Google'da makine zekâsı üzerine çalışan bir takımı yönetiyorum;
yani, bilgisayar ve makineleri yapan mühendislik disiplini
beynin yaptığı bazı şeyleri yapabiliyor.
Bu da bizim gerçek beyinlere
ve nörolojiye de
ve özellikle bilgisayarların performansından hâlâ üstün olan
beynimizin yaptığı şeylere ilgi duymamızı sağlıyor.
Tarihsel olarak bu alanlardan biri algıdır,
dünyada algılanarak var olan şeyler --
sesler ve resimler gibi --
zihinde kavramlara dönüşebilir.
Bu beynimiz için vazgeçilmezdir
ve bir bilgisayarda da oldukça kullanışlıdır.
Takımımın yaptığı makine algı algoritmaları örneğin,
Google Fotoğraflar'da resimlerinizdeki şeyleri baz alarak onların aranabilir
olmasını sağlıyor.
Algının diğer yüzü yaratıcılık:
Bir kavramı dünyadaki bir nesneye dönüştürmektir.
Geçen yıl boyunca makine algısı üzerine yaptığımız çalışmalar da
beklenmedik bir şekilde makine yaratıcılığı ve makine sanatı dünyasıyla
bağlandı.
Bence Michelangelo algı ve yaratıcılık arasındaki ikili ilişkiye
dair keskin bir bakış açısına sahipti.
Onun ünlü bir sözüdür:
"Her bir taş blok içinde bir heykel barındırır ve
heykeltraşın görevi bunu ortaya çıkarmaktır."
Yani bence Michelangelo'nun anlatmak istediği
algılayarak yaratırız,
algının kendisi hayal gücümüzün bir eylemi ve
yaratıcılığın malzemesidir.
Düşünmeyi, algılamayı ve hayal etmeyi sağlayan organımız
tabii ki de beynimizdir.
Beyinler hakkında bildiğimiz şeylerin
kısa bir tarihiyle başlamak istiyorum.
Çünkü kalp ya da bağırsakların aksine
en azından çıplak gözle bakarak bir beyin hakkında
çok bir şey söyleyemezsin.
Beyni inceleyen ilk anatomi uzmanları
beynin yüzeysel yapılarına, "denizatı" anlamına gelen hipokampüs gibi
birçok tuhaf isim vermişler.
Fakat bu bize aslında içinde ne olduğu
hakkında pek bir şey ifade etmiyor.
Bence beyinde ne olduğuna dair gerçekten bir bakış açısı geliştiren ilk kişi,
19. yüzyılda beyindeki bireysel hücrelerin
morfolojilerini (yapı) anlamaya başlamak için
mikroskop ve
bu hücreleri yüksek kontrastta
titizlikle doldurabilen ya da eritebilen özel kimyasallar kullanan,
büyük İspanyol nöro-anatomist
Santiago Ramón y Cajal'dır.
Bunlar da 19. yy'da nöronlardan (sinir hücresi) yaptığı
çizimler.
Bir kuş beyninden alıntı.
Bu inanılmaz farklı çeşitlikteki hücreleri görüyorsunuz,
hücre teorisi bile o zaman çok yeniydi.
Bu yapılar,
dallanmaların olduğu hücreler,
çok çok uzağa gidebilen dallar
o zamanlar çok yeniydi.
Tabii ki de kabloları andırıyorlar.
19. yy'da bu bazı insanlar için açık ve netti;
kabloların ve elektriğin devrimi yeni bir yolculuğa başlıyordu.
Fakat birçok açıdan
örnekteki gibi Ramón y Cajal'ın mikroanatomik çizimleri
hâlâ bazı açılardan emsalsiz.
Ramón y Cajal'ın başladığı işi bitirmeye
çabalarken hâlâ yüzyıl sonrasından daha uzağız.
Bunlar Max Planck Sinirbilim Enstitüsü'ndeki
ortaklarımızdan gelen ham verilerdir.
Ortaklarımızın yaptığı şey
beyin dokusunun küçük parçalarını hayal etmekti.
