce, bir araya getirdiği iki alt alana daha yakından bakalım: derin öğrenme ve sembolik YZ. 

Derin öğrenme, verilerdeki örüntüleri tanımaya odaklanırken, sembolik yapay zeka sorunları çözmek için kurallar, mantık veya sağduyu kullanır. Her birinin güçlü yanlarının yanı sıra sınırlamaları da vardır. Nöro-sembolik YZ, bunları birleştirerek hem verilerden öğrenebilen hem de kararlarını daha net bir şekilde açıklayabilen sistemler yaratır.

Derin öğrenmeye genel bir bakış

Derin öğrenme, beynin bilgiyi nasıl işlediğinden esinlenerek yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi dalıdır. Bu ağlar, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve performansı artırmak için iç bağlantılarını ayarlayarak öğrenir. 

Bu, her durum için elle hazırlanmış kurallara ihtiyaç duymadan görüntü, ses ve metinlerdeki kalıpları tanımalarını sağlar. Bu nedenle derin öğrenme, görüntü tanıma, konuşma işleme ve dil çevirisi gibi algı odaklı görevler için oldukça etkilidir. 

Görüntülerdeki nesneleri bölümlere ayırmak için eğitilmiş bir bilgisayarla görme modeli buna iyi bir örnektir. Yeterli sayıda etiketli örnekle, gerçek zamanlı trafik görüntülerinde yolları, araçları ve yayaları ayırmayı öğrenebilir.

Ancak, doğruluklarına rağmen, derin öğrenme modelleri genellikle belirli bir sonuca nasıl ulaştıklarını açıkça açıklamakta zorlanırlar. Genellikle kara kutu sorunu olarak adlandırılan bu zorluk, özellikle sağlık veya finans gibi hassas alanlarda kullanıcıların modelin kararlarını yorumlamasını veya doğrulamasını zorlaştırır. Bu önemli bir konudur çünkü sorumlu yapay zeka şeffaflık, güven ve bir modelin neden belirli bir tahminde bulunduğunu anlama becerisi gerektirir.

Sembolik yapay zekayı keşfetmek

Sembolik YZ, zeka ve karar verme süreçlerine daha yapılandırılmış bir yaklaşım benimser. Bilgiyi semboller kullanarak temsil eder ve bu bilgiyle çalışmak için mantıksal kurallar uygular, tıpkı sorunları çözmek için akıl yürütme ve dili kullanmamıza benzer. Muhakeme sürecindeki her adım tanımlanmıştır, bu da sembolik YZ'nin kararlarını şeffaf ve açıklaması daha kolay hale getirir.

Sembolik bilgi özellikle planlama, çizelgeleme veya yapılandırılmış bilgiyi yönetme gibi açık ve iyi tanımlanmış kuralları takip eden görevlerde iyi çalışır. Ancak sembolik yapay zeka, yapılandırılmamış verilerle veya önceden tanımlanmış kategorilere tam olarak uymayan durumlarla mücadele eder.

Sembolik yaklaşımların yaygın bir örneği erken dönem satranç programlarıdır. Önceki oyunlardan öğrenmek veya farklı rakiplere uyum sağlamak yerine elle hazırlanmış kuralları ve sabit stratejileri takip ettiler. Sonuç olarak, oyunları katı ve öngörülebilir olma eğilimindeydi.

‍

Nöro-sembolik yapay zeka nedir?

2010'larda, derin öğrenme daha yaygın bir şekilde benimsendikçe, araştırmacılar basit örüntü tanımanın ötesine geçmenin ve ilişkileri ve bağlamı anlamanın yollarını aramaya başladılar. Bu değişim, yapay zeka modellerinin yalnızca bir sahnedeki kedi ve paspas gibi nesneleri tespit etmesini değil, aynı zamanda kedinin paspasın üzerinde oturduğunu fark etmek gibi bu nesnelerin nasıl ilişkili olduğunu yorumlamasını da mümkün kıldı.

Ancak bu ilerleme aynı zamanda temel bir sınırlamanın da altını çizdi. Derin öğrenme modelleri örüntüleri son derece iyi tanıyabilir, ancak genellikle muhakemelerini açıklamakta veya alışılmadık durumları ele almakta zorlanırlar. Muhakemeye olan bu yenilenen ilgi, araştırmacıları 1980'lerden beri var olan bir alana geri götürdü: nöro-sembolik yapay zeka.

