Ronald T. Kneusel, “How AI Works: From Sorcery to Science” Kitabının Yazarı – Röportaj Serisi

Ronald T. Kneusel’in “How AI Works: From Sorcery to Science” kitabının ileri bir kopyasını yakın zamanda aldık. Şimdiye kadar AI hakkında 60’dan fazla kitap okudum ve bazılarının tekrar ettiğini düşünsem de, bu kitap taze bir perspektif sunmayı başardı, bu kitapla ilgili keyif aldım ve kişisel “Tüm Zamanların En İyi Makine Öğrenimi ve AI Kitapları” listeme ekledim.

“How AI Works: From Sorcery to Science” kitabı, makine öğreniminin temel ilkelerini belirlemek için tasarlanmış bir kitaptır. Aşağıda, yazar Ronald T. Kneusel’e yöneltilen bazı sorular yer almaktadır.

Bu, sizin üçüncü AI kitabınız, ilk ikisi “Pratik Derin Öğrenme: Python Tabanlı Bir Giriş” ve “Derin Öğrenme için Matematik: Nöral Ağları Anlamak İçin Bilmen Gerekenler” idi. Bu kitabı yazmaya başlarken ilk amacınız neydi?

Farklı bir hedef kitle. Daha önceki kitaplarım, AI uygulayıcıları olmak isteyen kişiler için giriş niteliğindeydi. Bu kitap, AI hakkında haberlerde çok şey duysalar da arka planı olmayan genel okuyucular içindir. Okuyuculara AI’nin nereden geldiğini, bunun sihir olmadığını ve herkesin ne yaptığını anlayabileceğini göstermek istiyorum.

Çoğu AI kitabı genellemeye eğilimlidir, ancak siz çeşitli terminolojilerin anlamını öğretmede ve AI, makine öğrenimi ve derin öğrenimin ilişkisini açıklamada çok spesifik bir yaklaşım benimsemişsiniz. Bu terimlerin karışıklığının topluca neden bu kadar çok olduğunu düşünüyorsunuz?

AI’nin tarihini ve neden her yerde olduğunu anlamak için bu terimlerin ayrımını anlamak必要, ancak popüler kullanımda, “AI”yi kullanmak adil, çünkü modern AI sistemleri derin öğrenmeden, makine öğreniminden ve bağlantılı AI yaklaşımından ortaya çıktı.

İkinci bölüm, AI’nin tarihine, Talos efsanesinden, bir Fenike prensesini korumak için tasarlanmış dev bir robottan, Alan Turing’in 1950’lerdeki “Bilgisayar Makineleri ve Zeka” makalesine, 2012’de Derin Öğrenme devrimine kadar derinlemesine iniyor. AI ve makine öğreniminin tarihini kavramak, AI’nin ne kadar ilerlediğini tam olarak anlamak için neden çok önemli?

Amacım, AI’nin gökyüzünden düşmediğini göstermek. Bir tarihi, bir kökeni ve bir evrimi var. Büyük dil modellerinin ortaya çıkan yetenekleri bir sürpriz olabilir, ancak onlara yol açan yol değil. Bu, on yıllar süren düşünce, araştırma ve deneylerin bir sonucu.

Bir bütün bölümü, destek vektör makineleri, karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi miras AI sistemlerini anlamaya ayırdınız. Bu klasik AI modellerini tam olarak anlamak neden bu kadar önemli?

AI olarak sinir ağları, optimize edilmiş modelleme bulunan birçok önceki makine öğrenimi modelinde bulunan aynı tür bir yaklaşımın yalnızca başka bir versiyonudur. Bir süreç, bazı girdileri çıktılara eşleyen bir fonksiyonun bir modelini geliştirmek anlamına gelen başka bir yaklaşım. Daha önceki tür modeller hakkında bilgi, mevcut modellerin nereden geldiğini çerçevelemeye yardımcı olur.

Açık AI’nin ChatGPT’nin LLM modelinin gerçek AI’nin şafağı olduğunu söylüyorsunuz. Bu ve önceki AI’ye yaklaşım yöntemleri arasındaki en büyük oyun değiştirici neydi?

