Brown Üniversitesi’nde başlatılan yenilikçi bir proje, yapay zekaya nesneleri insanlar gibi algılamayı öğretmenin yolunun, çevrimiçi bir oyunla mümkün olabileceğini ortaya koydu. “Click Me” adlı bu oyun, katılımcılardan yapay zekaya öğretici olacak şekilde bir resmin en anlamlı bölümlerine tıklamalarını istiyor. Görünürde basit olan bu oyun, yapay zekanın insanların görsel dünyayı nasıl algıladığını daha doğru biçimde öğrenmesini amaçlıyor.
YAPAY ZEKÂNIN ZAYIF NOKTASI
Son yıllarda görsel tanıma görevlerinde önemli başarılar elde eden yapay zeka sistemleri, hâlâ insanlar için bariz olan bazı durumlarda hatalar yapabiliyor. Örneğin, güneş gözlüğü takan bir köpeği yanlış etiketleme veya üzeri grafitiyle kaplı bir trafik işaretini algılayamama gibi hatalar, sistemin temel algı mekanizmasında insanla örtüşmeyen yönler olduğunu gösteriyor. Bu tür uyumsuzluklar, model karmaşıklığı arttıkça daha sık görülüyor.
GÖRSEL UYUM İÇİN OYUN
Click Me oyunu, bu sorunu çözmek için insanların görsel kararlarını doğrudan veri olarak kullanan bir yapay zeka eğitimi sunuyor. Oyunda, yapay zekaya sadece oyuncuların tıkladığı alanlar gösteriliyor. Böylece kullanıcılar, yapay zekanın doğru öğrenmesini sağlamak adına resmin en bilgilendirici yerlerine stratejik olarak odaklanmak zorunda kalıyor. Bu süreç, “sinirsel uyumlaştırma” adı verilen aşamada, yapay zekanın karar alma biçimini insanınkiyle daha fazla örtüştürmek için kullanılıyor.
MİLYONLARCA ETKİLEŞİMLE GELEN VERİ
Proje, sadece bilimsel yönüyle değil, halk katılımı açısından da dikkat çekici bir başarıya ulaştı. Reddit ve Instagram gibi sosyal medya platformlarında ilgi gören Click Me, binlerce gönüllünün katılımıyla on milyonlarca etkileşim topladı. Bu yüksek ölçekli veri, insanların görsel bilgiyi nasıl algıladığını anlamak için benzersiz bir kaynak oluşturdu.
YENİ HESAPLAMA YAKLAŞIMI
Araştırma ekibi, toplanan bu davranışsal verilerle yapay zekayı yalnızca insanların verdiği kararlara değil, bu kararları alma süresine de göre eğitebilecek yeni bir hesaplama çerçevesi geliştirdi. Böylece yapay zekanın kararları hem içerik hem hız açısından insanlarla daha uyumlu hâle geliyor. Bu da yorumlanabilirliği ve güveni artırıyor.
UYGULAMA ALANLARI GENİŞ
Bu tür insanla uyumlu yapay zeka sistemlerinin, tıptan otonom araçlara kadar geniş bir uygulama alanı bulunuyor. Örneğin, teşhis araçlarında doktorlar AI çıktılarının mantığını anlayabildiklerinde daha güvenli kararlar alabiliyor. Otonom araçlarda ise AI’nın insan sürücü davranışlarını doğru tahmin edebilmesi, kazaların önlenmesine katkı sağlayabiliyor.
BEYNİ ANLAMAYA YENİ KATKI
Araştırmanın bir diğer önemli çıktısı ise insan beyninin görsel bilgiyi nasıl işlediğine dair daha doğru modellerin geliştirilmesi. AI modellerinin insan karar yapılarıyla paralel çalışması, hem teknoloji geliştirmeyi hem de nörobilim araştırmalarını destekleyen çift yönlü bir fayda sunuyor.
Proje, ABD Ulusal Bilim Vakfı’nın desteğiyle yürütülüyor ve temel bilim araştırmalarına yapılan yatırımın toplumla etkileşimli teknolojilere dönüşmesindeki rolünü gözler önüne seriyor.
