Şimdi Ara

Düşünebilen - Akllı Yapay Zeka - Tartışma Konusu (2. sayfa)

Daha Fazla
Bu Konudaki Kullanıcılar: Daha Az
2 Misafir - 2 Masaüstü
5 sn
48
Cevap
4
Favori
1.819
Tıklama
Daha Fazla
İstatistik
  • Konu İstatistikleri Yükleniyor
0 oy
Öne Çıkar
Sayfa: önceki 123
Sayfaya Git
Git
sonraki
Giriş
Mesaj
  • Dusunebilmekten kastin nedir , o konuyu acmak gerekiyor. Daha once programa input olarak verdigin seyleri sana farkli formatta output olarak vermesi yapilabilir bir sey. Ancak yepyeni bir fikir uretmesi pek mumkun degil. Yani bilgisayar gibi deterministik bir makinenin bu sekilde hareket etmesi zor. Ornegin senin bilgisayara sordugun denizden buyuk balik olur mu sorusunu cevaplamasi icin tum denizlerin boyutu ile tum baliklarin boyutunu bilmesi gerekiyor.
  • Bana kalırsa makinalar hala bildiğimiz aptal makina.. Öyle kalmalarıda en iyisi.

    O bu anlamda en ileri teknoloji ve gelişmeyi takip ederek. Yazılmış ve herkesin katkı verebildiği yukarıda bahsedilen toknoloji yada yazılımları algoritmaları ve bunların birleşiminden oluşan en iyi projeleri örnek alarak bişeyler öğrenebilirsin.

    Hedefi çok büyütmek gözünü korkutup sana geri adım attırabilir.
  • Benim de bu konu üzerine kafa yormuşluğum oldu zamanında. mralgorithm.blogspot.com sitesinde bi yazım var Q-learning ile ilgili, belki ilgini çekerse. Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanarak öğrenebilen programlar yazdım. Daha sonra aklım daha gelişmiş algoritmalar, yaşayan programlar yönüne gitti ve simulatereality.wordpress.com blogunu açtım. Zamanım olmadığı için çok ilerletemedim bu olayı.

    Öğrenebilen chatbotlar son geldiğim noktaydı, yani senin sorduğun sorunun cevabı aslında. Ve bu chatbotların yapay sinir ağlarıyla da genetik algoritmalarla da bi alakası yok. Tamamen veri toplama ve tablolamadan ibaret. Cleverbot diye bi program var duymuşsundur belki internette. Onun API'si üzerinde çalıştım. Cümle içindeki bazı yapıları öğrenilebilir olarak tanımladığında öğrenebiliyor. Hatta aynısını pythonla yazdım. Şu an cleverbot'un bu kadar tutulmasının sebebi, bazen saçmalasa da bazen şaşırtıcı derecede gerçekçi cevaplar vermesinin sebebi, o cevapları kullanıcılarından öğrenmiş olması. Ama açıkları, eksikleri çok.

    Son geldiğim noktada karşısındaki kişiyle konuşarak öğrenebilen bi chatbot yazmıştım. Ancak dediğim gibi tamamen veri toplama ve tablolama ile yapılıyor bu. Yapay sinir ağlarıyla alakası yok. Denemiştim, sizinle konuşarak öğrenince, bi süre sonra kendi kendinize konuşuyormuşsunuz gibi oluyor. Bundan yola çıkarak, en son, konuştuğum kişileri chatbot olarak kopyalamak vardı aklımda. Konuşma verisini bölerek ve programa vererek bunu yapabileceğimi düşündüm. Ama büyük miktarda veri gerektiğini öngördüm ve nedense sürekli konuşmaları sildiğim için bi türlü o veriyi toplayıp işe yarayıp yaramadığını deneme fırsatım olmadı.

    Sonuç olarak sana önerim, ayakta durmayı ve yürümeyi öğrenen programlar yazmayı istiyorsan yapay sinir ağları ve genetik algoritmaları öğren. Hiç de karışık değiller aslında içine girersen. Yok ben benimle konuşmayı öğrenen bi chatbot yapmak istiyorum diyorsan, dil ve anlam işleme üzerine yoğunlaş. Bol bol düşün. Kelimeleri, cümleleri düşün. Hem alt seviyede düşün, aslında sadece sayılardan ibaret olduklarını ve onları anlamlandırma yöntemlerini düşün. Hem de üst seviyede düşün, kelimeleri kalıp olarak alıp, anlamsal olarak ifade ettiklerini incele.