1980’lerin sonlarında Richard Feynman’ın zeki makineler hakkında bir soru cevaplamaya çalıştığı bir video izledim. Sembolik AI hakkında konuştu, zekanın sırrının, akıllı davranışa olanak tanıyan mantıksal işlemlerin sihirli dizisini bulmak olduğunu söyledi. Ben de birçok kişi gibi aynı şeyi merak ediyordum – nasıl zekayı programlayabilirsiniz?

İnanıyorum ki gerçekten programlayamazsınız. Daha ziyade, zeka, zekayı gerçekleştirebilecek yeterince karmaşık sistemlerden ortaya çıkar (yani biz). Beyinlerimiz, temel birimlerin muazzam karmaşık ağlarıdır. Bu, bir sinir ağı için de aynı şey. Düşünüyorum ki, LLM’lerde uygulandığı gibi transformer mimarisi, birlikte çalışarak akıllı davranışa olanak tanıyan temel birimlerin benzer bir düzenini kazara keşfetti.

Bir yandan, bu, ultimate Bob Ross “mutlu kaza”, diğer yandan, temel birimlerin yeterli etkileşimlere sahip olduğu ve ortaya çıkan akıllı davranışa olanak tanıyan bir düzenleme meydana geldiğinde şaşırtıcı olmamalıdır. Transformer modellerinin böyle bir düzenleme olduğu açık görünüyor. Elbette, bu, başka hangi düzenlemelerin olabileceği sorusunu gündeme getiriyor?

Ana mesajınız, modern AI’nin (LLM’ler) temelde geri yayılım ve gradient inişi ile eğitilen bir sinir ağı olduğudur. LLM’lerin ne kadar etkili olduğuna şahsen şaşıp kalıyor musunuz?

Evet ve hayır. Onları kullandıkça cevapları ve yetenekleri karşısında sürekli şaşırıyorum, ancak önceki soruya atıfta bulunarak, ortaya çıkan zeka gerçek, neden yeterli büyük bir modelde ve uygun bir mimariyle ortaya çıkmasın? Frank Rosenblatt gibi araştırmacıların, eğer daha önce değilse, muhtemelen aynı şekilde düşündüğünü düşünüyorum.

Açık AI’nin misyon beyanı “yapay genel zeka – insanların genel olarak daha akıllı olduğu AI sistemlerini – tüm insanlığın faydalanacağı şekilde güvence altına almak” şeklindedir. Şahsen AGI’nin elde edilebilir olduğuna inanüyor musunuz?

AGI’nin ne anlama geldiğini bilmiyorum, aynı şekilde bilinç anlamına gelen şeyi de bilmiyorum, bu nedenle cevap vermek zor. Kitapta söylediğim gibi, belki de çok yakında, bu ayrımları önemsemek anlamsız hale gelecektir – ördek gibi yürürse, ördek gibi ötüyorsa, onu ördek olarak adlandırın ve devam edin.

Şakacı cevaplar bir yana, tamamen mümkün ki bir AI sistemi, yakında, birçok bilinç teorilerini tatmin edebilir. Tamamen bilinçli (ne anlama geliyorsa) AI sistemleri ister miyiz? Belki değil. Eğer bilinçli ise, o zaman bizim gibi ve bu nedenle bir kişi ve hakları olan bir varlıktır – ve sanırım dünya, yapay kişilerle başa çıkmaya hazır değil. İnsanların haklarını saygı göstermekte bile zorlanıyoruz, başka bir tür varlığın haklarını saygı göstermek daha da zor olacaktır.

Kitabı yazarken size sürpriz olan bir şey oldu mu?

LLM’lerin ortaya çıkan yeteneklerine herkesin aynı düzeyde şaşırdığı dışında, hayır. 1980’lerde AI hakkında öğrenci olarak öğrendim. 2000’lerin başlarında makine öğrenimi ile çalışmaya başladım ve 2010’ların başlarında ortaya çıkan derin öğrenme ile çalıştım. Son on yıldaki gelişmeleri, diğer binlerce kişiyle birlikte, alan dramatik bir şekilde konferanstan konferansa büyürken şahsen izledim.

Teşekkür ederim, okuyucular ayrıca kitabın incelemesine de göz atmak isteyebilir. Kitap, Amazon dahil tüm büyük perakendecilerde mevcuttur.