Buradaki tüm örnek boyutun yaklaşık bir milimetre kübü ve
size bunun çok ama çok küçük bir parçasını gösteriyorum.
Sol taraftaki çizgi yaklaşık bir mikron.
Gördüğünüz yapılar bakteri boyutundaki
mitokondriler.
Bunlar çok çok ince olan
doku bloklarındaki ard arda gelen dilimler.
Sadece karşılaştırmak amacıyla,
ortalama bir saç telinin çapı yaklaşık 100 mikron.
Yani tek bir saç telinden çok çok
küçük bir şey arıyoruz.
Bir bilim insanı bu çeşit seri elektron mikroskopi dilimlerinden
bunlara benzeyen üç boyutlu nöronlarda yeniden yapılandırmaya başlayabilir.
Sonucunda bunlar Ramón y Cajal'la aynı tarzda.
Sadece birkaç nöron parlıyor,
yoksa burada hiçbir şey göremezdik.
Çok kalabalık olurdu,
bir nöronu diğer bir nörona
bağlayan yapılarla dolu.
Ramón y Cajal zamanının biraz ilerisindeydi
ve beyni anlamadaki ilerlemesini
önündeki birkaç 10 yıl boyunca sürdürdü.
Nöronların elektrik kullandığını biliyorduk ve
2. Dünya Savaşı'yla teknolojimiz nasıl çalıştıklarını daha iyi
anlamak için canlı nöronlarda gerçek elektrikli deneyleri
yapmaya başlayacak kadar gelişmişti.
Bu tam da bilgisayarların; bilgisayar biliminin fikir
öncülerinden biri olan Alan Turing'in deyimiyle
beyin modelleme fikrine dayanan "akıllı makinelerin"
icadıyla aynı dönemdi.
Warren McCulloch ve Walter Pitts, Ramón y Cajal'ın burada gösterdiğim
görme korteksinin (merkezi)
çizimlerine baktı.
Bu korteks gözden gelen görüntüleri işliyor.
Onlar için bu devre şeması gibiydi.
Bu yüzden McCulloch ve Pitts'in devre şemasında
tamamen doğru olmayan birçok detay bulunmakta.
Ama bu temel
görme korteksinin hesaplama elemanları serisi gibi
çalışarak sonrakine ard arda bilgi aktarması fikri
temelde doğrudur.
Biraz görsel bilgi işleme için modelin
ne yapması gerektiğinden bahsedelim.
Algının temel görevi
bu gibi bir resme bakıp şöyle demektir,
"Bu bir kuş."
ki bu bizim beyinlerimizle yaptığımız çok kolay bir şeydir.
Ama şunu anlamalısınız ki bilgisayar için,
birkaç yıl önce neredeyse imkânsızdı.
Klasik hesaplama paradigması
bu işi kolay yapanlardan biri değil.
Pikseller arasında,
kuş resmi ve "kuş" kelimesi arasında olan,
temelde sinir ağında birbirine bağlı
nöronlar kümesidir,
burada şemalaştırdığım gibi.
Bu sinir ağı, görme kortekslerimizin içerisinde, biyolojik olabilir
veya günümüzde, bu gibi sinir ağları modelleme
kapasitesine sahip olmaya başladık bilgisayarlarda.
Size gerçekte nasıl göründüğünü açıklayacağım.
Pikselleri nöronların ilk katmanı gibi düşünebilirsiniz
ve aslında gözde de bu şekilde işler --
bunlar retinadaki nöronlar.
İleri beslenir
bir katmandan diğer katmana, ardından diğer farklı ağırlıklı
sinapslarla birbirine bağlı olan nöronlar katmanına.
Bu ağın davranışı
tüm bu sinapsların gücü ile karakterize edilir.
Ağın hesaplama gücün özelliklerini karakterize ederler.
Günün sonunda,
tek bir nöron veya küçük bir nöron grubunuz olur,
"Kuş" sözü ile parlayan.
