connectionism

• yapay zeka ^* uretebilmek icin izlenen ana metodlardan bir tanesi. beynin yapisinin taklit edilmesine dayaniyor. yani basit elemanlardan olusan ve onlarin tipki noronlar gibi birbirine karmasik sekillerde baglanmalarindan medet uman bir sistem.
  
  neural network denen dalga bunun bir turu ama ne yazik ki beynin modellenmesinde cok basit kaliyor bunlar. cunku her noron eskiden sanildigi gibi ayni degil, her baglanti da ayni degil, her sinaps da ayni degil. simulasyonlarda genelde bir baglantinin modellenmesi icin tek bir esik degeri ( gelen verinin siddeti o degerin ustundeyse o veriyi cikis baglantilarina iletecek gibi mesela) kullaniliyor ama gercek bir noron baglantisinda rol alan binlerce degisken oldugu tahmin ediliyor. ve neural networklerdeki gibi her "noron" birkac duzine veya birkac yuz baska norona baglanmiyor, bu sayi on bin civarinda. karmasiklik da exponential bicimde artiyor.
  
  fakat benim anladigim kadariyla, sorun yeterince calisma yapilarak isin biyoloji kisminin iyice anlasilmasindan ve yeterince guclu bilgiislem sistemleri yardimiyla bunlarin en ufak ayrintilarina kadar modellenmesinden "ibaret". yani is zaman isi, tesis isi, imkan isi, yoksa dogasi geregi beyin simule edilemez gibi temel bir bariyer yok karsimizda.
  
  sonucta ne kadar zor olursa olsun eninde sonunda beynin her noronunu birak, her molekulunu dahi modelleyecek imkanlara sahip olacagiz; onlari yaptiktan sonra da geriye bu low-level dizayndan yuksek bilinc aktivitelerinin dogmasini ^* beklemek kalacak
  
  (bkz: computationalism)
• "baglamacilik" seklinde feci bir ceviriye kurban gitmesinden korktugum. kiymetlimiss. gerci kurban oldugumun ya resulullah'indan gelen neural network'lere de cok laf ediyorlar artik, fos cikti haci filan diyolla. simdi bu yapay zeka isini cok karistirdilar. ben bilemiyorum, sadece korkularimi dile getirdim. bazen bu ulkeden gitmek istiyorum. :(
• dil ediniminde son zamanlarda ele alınan teoriler başlığı altında, kavramsal/gelişimsel bakış açısından yorumlanmış bir öğrenme şekli. türkçe'ye bağlaşımcılık olarak da çevrilebilir.
  
  * noam chomsky'nin universal grammar ^* teorisini göz önünde bulundurmaz.
  * innatist perspective'in aksine, yenidoğan'ın beynindeki mekanizmanın sadece genel bir öğrenme yeteneği olduğunu iddia eder.
  * öğrenciler, kelimeler ve yapılar arasında bağlantılar kurar. bu teori, ismini bu işlemden alır.
  * daha çok duyulan öğeler güçlü bağlantılara kurulmasına; az duyulan öğeler ise zayıf bağlantılar kurulmasına neden olur.
  * araştırmalarını bu bakış açısında yapan araştırmacılar, innatist perspective'i reddeder.
  * çevrenin dil öğrenimindeki rolüne vurgu yapılır.
  * odak noktası, exposure yani dile maruz bırakılmaktır.
  * dil, bu bakış açısına göre sabit öğelerden oluşur.
  * gramere ağırlık verir.
  * konuşma dilinde kullanılan ifadelerin çoğunu önceden tahmin edilebilir olarak niteler.
• (bkz: connectome)
• maymun beyninin nöron ve sinaps yapısını real-time destekleyebilecek bir hardware verirseniz, en azından türkiye'de başarılı bir siyaset adamı olabilecek kapasitede bir yapay zeka programlayabileceğime emin olduğum metod.
• connectivism ile arasındaki ilişkinin mahiyeti merak konusudur. (bilenler yeşillendirirsin.)
• symbolism ile surada cok guzel karsilastirilmis. bkz
• top-down ai'ya indirgenebilir oldugunu savunanlar icin
  (bkz: roger penrose)^*
  (bkz: hubert dreyfus)
  
  gerci dreyfus umutsuz kalmissa da (bkz: what computers can't do/@bane) top-down ai'ya direkt indirgenebilirligi savunmus mudur bilmiyorum.
  (bkz: olayi tam bilmiyorum ama)
• yapay zeka felsefesi açısından düşünüldüğünde connectionism veriye dayalı önbilgisiz öğrenme temelli ampirik yaklaşım, symbolism ise düşünce yapısının keşfedilerek modellenmesi temelli rasyonel yaklaşım olarak özetlenebilir. son yıllardaki yapay zeka sistemlerindeki ve uygulamalardaki baskın yaklaşım verinin miktarını ve yapay zeka tasarımın ölçeğini büyüterek ilerleme olduğu için connectionism daha başarılı görünmektedir. yalnız çoğu araştırmacı özellikle genel yapay zekaya giden yolda önemli bir darboğaza girildiğini de fark etmektedir. insan zihninin işleyişinin tam olarak kavranması, birbirinden öğrenen sistemler, işbirlikçi sistemler, daha önce karşılaşılmayan bir durumda algı ve yaratıcı karar verme, kültür ve kolektif bilinç gibi tanımında dahi belirsizlikler olan, zorluk derecesi yüksek problemlerin aşılması için symbolism halen önemli bir adaydır. aslında bir şekilde connectionism ve symbolism arasında entegrasyon sağlayacak hatta daha soyut ve meta düşünce modellerini de içerecek yöntemlerle bu sorunların aşılması muhtemeldir. kaggle gibi platformlarda kazanan yapay zeka modellerini inceleyecek olursanız çoğunlukla tek bir yaklaşım yerine birden fazla yaklaşımı entegre eden hibrit ve probleme özelleştirilmiş yöntemlerin kullanıldığını görmeniz muhtemeldir.
  
  kaynak:
  https://interactiveaimag.org/…sus-connectionist-ai/