    Heves iyidir de, böyle ballandıra ballandıra anlatınca herkes heveslenir. Mesele kararlı olmak, unutma. Kolay gelsin.




  • quote:

    Orijinalden alıntı: Alawar

    Benim de bu konu üzerine kafa yormuşluğum oldu zamanında. mralgorithm.blogspot.com sitesinde bi yazım var Q-learning ile ilgili, belki ilgini çekerse. Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanarak öğrenebilen programlar yazdım. Daha sonra aklım daha gelişmiş algoritmalar, yaşayan programlar yönüne gitti ve simulatereality.wordpress.com blogunu açtım. Zamanım olmadığı için çok ilerletemedim bu olayı.

    Öğrenebilen chatbotlar son geldiğim noktaydı, yani senin sorduğun sorunun cevabı aslında. Ve bu chatbotların yapay sinir ağlarıyla da genetik algoritmalarla da bi alakası yok. Tamamen veri toplama ve tablolamadan ibaret. Cleverbot diye bi program var duymuşsundur belki internette. Onun API'si üzerinde çalıştım. Cümle içindeki bazı yapıları öğrenilebilir olarak tanımladığında öğrenebiliyor. Hatta aynısını pythonla yazdım. Şu an cleverbot'un bu kadar tutulmasının sebebi, bazen saçmalasa da bazen şaşırtıcı derecede gerçekçi cevaplar vermesinin sebebi, o cevapları kullanıcılarından öğrenmiş olması. Ama açıkları, eksikleri çok.

    Son geldiğim noktada karşısındaki kişiyle konuşarak öğrenebilen bi chatbot yazmıştım. Ancak dediğim gibi tamamen veri toplama ve tablolama ile yapılıyor bu. Yapay sinir ağlarıyla alakası yok. Denemiştim, sizinle konuşarak öğrenince, bi süre sonra kendi kendinize konuşuyormuşsunuz gibi oluyor. Bundan yola çıkarak, en son, konuştuğum kişileri chatbot olarak kopyalamak vardı aklımda. Konuşma verisini bölerek ve programa vererek bunu yapabileceğimi düşündüm. Ama büyük miktarda veri gerektiğini öngördüm ve nedense sürekli konuşmaları sildiğim için bi türlü o veriyi toplayıp işe yarayıp yaramadığını deneme fırsatım olmadı.

    Sonuç olarak sana önerim, ayakta durmayı ve yürümeyi öğrenen programlar yazmayı istiyorsan yapay sinir ağları ve genetik algoritmaları öğren. Hiç de karışık değiller aslında içine girersen. Yok ben benimle konuşmayı öğrenen bi chatbot yapmak istiyorum diyorsan, dil ve anlam işleme üzerine yoğunlaş. Bol bol düşün. Kelimeleri, cümleleri düşün. Hem alt seviyede düşün, aslında sadece sayılardan ibaret olduklarını ve onları anlamlandırma yöntemlerini düşün. Hem de üst seviyede düşün, kelimeleri kalıp olarak alıp, anlamsal olarak ifade ettiklerini incele.

    Heves iyidir de, böyle ballandıra ballandıra anlatınca herkes heveslenir. Mesele kararlı olmak, unutma. Kolay gelsin.

    Valla helal olsun. Tebrik ederim.




  • quote:

    Orijinalden alıntı: Buzz Lightyear

    quote:

    Orijinalden alıntı: Alawar

    Benim de bu konu üzerine kafa yormuşluğum oldu zamanında. mralgorithm.blogspot.com sitesinde bi yazım var Q-learning ile ilgili, belki ilgini çekerse. Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanarak öğrenebilen programlar yazdım. Daha sonra aklım daha gelişmiş algoritmalar, yaşayan programlar yönüne gitti ve simulatereality.wordpress.com blogunu açtım. Zamanım olmadığı için çok ilerletemedim bu olayı.