Şimdi şu üç şeyi tasvir edeceğim--
giriş pikselleri ve sinir ağındaki sinapslar
ve kuş yani çıktı verisi --
şu üç değişkenle: x, w ve y.
Belki de bir milyon ya da civarında x --
o görüntüde bir milyon piksel var.
Milyarlarca ya da trilyonlarca w'lar var
sinir ağındaki tüm bu sinapsların ağırlıklarını gösteren.
Az sayıda y'ler var,
ağın çıktısı olarak.
"Kuş" (Bird) sadece 4 harfli değil mi?
Bunun basit bir formül olduğunu farz edelim:
x "x" w = y.
Çarpım işaretini tırnak arasına aldım çünkü
orada tam olarak olan, şüphesiz,
matematiksel operasyonların çok karmaşık serileridir.
Bu, bir denklem.
Üç değişken var.
Hepimizin bildiği gibi eğer bir denklemin varsa,
diğer ikisini bilerek, bir değişkeni bulabilirsin.
Çıkarım sorunu ise
kuş resminde kuş olduğunu çıkarmakta.
Bu ise:
y bilinmeyen, w ve x biliniyor.
Sinir ağını biliyorsunuz, pikselleri biliyorsunuz.
Görüldüğü gibi nispeten anlaşılır bir problem.
3 ile 2'yi çarpıyorsunuz ve bitiyor.
Geçenlerde oluşturduğumuz, aynısını yapan
yapay bir sinir ağı göstereceğim size.
Gerçek zamanlı olarak cep telefonunda işletiliyor
ve elbette başlı başına harika,
cep telefonlarının saniyede milyarlarca ve trilyonlarca işlemi
yapabiliyor olması.
Seyrettiğiniz, art arda
kuş resimlerinin olduğu bir telefon
ve aslında sadece "Evet, bu bir kuş," demekle kalmıyor
hatta ağ ile kuşun cinsini de tanımlıyor.
Resimde,
x ve w biliniyor, y bilinmiyor.
Zor kısmını gizliyorum, tabii ki,
w'yi nasıl hesaplayabiliriz,
beyin böyle bir şeyi nasıl yapabilir?
Böyle bir modeli nasıl öğrenebiliriz?
Bu öğrenme, w'yi hesaplama sürecinde
sayı olarak düşündüğümüz o
basit denklemdeki gibi yapsaydık,
kesin olarak yapılışını bilirdik: 6=2 x w,
2'ye böleriz ve biter.
Problem bu işaret ile.
Bölme --
bölmeyi kullandık çünkü çarpmanın tersi,
ama bahsettiğim gibi
buradaki çarpma biraz göstermelik.
Bu oldukça karmaşık, doğrusal olmayan bir işlem;
tersi yok.
Denklemi çözmek için bir yol bulmalıyız
bölme işlemi olmadan.
Ve bunu yapmanın yolu gayet açık.
Biraz cebir hilesi yapalım diyebiliriz
ve 6'yı denklemin sağ tarafına taşıyalım.
Hâlâ çarpma işlemini kullanıyoruz.
0'ı hata olarak düşünelim.
Yani, w'yi doğru bulursak
hata 0 olacaktır.
Doğru bulamazsak,
hata 0'dan büyük olacaktır.
Şimdi hatayı minimize etmek için tahminlerde bulunabiliriz
ki bu da bilgisayarların iyi olduğu bir alan.
Başka bir tahminde bulundunuz:
Farz edelim w=0 olsun.
O zaman hata 6 olur.
Ya w=1 olursa? Hata 4 olur.
O zaman bilgisayar bir çeşit körebe (Marco Polo)
oynayabilir ve hatayı 0'a yakınlaştırabilir.
Bunu yaparken de w için ardışık yaklaşıklama elde eder.
Genellikle tam olarak ulaşamaz ama bir düzine aşamadan sonra
w=2,999 'e kadar geldik ki bu da yeterince yakın.
Bu öğrenme süreci.
Unutmayın, burada yaptığımız;
birçok bilinen x ve y ile
ortadaki w'yi yinelemeli süreç boyunca çözüyoruz.