Nöro-sembolik YZ, derin öğrenme ve sembolik YZ'yi entegre eder. Modellerin derin öğrenmenin yaptığı gibi örneklerden öğrenmesini sağlarken, aynı zamanda sembolik yapay zekanın yaptığı gibi mantık ve muhakeme uygular. 

Basitçe söylemek gerekirse, nöro-sembolik YZ bilgiyi tanıyabilir, bağlamı anlayabilir ve kararları için daha net açıklamalar sağlayabilir. Bu yaklaşım bizi daha güvenilir ve insan benzeri bir şekilde davranan YZ sistemleri geliştirmeye yaklaştırıyor.

‍

Nöro-sembolik yapay zekanın nasıl çalıştığına dair temel bilgiler

Nöro-sembolik mimariler öğrenme ve muhakemeyi tek bir çerçevede bir araya getirir. Tipik olarak üç ana bölüm içerir: ham verileri yorumlayan bir sinirsel algı katmanı, mantığı uygulayan bir sembolik muhakeme katmanı ve ikisini birbirine bağlayan bir entegrasyon katmanı. Şimdi, her bir katmana daha yakından bakacağız.

Sinirsel algı katmanı

Sinirsel algılama bileşeni resim, video, metin veya ses gibi yapılandırılmamış verileri işler ve sistemin birlikte çalışabileceği dahili temsillere dönüştürür. Genellikle kalıpları tespit etmek ve girdideki nesneleri veya özellikleri tanımlamak için derin öğrenme modelleri kullanır. Bu aşamada, sistem verilerde neyin mevcut olduğunu tanır, ancak henüz anlam, ilişkiler veya bağlam hakkında mantık yürütmez.

İşte bu katmanda kullanılan bazı yaygın derin öğrenme modeli türleri:

• Evrişimli sinir ağları (CNN'ler): Görüntüler gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış bir sinir ağı türüdür. CNN'ler bir görüntüyü taramak ve kenarlar, dokular ve şekiller gibi desenleri tespit etmek için konvolüsyonel filtreler kullanır. Bu desenleri istifleyerek araba, meyve ve insan gibi nesneleri tanımayı öğrenirler.
  ‍
• Transformatörler: Dönüştürücüler, bir girdinin farklı bölümlerinin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamak için tasarlanmış modellerdir. Bilgileri kesinlikle sırayla okumak yerine, verilerin birden fazla bölümüne aynı anda bakabilir ve hangi bölümlerin en önemli olduğuna karar verebilirler. Bu da metin, görüntü ya da her ikisindeki bağlamı anlamalarına yardımcı olur. Bu esneklik nedeniyle, dönüştürücüler çoğu modern dil modelinin ve birçok görsel-dil sisteminin arkasındaki temel mimaridir.
  ‍
• Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler): Bu model türü, konuşma veya zaman serisi sinyalleri gibi sıralı verileri analiz etmek için tasarlanmıştır. Önceki girdilerin bir belleğini tutar, bu da tahminlerinin zaman içindeki bağlamı dikkate alabileceği anlamına gelir.

Nihayetinde bu sinir modelleri ham verilerden anlamlı özellikler çıkarır ve bunları temsil eder. Bu çıktı daha sonra sistemin tespit ettiklerini yorumlayan ve gerekçelendiren sembolik muhakeme katmanı için girdi haline gelir.

Sembolik akıl yürütme katmanı

Sembolik muhakeme katmanı, nöral algı katmanı tarafından üretilen bilgiyi alır ve mantık kullanarak anlamlandırır. Sadece kalıplardan çalışmak yerine, kurallar, bilgi grafikleri, bilgi tabanları ve ontolojiler (kavramların organize açıklamaları ve birbirleriyle nasıl ilişkili oldukları) gibi şeylere dayanır. Bunlar sistemin farklı unsurların birbirine nasıl uyduğunu ve belirli bir durumda hangi eylemlerin mantıklı olduğunu anlamasına yardımcı olur.

Örneğin, sürücüsüz bir arabada nöral algı katmanı kamera görüntüsünde kırmızı bir trafik ışığı olduğunu fark edebilir. Sembolik muhakeme katmanı daha sonra aşağıdaki gibi bir kural uygulayabilir: "Işık kırmızıysa, araç durmalıdır." Muhakeme net kurallara dayandığından, sistemin kararlarının açıklanması ve doğrulanması daha kolaydır; bu da özellikle güvenlik ve hesap verebilirliğin önemli olduğu durumlarda önemlidir.