    Öğrenebilen chatbotlar son geldiğim noktaydı, yani senin sorduğun sorunun cevabı aslında. Ve bu chatbotların yapay sinir ağlarıyla da genetik algoritmalarla da bi alakası yok. Tamamen veri toplama ve tablolamadan ibaret. Cleverbot diye bi program var duymuşsundur belki internette. Onun API'si üzerinde çalıştım. Cümle içindeki bazı yapıları öğrenilebilir olarak tanımladığında öğrenebiliyor. Hatta aynısını pythonla yazdım. Şu an cleverbot'un bu kadar tutulmasının sebebi, bazen saçmalasa da bazen şaşırtıcı derecede gerçekçi cevaplar vermesinin sebebi, o cevapları kullanıcılarından öğrenmiş olması. Ama açıkları, eksikleri çok.

    Son geldiğim noktada karşısındaki kişiyle konuşarak öğrenebilen bi chatbot yazmıştım. Ancak dediğim gibi tamamen veri toplama ve tablolama ile yapılıyor bu. Yapay sinir ağlarıyla alakası yok. Denemiştim, sizinle konuşarak öğrenince, bi süre sonra kendi kendinize konuşuyormuşsunuz gibi oluyor. Bundan yola çıkarak, en son, konuştuğum kişileri chatbot olarak kopyalamak vardı aklımda. Konuşma verisini bölerek ve programa vererek bunu yapabileceğimi düşündüm. Ama büyük miktarda veri gerektiğini öngördüm ve nedense sürekli konuşmaları sildiğim için bi türlü o veriyi toplayıp işe yarayıp yaramadığını deneme fırsatım olmadı.

    Sonuç olarak sana önerim, ayakta durmayı ve yürümeyi öğrenen programlar yazmayı istiyorsan yapay sinir ağları ve genetik algoritmaları öğren. Hiç de karışık değiller aslında içine girersen. Yok ben benimle konuşmayı öğrenen bi chatbot yapmak istiyorum diyorsan, dil ve anlam işleme üzerine yoğunlaş. Bol bol düşün. Kelimeleri, cümleleri düşün. Hem alt seviyede düşün, aslında sadece sayılardan ibaret olduklarını ve onları anlamlandırma yöntemlerini düşün. Hem de üst seviyede düşün, kelimeleri kalıp olarak alıp, anlamsal olarak ifade ettiklerini incele.

    Heves iyidir de, böyle ballandıra ballandıra anlatınca herkes heveslenir. Mesele kararlı olmak, unutma. Kolay gelsin.

    Valla helal olsun. Tebrik ederim.

    Mesele kararlı olmak. Ertelememek.

    Azim ve hırs ile üzerien gideceksin. Asla vazgeçmeyerek.




  • quote:

    Orijinalden alıntı: Alawar

    Benim de bu konu üzerine kafa yormuşluğum oldu zamanında. mralgorithm.blogspot.com sitesinde bi yazım var Q-learning ile ilgili, belki ilgini çekerse. Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanarak öğrenebilen programlar yazdım. Daha sonra aklım daha gelişmiş algoritmalar, yaşayan programlar yönüne gitti ve simulatereality.wordpress.com blogunu açtım. Zamanım olmadığı için çok ilerletemedim bu olayı.

    Öğrenebilen chatbotlar son geldiğim noktaydı, yani senin sorduğun sorunun cevabı aslında. Ve bu chatbotların yapay sinir ağlarıyla da genetik algoritmalarla da bi alakası yok. Tamamen veri toplama ve tablolamadan ibaret. Cleverbot diye bi program var duymuşsundur belki internette. Onun API'si üzerinde çalıştım. Cümle içindeki bazı yapıları öğrenilebilir olarak tanımladığında öğrenebiliyor. Hatta aynısını pythonla yazdım. Şu an cleverbot'un bu kadar tutulmasının sebebi, bazen saçmalasa da bazen şaşırtıcı derecede gerçekçi cevaplar vermesinin sebebi, o cevapları kullanıcılarından öğrenmiş olması. Ama açıkları, eksikleri çok.

    Son geldiğim noktada karşısındaki kişiyle konuşarak öğrenebilen bi chatbot yazmıştım. Ancak dediğim gibi tamamen veri toplama ve tablolama ile yapılıyor bu. Yapay sinir ağlarıyla alakası yok. Denemiştim, sizinle konuşarak öğrenince, bi süre sonra kendi kendinize konuşuyormuşsunuz gibi oluyor. Bundan yola çıkarak, en son, konuştuğum kişileri chatbot olarak kopyalamak vardı aklımda. Konuşma verisini bölerek ve programa vererek bunu yapabileceğimi düşündüm. Ama büyük miktarda veri gerektiğini öngördüm ve nedense sürekli konuşmaları sildiğim için bi türlü o veriyi toplayıp işe yarayıp yaramadığını deneme fırsatım olmadı.

