şükela:  tümü | bugün
  • mümkün müdür diye merak ettirendir.

    garip garip haberler videolar görüyoruz. yok hiç bilinmeyen bir dil oluşturdu. yok nazi sempatizanı oldu. yok insanlık yakında yok olacak bir türdür gibi gibi.

    bunların yazılımına katliam modu koymazsan katliam yapamaz diye ümit ediyorum.
  • kendi kendini geliştirebilen, kısaca kod yazabilen kodlar ile mümkündür. (bkz: lisp)

    bu sebeple yapay zekayı zaptedebilmek için önerilenlerden biri, kendini geliştirebilmesinin kısıtlanmasıdır.
  • fıtratında varsa yapar
  • cahillerin anlamadıkları şeyler hakkında atıp tutmaması gerektiğini gösteren başlık. anlayamadıkları şeyler üzerinden konuşunca saçma sapan mitler üretmiş oluyorlar. fakat olayın düşündükleri şeyle alakası yok. konunun diğer cahilleri de buna inanıveriyorlar.

    hiç bir bilgisayar programı (bu yapay zeka bile olsa) yazılımında olmayan şeyi yapamaz. bilinmeyen dil oluşturması şeklinde program kodlarsan, o program sana bilinmeyen dil oluşturur. bu kadar basit.

    anlamak isterseniz basitlik noktasından olaya yaklaşın. hayret etmek ve/veya hayran olmak isterseniz, olayı daha da karmaşıklaştırın. bir şey anlamazsınız, ama inanılmaz hayranlık duyguları yaşarsınız.
  • şu entryde örnekleriyle görülebilen durum. evet, mümkündür.
  • yazılımında olmadığı şeyden kasıt ne önce bir onu aydınlatmak gerekir. eğer kastedilen bir insanın karşılaşabileceği her duruma uygun olarak bir aksiyon geliştirmek ise sonsuz elemanlı bir input kümesindeki problemleri sonlu bir sistem yazarak çözmeye çalışmak gerekir. artificial general intelligence da denilen bu şey henüz mümkün değildir.

    örneğin kural tabanlı bir sistem kurduysak ve zamanla sisteme başlangıçtaki kurallara ek yeni kurallar ekleniyorsa bu eklemelerin yapılması için de kural türetecek bazı kurallara ihtiyaç vardır. dolayısıyla yoktan var olan bir şey yok.
    (bkz: rule based programming)
    (bkz: symbolic ai)

    eğer öğrenme tabanlı istatistiksel bir sistem kurduysak ve inputlar farklı ağırlıklarla(weight) denenip en optimal sonucu veren ağırlık vektörü olası seçenekler arasından sıyrılıyorsa program deneyerek bir şeyleri öğreniyor ve ona göre kodunu değiştiriyor diyebiliriz. fakat bu da çok domain-specific bir yaklaşım olacaktır. mesela ingilizce ile italyanca arasında machine translation yapan bir sistemi eğittikten sonra bu sistemi ingilizce ile türkçe arasındaki çeviride kullanırsanız optimallikten uzak bir sonuç elde edersiniz. aslında ikisi de machine translation problemi ama türkçe'nin agglutinative bir dil olması gibi bir ayrıntı bile bu iki yakın problemin çözümlerinin ayrı olmasını gerektiriyor. hem de baya ayrı olmasını gerektiriyor. dolayısıyla burada da program doğasına uygun hareket etmek zorunda.
    (bkz: machine learning)

    bu iki yaklaşımı birlikte kullanan hybrid bir sistem tasarlasak ve başlangıçta kurallar olsa, sonra da bu kuralların etkisine göre istatistiksel olarak yeni kurallar türetilse belki biraz daha özgürlük sağlanabilir ama kurallar yine domain-specific olacağı için go oynamayı öğrenen bir program gidip kendi kendine futbol oynamayı öğrenemeyecektir.

    tabi bu alanlarda çalışan insanlar da bunu biliyorlar elbette ama daha domain-specific problemler çözülememişken (bkz: machine vision) (bkz: machine translation) (bkz: automated reasoning) vs. bütün bu problemlere aynı anda çözüm olacak bir sistem hayalden de öte bir şey şu anda.
  • yapay zekayı yapay zeka yapan budur zaten yoksa sıradan programlardan ne farkı kalır ki. (bkz: machine learning)
  • sophia gibi örnekler çevreyle ve insanlarla iletişim kurduğunda edindiği bilgileri arşivine katıyor. ayrıca kendine kod yazabildiği de söyleniyor.
  • olsa olsa programlama hatasıdır o. düzgün test etmiyorsunuz yazılan kodları sonra vay arkadaş yapay zeka dünyayı ele geçirdi*.