Entegrasyon katmanı

Entegrasyon katmanı nöral algı katmanı ile sembolik muhakeme katmanını birbirine bağlayarak öğrenme ve muhakemenin birlikte çalışmasını sağlar. Bir yönde, nöral modellerden elde edilen çıktıları (bir yayanın tespit edilmesi gibi) nesneyi ve niteliklerini tanımlayan sembolik temsillere dönüştürür.

Diğer yönde, sembolik kuralları alır (örneğin, "bir yaya yaya geçidindeyse bir araç durmalıdır") ve bunları nöral modellere rehberlik eden sinyallere dönüştürür. Bu, bir görüntünün ilgili alanlarını vurgulamayı, dikkati etkilemeyi veya modelin karar yollarını şekillendirmeyi içerebilir.

Bu iki yönlü alışveriş bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Sinirsel taraf sembolik kurallardan yapı ve yorumlanabilirlik kazanırken, sembolik taraf gerçek dünya verilerine dayanarak daha etkili bir şekilde uyum sağlayabilir. Mantıksal sinir ağları (LNN'ler) gibi teknikler, mantıksal kısıtlamaları doğrudan sinirsel mimarilere yerleştirerek bu etkileşimi mümkün kılmaya yardımcı olur.

Algı ve muhakemeyi bu şekilde birbirine bağlayan nöro-sembolik YZ, hem doğru hem de yorumlanması daha kolay kararlar üretebilir. Birçok araştırmacı bu yaklaşımı, daha güvenilir ve insanla uyumlu yapay zekaya doğru umut verici bir adım ve potansiyel olarak yapay genel zekaya (AGI) doğru gelecekteki ilerleme için bir temel olarak görmektedir.

Nöro-sembolik yapay zeka uygulamaları

Artık nöro-sembolik yapay zekanın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını daha iyi anladığımıza göre, gerçek dünyadaki bazı kullanım örneklerine bir göz atalım.

Daha güvenli sürüş: Yayaları görmekten onları anlamaya

Otonom araçların güvenli bir şekilde çalışabilmeleri için çevrelerini anlamaları gerekir. Yayaları, araçları, şerit işaretlerini ve trafik işaretlerini tespit etmek için bilgisayar görüşü gibi teknolojileri kullanırlar.

Derin öğrenme modelleri bu nesneleri doğru bir şekilde tanımlayabilse de, bu nesnelerin bağlam içinde ne anlama geldiğini veya gerçek dünyadaki bir durumda birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarını her zaman anlayamazlar. Örneğin, bir nöral model yaya geçidindeki bir yayayı tanıyabilir ancak karşıya geçmek üzere mi yoksa sadece durup bekliyor mu olduğunu anlayamaz. 

Nöro-sembolik YZ, sürücüsüz araçların görsel tanımayı mantıksal muhakeme ile birleştirmesini sağlayarak bu boşluğu kapatmaya çalışır, böylece sadece nesneleri tanımlamak yerine durumları yorumlayabilirler. Son YZ araştırmaları, sinirsel algıyı sembolik kurallarla birleştiren sistemlerin yaya davranış tahminini geliştirebileceğini göstermiştir.

Bu sistemlerde nöral bileşen yayanın duruşu, hareketi ve pozisyonu gibi görsel ipuçlarını analiz eder. Sembolik bileşen daha sonra kişinin bir yaya geçidinin yakınında olup olmadığı veya mevcut trafik sinyalinin neyi gösterdiği gibi faktörleri göz önünde bulundurarak mantıksal kurallar uygular.

Bu iki perspektifi birleştiren nöro-sembolik sistem, bir yayayı tespit etmekten daha fazlasını yapabilir. Yayanın karşıya geçme ihtimalinin olup olmadığı hakkında makul bir tahminde bulunabilir ve bu kararı neden verdiğini açıklayabilir. Bu da otonom araçlarda daha güvenli ve daha şeffaf davranışlara yol açar.

‍

Görsel soru cevaplamada mantıksal yorumlama

Nöro-sembolik yapay zekanın bir diğer önemli uygulaması görsel soru cevaplamadır (VQA). VQA sistemleri, görüntüler hakkındaki soruları yanıtlamak için tasarlanmıştır.

Büyük dil modellerini (LLM'ler) ve görsel modelleri bir araya getirerek çok modlu muhakeme gerçekleştirir ve sistemin gördüklerini anladıklarıyla birleştirir. Örneğin, bir VQA sistemine bir görüntü gösterilir ve "Fincan masanın üzerinde mi?" diye sorulursa, nesneleri tanıması ve aynı zamanda aralarındaki ilişkiyi anlaması gerekir. Fincanın sahnede gerçekten masanın üstünde olup olmadığını belirlemesi gerekir.