    Sonuç olarak sana önerim, ayakta durmayı ve yürümeyi öğrenen programlar yazmayı istiyorsan yapay sinir ağları ve genetik algoritmaları öğren. Hiç de karışık değiller aslında içine girersen. Yok ben benimle konuşmayı öğrenen bi chatbot yapmak istiyorum diyorsan, dil ve anlam işleme üzerine yoğunlaş. Bol bol düşün. Kelimeleri, cümleleri düşün. Hem alt seviyede düşün, aslında sadece sayılardan ibaret olduklarını ve onları anlamlandırma yöntemlerini düşün. Hem de üst seviyede düşün, kelimeleri kalıp olarak alıp, anlamsal olarak ifade ettiklerini incele.

    Heves iyidir de, böyle ballandıra ballandıra anlatınca herkes heveslenir. Mesele kararlı olmak, unutma. Kolay gelsin.

    aslında insanlarda doğdukları andan itibaren duyarak görerek dokunarak veya bunların birleşiminde oluşan hormonal tepkileri hissederek bir nevi veri girişi yapmıyormuyuz doğduğumuzdan beri bir ana fonksiyon var yeni veri girişleri oldukça yeni algoritmalar yazıyoruz ( düşünce biçimimiz olgunlaşıyor) ve daha ileri düzeyde düşünen algılayan bireyler oluyoruz , ve yeni algoritmalar öğreniyoruz bu bilgiler sadece metinlerden veya bir iki kullanıcıdan kısıtlı sürede alınan şeyler değil bütün dünyadan yıllar boyu alınan veriler olduğundan makineler bizim yanımızda çok basit kalmıyor mu ?
    bence temelde aynı şey sadece bizim kadar tecrübe edinip bunları doğru yerde doğru şekilde kullanamıyorlar "şuan "

    konuyu hortlattım kusura bakmayın :)



    < Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi dankota -- 11 Ağustos 2015; 23:50:00 >




  • quote:

    Orijinalden alıntı: dankota

    quote:

    Orijinalden alıntı: Alawar

    Benim de bu konu üzerine kafa yormuşluğum oldu zamanında. mralgorithm.blogspot.com sitesinde bi yazım var Q-learning ile ilgili, belki ilgini çekerse. Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanarak öğrenebilen programlar yazdım. Daha sonra aklım daha gelişmiş algoritmalar, yaşayan programlar yönüne gitti ve simulatereality.wordpress.com blogunu açtım. Zamanım olmadığı için çok ilerletemedim bu olayı.

    Öğrenebilen chatbotlar son geldiğim noktaydı, yani senin sorduğun sorunun cevabı aslında. Ve bu chatbotların yapay sinir ağlarıyla da genetik algoritmalarla da bi alakası yok. Tamamen veri toplama ve tablolamadan ibaret. Cleverbot diye bi program var duymuşsundur belki internette. Onun API'si üzerinde çalıştım. Cümle içindeki bazı yapıları öğrenilebilir olarak tanımladığında öğrenebiliyor. Hatta aynısını pythonla yazdım. Şu an cleverbot'un bu kadar tutulmasının sebebi, bazen saçmalasa da bazen şaşırtıcı derecede gerçekçi cevaplar vermesinin sebebi, o cevapları kullanıcılarından öğrenmiş olması. Ama açıkları, eksikleri çok.

    Son geldiğim noktada karşısındaki kişiyle konuşarak öğrenebilen bi chatbot yazmıştım. Ancak dediğim gibi tamamen veri toplama ve tablolama ile yapılıyor bu. Yapay sinir ağlarıyla alakası yok. Denemiştim, sizinle konuşarak öğrenince, bi süre sonra kendi kendinize konuşuyormuşsunuz gibi oluyor. Bundan yola çıkarak, en son, konuştuğum kişileri chatbot olarak kopyalamak vardı aklımda. Konuşma verisini bölerek ve programa vererek bunu yapabileceğimi düşündüm. Ama büyük miktarda veri gerektiğini öngördüm ve nedense sürekli konuşmaları sildiğim için bi türlü o veriyi toplayıp işe yarayıp yaramadığını deneme fırsatım olmadı.

