Popüler Cevap

Yapay Zeka Düş Kurabilir mi?

Yapay Zeka Düş Kurabilir mi?

Yakın zamanlara kadar, sanat alanlarında çalışanların bir çok, otomasyonun başka birçok işi yapabilmesine karşın, sanatın tanımlanma biçimlerine bağlı olarak, sanat yapamayacağına, düş kuramayacağına inanıyordu. Sadece, insan zekasına özgü olan, anlama, mantık, diyalog, uyarlama, öğrenme vb. benzer biçimde akıl yürütme ve bilgiyi kullanma özelliklerini bir makineye kazandırmayı amaçlayan bilimsel bir disiplin olarak tanımlanan suni zeka, artık yaratıcı düşünceyi de kapsıyor.

Google Brain ekibinin, “Makine öğrenmesini fanatik olunacak sanat eserleri ve müzik besteleri yaratmak amacıyla kullanabilir miyiz?” sorusuna cevap aramaları “Magenta” projesinin temelini oluşturdu. Makine Sanatı’nın insanoğlu ve makineler içinde kurduğu yeni ilişkiler nereye varacak? İnsan yaşamında ne benzer biçimde değişimler meydana getirecek? Sanat devamlı, bir kültürün teknolojik kabiliyetleri ile karmaşık, sembiyotik ve devamlı gelişen bir ilişki içinde var olmuştur. Bu teknolojik kabiliyetler, üretilen sanatı sınırlar ve sanatın seyircileri tarafınca algılanış ve anlaşılma biçimi ile ilgili informasyon verir.

Pigmentlerin, baskı makinelerinin, fotoğrafçılığın ve bilgisayarların keşfi benzer biçimde, suni zeka da sanatın derinden etkileneceği bir inovasyon. Önceki keşiflerde olduğu benzer biçimde, toplumları günümüzün bakış açısıyla hayal edilmesi güç yapılanmalara dönüştürecek, hem dış gerçeklik hem de idrak etme ve bilişsel süreçler mevzularındaki anlayışımızı genişletecektir.

Magenta Projesi’nin Amaçları:

Magenta’nın iki amacı var. Ilk olarak, suni zekayı müzik ve sanat eseri yaratmak için geliştirmek. Makine öğrenmesi, konuşmayı tanıma yada çeviri etme benzer biçimde, içinde ne olduğu kavrama mevzusunda aslına bakarsanız yoğun olarak kullanılmaktaydı. Magenta projesi ise, sanat ve müzik üretmeyi öğrenebilen, kendine özgü sanatla alakalı içerik oluşturabilen algoritmalar geliştirmeyi hedefliyor.

İkinci amacı ise, geniş bir sanatçılar, kodlayıcılar ve makine öğrenmesi araştırmacıları topluluğu ağını oluşturmak. Magenta’nın çekirdek ekibi, Tensor Flow açık kaynak kitaplığını kullanarak, sanat ve müzik üretmek için lüzumlu altyapıyı inşa ediyor. Bu altyapı, ses ve video desteği, MIDI benzer biçimde formatlarla çalışmak için araçlar ve sanatçıların makine öğrenmesi modellerine ulaşmasına destek olan platformlar içeriyor.

Derin Öğrenme’nin Müzik, Fotoğraf ve Edebiyatta Kullanılması:

Suni zekanın en süratli büyüyen alanı olan derin öğrenme, bilgisayarların görüntü, ses ve metin biçimindeki sonsuz oranda veriyi anlamlandırmasını sağlıyor. Ve bilgisayarlar, oldukca katmanlı ağları kullanarak karmaşık durumları insanlardan daha iyi görme, öğrenme ve doğru tepki verme kapasitesine sahipler. Aslına bakarsak, bu tamamen yeni bir çaba değil. Araştırmacılar ve besteci Nick Collins benzer biçimde sanatçılar uzun senelerdir teknolojiyi kullanarak müzik ve fotoğraf ürettiler.

Sürecin en mühim kısmı suni zekanın belli bir medya türünden öğreneceği ve özümseyeceği öğrenme olmakta. Bir kez eğitildikten sonrasında, notalarla “tohumlanmış” ağ bu notaları anlamlı bir müzik parçası haline getirebilmekte. Bu işlemin çıktısı, hesaplamaların ne seviyede karmaşık olması icap ettiğini ve sonuçtaki müziğin ne derecede “yaratıcı” olacağını tanımlayan değişkenlerle ayarlanabiliyor.