Yakın zamanda yapılan bir çalışma, nöro-sembolik yapay zekanın nöral algıyı sembolik muhakeme ile entegre ederek VQA'yı nasıl geliştirebileceğini göstermiştir. Önerilen sistemde, sinir ağı ilk olarak nesneleri ve renk, şekil veya boyut gibi niteliklerini tanımak için görüntüyü analiz eder. 

Sembolik muhakeme bileşeni daha sonra bu nesnelerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu yorumlamak ve soruyu cevaplamak için mantıksal kurallar uygular. "Sahnede kaç tane gri silindir var?" diye sorulursa, sinirsel kısım tüm silindirleri ve renklerini tanımlar ve sembolik kısım bunları kriterlere göre filtreleyerek doğru olanları sayar.

‍

Bu tür araştırmalar, nöro-sembolik VQA'nın sadece cevap vermenin ötesine nasıl geçebileceğini göstermektedir. Model, bir sonuca ulaşmak için attığı adımları gösterebildiğinden, sistemlerin tahminlerde bulunduğu ve akıl yürütmelerini insanların anlayabileceği bir şekilde gerekçelendirdiği açıklanabilir yapay zekayı desteklemektedir.

Nöro-sembolik yapay zekanın artıları ve eksileri

İşte nöro-sembolik yapay zeka kullanmanın bazı temel faydaları:

• Daha güçlü muhakeme yetenekleri: Saf derin öğrenme modellerinin aksine, nöro-sembolik YZ, sembolik YZ'nin geleneksel olarak üstün olduğu çok adımlı muhakeme, planlama, kural takibi ve yapılandırılmış bilgi alanlarının ele alınmasını gerektiren görevleri yerine getirebilir.
  ‍
• Uyarlanabilirlik: Bu sistemler, eğitildikleri konuların ötesinde mantıksal muhakeme yapabildikleri için yeni veya görülmemiş görevlerde iyi performans gösterirler. Sadece verileri ezberlemek yerine, ilişkileri ve kalıpları anlarlar.
  ‍
• Gürültü ve belirsizliğe karşı sağlamlık: Mantıksal kısıtlamalar, veriler gürültülü, eksik veya belirsiz olduğunda hataları önlemeye yardımcı olabilir. Muhakeme katmanı, nöral tahminleri yönlendiren veya düzelten kuralları uygulayabilir.

Potansiyeline rağmen, nöro-sembolik yapay zeka hala gelişmekte ve bazı pratik zorluklarla birlikte gelmektedir. İşte temel sınırlamalarından bazıları:

• Karmaşık entegrasyon: Bu hibrit çerçeve güçlü bir yorumlanabilirlik sunarken, algılama ve muhakemeyi birleştiren algoritmalar tasarlamak zor olmaya devam etmektedir.
  ‍
• Ölçeklenebilirlik: Sembolik akıl yürütme, büyük bilgi grafikleri veya karmaşık kural setleriyle uğraşırken yavaşlayabilir veya hesaplama açısından pahalı hale gelebilir. Bu durum otonom sürüş, video işleme veya büyük ölçekli bilgi muhakemesi gibi gerçek zamanlı uygulamaların verimli bir şekilde kullanılmasını zorlaştırabilir.
  ‍
• Muhakeme sağlamlığı: Sembolik kurallar çok katı olursa, sistemler belirsiz veya öngörülemeyen gerçek dünya senaryolarında zorlanabilir. Esnek öğrenmeyi güvenilir muhakeme ile dengelemek hala devam eden bir zorluktur.

Önemli çıkarımlar

Nöro-sembolik YZ, yalnızca dünyayı algılamakla kalmayıp aynı zamanda dünya hakkında akıl yürütebilen ve kararlarını açıklayabilen YZ sistemleri oluşturmaya yönelik önemli bir adımı temsil etmektedir. Çoğunlukla verilerden öğrenilen kalıplara dayanan geleneksel derin öğrenme sistemlerinin aksine, nöro-sembolik YZ istatistiksel öğrenmeyi yapılandırılmış mantık ve bilgi ile birleştirir. Derin öğrenmenin yerini almak yerine, onun üzerine inşa edilir ve bizi daha insan benzeri bir şekilde anlayabilen ve muhakeme edebilen yapay zeka geliştirmeye biraz daha yaklaştırır.

Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Tarımda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görmenin çeşitli uygulamalarını keşfetmek için çözüm sayfalarımıza göz atın. Lisanslama seçeneklerimizi keşfedin ve Vision AI projenizi oluşturmaya başlayın!