    Sonuç olarak sana önerim, ayakta durmayı ve yürümeyi öğrenen programlar yazmayı istiyorsan yapay sinir ağları ve genetik algoritmaları öğren. Hiç de karışık değiller aslında içine girersen. Yok ben benimle konuşmayı öğrenen bi chatbot yapmak istiyorum diyorsan, dil ve anlam işleme üzerine yoğunlaş. Bol bol düşün. Kelimeleri, cümleleri düşün. Hem alt seviyede düşün, aslında sadece sayılardan ibaret olduklarını ve onları anlamlandırma yöntemlerini düşün. Hem de üst seviyede düşün, kelimeleri kalıp olarak alıp, anlamsal olarak ifade ettiklerini incele.

    Heves iyidir de, böyle ballandıra ballandıra anlatınca herkes heveslenir. Mesele kararlı olmak, unutma. Kolay gelsin.

    aslında insanlarda doğdukları andan itibaren duyarak görerek dokunarak veya bunların birleşiminde oluşan hormonal tepkileri hissederek bir nevi veri girişi yapmıyormuyuz doğduğumuzdan beri bir ana fonksiyon var yeni veri girişleri oldukça yeni algoritmalar yazıyoruz ( düşünce biçimimiz olgunlaşıyor) ve daha ileri düzeyde düşünen algılayan bireyler oluyoruz , ve yeni algoritmalar öğreniyoruz bu bilgiler sadece metinlerden veya bir iki kullanıcıdan kısıtlı sürede alınan şeyler değil bütün dünyadan yıllar boyu alınan veriler olduğundan makineler bizim yanımızda çok basit kalmıyor mu ?
    bence temelde aynı şey sadece bizim kadar tecrübe edinip bunları doğru yerde doğru şekilde kullanamıyorlar "şuan "

    konuyu hortlattım kusura bakmayın :)

    Evet doğru. Doğduğumuz andan itibaren veri girişi oluyor beynimize.

    Bilgisayarların kapasitesi beynimize göre çok düşük.

    Aynı veri girişleri iyi bir öğrenebilen programa yapılsa nasıl bir sonuç alınır.

    Günümüzdeki ortalama bir masaüstü bilgisayardan 20.000 (yirmi bin) kat daha güçlü olduğunu söylüyor bilim adamları.

    Hafıza konusundaysa beynimizin nekadar kayıt yapabildiğini daha keşfedemedik. Eskiden gereksiz bilgilerin hemen silindiğini düşünürdük şimdi ise farklı düşünceler var.

    Kısacası daha çok yol var. Son gelişmeleri bu konu hakkında çekilmiş en son belgeselleri izleyerek öğrenebilirsiniz. Gerçekten şaşırtıcı şeyler var.




  • Buradaki cogu arkadasa katilmuyorum. Ogrenen makinalar yapilabilir ve yapiliyor. Machine learningle ilgilu Ted Talks da bir bayanin konusmasi var kesinlikle tavsiye ederim ifkunu acacaktir. Yapay sinir aglari ile ogrenme kesinlikle mumkun ancak milyonlarca veri gerekiyor(ayni insan beyni gibi) ve coj guclu islemciler gerekiyor bu konuda proje gelistirmek istersen bulutlar sana yardimci Olacaktir. Videodaki bayanin bahsettigine gore makinalari 3 yasina kadar tasimislar. Yazdiklari algoritmalar veri tabanlaeini kullanarak rasgele gosterilen resimleri yorumlayabiliyorlar.

    < Bu ileti mobil sürüm kullanılarak atıldı >
  • Şimdiye kadar verilen örneklerde bahsedilen machine learning algoritmaları kullanılarak ortaya çıkarılan ürünlerle insan beyninin & düşünmenin cidden alakası olduğunu mu düşünüyosunuz? Amaç oysa yani, benim şimdiye kadar gördüğüm hiçbir örnek beni tatmin etmedi, tatmin etmenin yakınından bile geçmedi. Şuanda "machine learning" ile yapılan şeyler gerçekten öğrenme olarak kabul edilebilir mi mesela? Kendimi bu konuda ifade edemiyorum bilgi azlığından ötürü ama, şuana kadar yapılan şeyler, biraz matematik & istatistik ve yüksek işlem gücünün ötesine gidemiyormuş gibi geliyor bana. Düşünmeyle veya biz insanların "öğrenme"si ile bana göre yakından uzaktan ilgisi yok.
  • Ogrenmeden ne anladiginizi aciklamalisiniz once. Benim sahsi kanaatim son yapilan calismalarda makinalar gercekten bir seyler ogreniyor. Milyonlarca resimin ne oldugu makinaya tanitiliyor daha sonra tanitilmamis bir resim ekleniyor ve makina bu resim hakkinda yorum yapiyor. Bunlar tabiki islem gucu ve veriler ile yapiliyor ayni insan beyni gibi. Hayati biyunca televizyon veya monitor gormemis bir cocuga televizyonu gosterdiginuzde kutuya benzetecektir cunku daha onceden beyninde bir veri girisi yok. Bu makinalarda bu mantikla calisiyor. Su an gelinen seviyede beni gercekten hayret ocinde birakiyor. NoSql veri tabanlarinin gelismesiylede bu isin tahmin boyutununda cok fazla ilerleyecigini dusunuyorum.