Google’ın, “Inceptionism” akımı olarak adlandırdığı, fotoğrafları gerçeküstü psikodelik sanat haline dönüştüren görsel suni zekası Deep Dream, yazı botu geliştirmek için, tarihsel çözümleme, organik dil işleme, konuşma tanıma benzer biçimde değişik biçimlerde kullanılan Stanford Üniversitesi’nden Andrej Karpathy’nin tasarladığı Char-RNN benzer biçimde ağlar benzer ilkelerle çalışıyor. Araştırmacı Douglas Eck, şimdilik amacın, bilgisayarların yarı bağımsız olarak yeni sanat eseri yaratma kabiliyetini geliştirmek bulunduğunu söylüyor.

Suni sinir ağı, milyonlarca örnek gösterilerek ve ağ parametrelerini aşamalı olarak tekrardan ayarlayarak, istenilen nitelikleri kazanana kadar eğitilmekte. Ağ çoğu zaman suni nöronların 10 ila 30 tane katmanından oluşuyor. Her fotoğraf giriş katmanına ekleniyor ve her katman, “çıktı” katmanına ulaşana kadar, bir sonraki katmanla iletişime geçiyor. Ağın “cevabı” bu son çıktı katmanından geliyor. Her katman görselin bir üst düzey özelliklerini kademeli olarak çıkarıyor ve son katman resmin iyi mi görüneceği hakkında bir karar veriyor.

Mesela, ilk katman görseldeki kenarları yada köşeleri dikkate alıyor. Ara katmanlar, bir düğme yada ağaç benzer biçimde şekilleri yada bileşenleri temel olarak değerlendiriyor. Sondaki birkaç katmanı oluşturan nöronlar, binaların bütünü yada orman benzer biçimde oldukca karmaşık şeylere cevap olarak harekete geçerek, bu görüntülerin temel özelliklerini tamamlanmış yorumlara dönüştürüyor.

Fotoğraf stillerinin çeşitliliği, görüntü oluşturmak için varlıklı bir görsel gömü sağlamakta. Bu dağarcığın öğrenilme ve izlenilme derecesi de resimlerin özelliklerini kavrayışımızı ölçmekte. Çeşitli resimlerin sanatla alakalı üslubunu abartarak yakalayabilen, ölçeklendirilebilir bir derin ağ, bir tabloyu bir noktaya indirgeyerek çeşitlilik gösteren sanatla alakalı stilleri genelleştirmekte. Bu model, kullanıcının, değişik tablolardan öğrendiği stilleri dilediği halde birleştirerek yeni bir fotoğraf seçimi keşfetmesine izin vermekte.

Kısacası, Magenta’nın odak noktası müzik olmakla beraber, görsel sanatları ve edebiyatı da kapsıyor. Mesela, Botnik stüdyolarından Jamie Brew ve ekibinin hazırladığı yazı algoritmasını kullanan bilgisayar da J.K.Rowling’in yedi ciltlik Harry Potter serisine yeni bir bölüm yazdı. Gene, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nün adını meşhur korku karakteri Frankenstein’ın yaratıcısı İngiliz yazar Mary Wollstonecraft Godwin Shelley’den alan suni zekası Shelley de çarpıcı korku öyküleri üretmeyi sürdürüyor.

Magenta ile ilgili öteki bir emek harcama olan Sanatçılar ve Makine Zekası (AMI) projesi sanatçılarla bağlantı kurarak, sanatın ve değişen teknolojinin birbirleriyle ilişkisiyle ilgili sual ve problemler hakkında görüşlerini paylaşma olanağı yaratıyor.Google Kültür Enstitüsü dünyadaki tüm müzelerin, arşivlerin, koleksiyon ve sergilerin incelenmesini teşvik etmekte. Enstitüdeki laboratuvarlarda, sanatçıların da katkılarıyla, sanat ve müzik üretimi için dünyadaki en iyi suni zeka platformunu geliştirme emekleri devam ediyor.

Yorum Yap

Abone Ol!

En güncel bilgilerden haberdar olmak için abone olun.

www.dunyaatlasi.com dünya gerçekleri coğrafya sözlüğü