Öğrenirken yaptıklarımızla tamamen aynı.
Bebekliğimizden birçok anımız vardır,
bize "Bu kuş; bu kuş değil." denen.
Ve zamanla, yinelemeler boyunca
w'yi çözüyoruz, sinirsel bağlantıları çözüyoruz.
Şimdi, y'yi çözmek için sabit x ve w'ye sahibiz
ki bu da her gün, hızlı algılama.
W'yi nasıl çözebileceğimizi buluyoruz
ki bu da çok daha zor olan öğrenmedir,
çünkü hata küçültme yapmamız gerekir,
birçok eğitim örnekleri kullanarak.
Yaklaşık bir yıl önce, ekibimizden Alex Mordvintsev
bilinen bir w ve y ile x'i çözmeye çalışırsak ne olacağını
görmek için deney yapmaya karar verdi.
Diğer bir deyişle,
kuş olduğunu biliyorsunuz
ve kuşlar üzerine eğitilen sinir ağınızda zaten bulunmakta,
ancak kuşun resmi nedir?
Aynı hata küçültme işlemini kullanarak, kuşları tanımlamak
için eğitilen ağ ile yapılabileceği sonucu ortaya çıkar,
ve sonuç ise ...
kuş resmi olur.
Yani bu, tamamen kuşları tanımlamak üzere eğitilen sinir ağı
tarafından üretilen kuşların resmidir,
özyinelemeli olarak yalnızca y'yi hesaplamak yerine
x'in hesaplanmasıyla.
Bir diğer enteresan örnek.
Ekibimizden Mike Tyka tarafından yapılan bir çalışma,
"Hayvan Defilesi" olarak adlandırdığı.
Bana biraz William Kentridge'in çalışmalarını hatırlatıyor,
eskizleri yapıp sildiği,
yapıp sildiği
ve bu şekilde film yaptığı.
Bu durumda,
Mike, farklı hayvanların üzerindeki boşluklarda y'yi değiştiriyor,
farklı hayvanları birbirinden ayırmak ve onları
tanımlamak için tasarlanmış bir ağda.
Bu tuhaf, Escher'imsi bir hayvandan diğerine biçimler elde edilir.
Burada o ve Alex birlikte y'leri yalnızca
iki boyutlu uzaya indirgemeye çalıştı,
ağ tarafından tanımlanan
boşluklarıyla planlama yaparak.
Bu şekilde tüm yüzey üzerinde
bir sentez ya da imgelem kuşağıyla,
yüzey üzerinde değişen y ile bir çeşit harita yapıyorsunuz,
ağın nasıl tanımlayacağını bildiği her şeyin görsel bir haritası.
Bütün hayvanlar burada; "armadillo" tam bu noktada.
Bunu diğer ağlarla da yapabilirsiniz.
Bu ağ yüzleri tanımlamak için tasarlanmış,
yüzleri birbirinden ayırt edebilmek için.
Buraya "ben" olarak y'yi koyuyoruz,
kendi yüz parametrelerim.
X'i hesapladığında
bu oldukça çılgın,
kübist gibi, gerçeküstü, psikedelik resmimi üretiyor,
birdenbire, çoklu görüş açılarından.
Çoklu görüş açılı gibi görünmesinin sebebi ise ağın,
yüzün şu pozda ya da bu pozda ya da şu veya
bu şekilde aydınlatmada olmasındaki anlaşmazlıktan
kurtulmak için tasarlanmış olması.
Bu tarz bir restorasyon yapacaksanız,
kılavuz resim ya da istatistikler
kullanmazsanız,
farklı görüş açılarında bir tür bozulma elde edersiniz,
çünkü belirsizdir.
Benim yüzümü iyileştirme sürecinde Alex kendi yüzünü
kılavuz resim olarak kullandığında böyle oluyor.
Gördüğünüz gibi mükemmel değil.
Hâlâ optimizasyon sürecini
iyileştirmemiz için yapmamız gereken çok iş var.