    < Bu ileti mobil sürüm kullanılarak atıldı >
  • geçen evrim filmini izledikten sonra aklima geldi biraz arastirdim acik kaynak kodlu birseyler buldum ama tepki verme suresi 7-10 sn civarında linux uzerinde calisiyor hatta biri raspberry pi uzerine kurmustu

    < Bu ileti mobil sürüm kullanılarak atıldı >
  • görüşleriniz için teşekkür ederim böyle konular insanın ufkunu açıyor :)
    https://www.youtube.com/watch?v=40riCqvRoMs ted konuşması bu galiba izledikten sonra yorum yaparım

    aslında ne demek istediğimi-mizi anlatmış , böyle bir uygulamayı internetteki bütün resimlere genişletseydik - ve sonrasında bütün bilgilere - acaba ne olurdu ? tabi bunun için önce muazzam derece güçlü bilgisayarlarmız olması lazım



    < Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi dankota -- 16 Ağustos 2015; 20:20:23 >
  • quote:

    Orijinalden alıntı: dankota

    görüşleriniz için teşekkür ederim böyle konular insanın ufkunu açıyor :)
    https://www.youtube.com/watch?v=40riCqvRoMs ted konuşması bu galiba izledikten sonra yorum yaparım

    aslında ne demek istediğimi-mizi anlatmış , böyle bir uygulamayı internetteki bütün resimlere genişletseydik - ve sonrasında bütün bilgilere - acaba ne olurdu ? tabi bunun için önce muazzam derece güçlü bilgisayarlarmız olması lazım

    Hocam gorseller ile ogretmek ne kadar peki mesela siri , acik kaynak kodlu bir proje vardi sabah konuya ekliyelim bence belki bizde türkçelestirir ilerletiriz düşünsenize veritabanlarina erisiyor filan

    < Bu ileti mobil sürüm kullanılarak atıldı >




  • Olayı iyice person of intereste bağladınız

    < Bu ileti mobil sürüm kullanılarak atıldı >
  • hocam ben daha yeni başladım c++ çalışmaya daha kırk fırın ekmek yemem lazım ki bir şeyler yapabileyim
    bu resim olayında bir resmi görüyor sonra bundaki parçaları tek tek diğer resimlerle karşılaştırıp şunun şurası şuna benziyor gibi bir yorum yapıyor galiba tam olarak nasıl çalıştığını bilmiyorum ama
  • quote:

    Orijinalden alıntı: dankota

    hocam ben daha yeni başladım c++ çalışmaya daha kırk fırın ekmek yemem lazım ki bir şeyler yapabileyim
    bu resim olayında bir resmi görüyor sonra bundaki parçaları tek tek diğer resimlerle karşılaştırıp şunun şurası şuna benziyor gibi bir yorum yapıyor galiba tam olarak nasıl çalıştığını bilmiyorum ama

    elbette hocam kolay birsey degil nasil hello world yazdirdigimizdaki sevinc gorulmeye deger ise bu daha fazla olcak bana kalirsa 0 dan yazmak yerine acik kaynak kodlu projeyi ilerletmek tek basina yazmaya kalksan bunalirsin eger takimin yoksa

    < Bu ileti mobil sürüm kullanılarak atıldı >
  • quote:

    Orijinalden alıntı: .SoS.