Ama daha tutarlı bir yüze erişmeye başlıyorsunuz yorumlamada
model olarak benim yüzüm kullanıldığında.
Siyah bir tuvalle ya da beyaz gürültüyle
başlamak zorunda değilsiniz.
X'i bulmak için
başka bir resimdeki x ile başlayabilirsiniz.
Bu küçük gösterim de bununla ilgili.
Bu ise her türden, birbirinden farklı nesneleri kategorize etmek
için tasarlanmış bir ağ, insan yapımı yapılar, hayvanlar gibi...
Burada sadece bir bulut resmi ile başlıyoruz
ve optimize ettikçe,
temel olarak bu ağ, bulutlarda gördüklerini çözüyor.
Buna bakarak ne kadar uzun süre harcarsanız,
o kadar fazlasını göreceksiniz bulutlarda.
Aynı zamanda bulandırmak için yüz ağını kullanabilir
ve oldukça çılgın şeyler yapabilirsiniz.
(Gülüşmeler)
Veya Mike başka denemeler de yaptı,
denemelerde bulut resmini alıyor, bulandırıyor, yakınlaştırıyor,
bulandırıyor, yakınlaştırıyor.
Bu şekilde,
ağın bir çeşit füj evresini elde edersiniz sanırım
ya da bir çeşit serbest çağrışım
ağın kendi kuyruğunu yediği.
Yani şu an her resim zemin oluşturmakta,
"Bir sonrakinde ne yapmayı düşünüyorum?"
Bunu ilk kez alenen,
Seattle'da bir gruba "Yüksek Öğrenim" adlı derste gösterdim
tam da esrarın yasallaştırılmasından sonraydı.
(Gülüşmeler)
Hızla bitirmek istiyorum,
bu teknolojinin engellenmediğini not ederek.
Tamamen görsel örnekler gösterdim, çünkü bakması gerçekten eğlenceli.
Tamamen görsel bir teknoloji değil.
Ressam ortağımız, Ross Goodwin,
resim çeken bir kamera ile deneyler yaptı,
resmin içeriğine bağlı olarak sırtında sinir ağı kullanarak
şiir yazan bir bilgisayarla.
O sinir ağı şiiri, büyük 20. yüzyıl
şiir külliyatı üzerinde eğitilmiştir.
Şiir, bence,
çok da kötü değil açıkcası.
(Gülüşmeler)
Kapanış olarak,
bence Michelangelo,
bence haklıydı;
algı ve yaratıcılık derinlemesine bağlıdır.
Gördüklerimiz tamamen ayırt etmek
ya da dünyadaki farklı şeyleri tanılamak için
tam tersi yönde çalışmak
ya da üretmek üzere eğitilmiştir.
Aklıma gelenlerden bir tanesi ise
Michelangelo gerçekten taş içindeki bloklarda
heykeli gördü, üstelik
algısal davranışlar yapabilen
herhangi bir yaratık, varlık ya da uzaylı da
keza üretebilir,
çünkü iki durumda da kullanılan tamamen aynı düzenek.
Aynı zamanda bence algı ve yaratıcılık kesinlikle
eşsiz olarak insani değil.
Bu tarz şeyleri yapabilecek bilgisayar modellerine sahip olmaya başladık.
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, beyin hesaba dayalıdır.
Son olarak,
programlama akıllı makineleri tasarlama alıştırmaları olarak başladı.
Makineleri nasıl akıllı yapabiliriz
fikrinden sonra modellendi.
Ve nihayet artık bazı o eski öncü
vaatleri gerçekleştirmeye başlıyoruz,
Turing'in, von Neumann'nın,
McCulloch'ın ve Pitts'in.
Ve bence programlama sadece hesaplama
ya da Candy Crush oynama değildir.
Başından beri, onları zihnimize benzer modelledik.
Onlar da bize hem kendi zihinlerimizi anlama, hem de
geliştirme kabiliyetini verdiler.
Çok teşekkürler.
(Alkışlar)