    Ogrenmeden ne anladiginizi aciklamalisiniz once. Benim sahsi kanaatim son yapilan calismalarda makinalar gercekten bir seyler ogreniyor. Milyonlarca resimin ne oldugu makinaya tanitiliyor daha sonra tanitilmamis bir resim ekleniyor ve makina bu resim hakkinda yorum yapiyor. Bunlar tabiki islem gucu ve veriler ile yapiliyor ayni insan beyni gibi. Hayati biyunca televizyon veya monitor gormemis bir cocuga televizyonu gosterdiginuzde kutuya benzetecektir cunku daha onceden beyninde bir veri girisi yok. Bu makinalarda bu mantikla calisiyor. Su an gelinen seviyede beni gercekten hayret ocinde birakiyor. NoSql veri tabanlarinin gelismesiylede bu isin tahmin boyutununda cok fazla ilerleyecigini dusunuyorum.


    Yapılan işin etkileyici olmasının nedeni benim görüşüme göre bilgisayarın ve yazılım tam olarak anlaşılamamasından kaynaklanıyor. İnsan beynine kıyasla, bu algoritmaların yaptıkları çok küçük işler kalıyor. İşlem gücü ve veriden kasıt şuydu: matematiksel işlemleri yapmayı çocukluklarımızndan itibaren öğrenme şekillerinden ötürü bilgisayara kıyasla çok yavaş yapmamız gibi, birkaç yüz satır kodu bizden hızlı çalıştırabiliyor olmaları bilgisayarların, beni açıkçası çok da etkilemiyor. Zaten üretilme & geliştirilme sebepleri bu. Hiçbir zaman insan beyni seviyesinde "düşünebilen" "öğrenebilen" bilgisayarlar yapabileceğimiz sanmıyorum. Öncelikle insan beyninin anlaşılması gerekiyor diğerlerinin dedikleri gibi. Benim aklıma bu konuda direk şu soru geliyor, nasıl bir çekirdek koduyla (?) dünyaya geliyoruz da bu şekilde bir öğrenme & zihinsel gelişim & düşünme gibi bilgisayarların çok çok üstünde işlevleri gerçekleştirebiliyoruz? Örneğin bilgisayarın yorumlama kapasitesi bizim kadar ilerde mi? Hiç televizyon görmemiş bir çocuğun televizyonun ne olduğunu anlaması çok kısa zaman alacakken (buradaki zaman anlayışı bizim, insanların normal zaman anlayışı), diğer yandan internet bağlantısı ve onu bu konuda bilgilendirecek bir kaynak olmadan bir bilgisayarın bilmediği birşeyin ne olduğunu anlaması imkansız (veya yorumlamanın öğretilmesi durumunda mümkün, bu da insan gibi yanılmalara yol açacak bir yöntem). Böyle bir kilit nokta da var, machine learning bir tür "doğrulama" gerektiriyor (gerektirmeyenleri varsa düzeltin). Bizim de okullar da, çocukluğumuz da yaptığımız şeyler buna benzer gibi görünse de, temelini düşündüğümüzde herşeyi hiçbir kaynak yokken keşfetmiş & icat etmiş & öğrenmeyi öğrenmiş bir türüz. Böyle düşününce bence bilgisayar yanımızda sıfır kalıyor.




  • welrocken W kullanıcısına yanıt
    ben zaman içerisinde bu seviyeye ulaşabileceğimizi düşünüyorum daha çok başındayız attığım videodaki kadının söylediği gibi daha 3 yaşındaki bir çocuk gibi anca düşünebiliyor, bunun yanısıra beyin çok karmaşık bir yapı ve hakkında bilmediğimiz çok fazla şey var beynin yapısını ne kadar fazla anlarsak programlama konusunda da ileri gitmemiz o kadar mümkün olabilir biz sadece beynin bir bölümünün bir işlemini yaptırmaya çalışıyoruz bu çok kısıtlı bir alan buna rağmen gereken veri miktarı - sadece resimler konusunda - milyonlar hatta milyarlarca resim bu devasa bir rakam , şunun gibi düşün ekrana bir kod yazdırmak bir basit döngü veya if yapısı kullanmak programlama sayılamayacak kadar basit bir şey tek başına pek bir anlamı olmayan bir basit kodlama fakat bunların birleşimiyle oluşan büyük kompleks bir programlar yapılabiliyor vb vb ...
  • Hatırlarsanız bundan seneler önce 90'lı yıllardı sanırım bilgisayarlarda karabasan isminde bir konsol eğlence programı vardı. PC ile sohbet ediyorduk komik komik cevaplar veriyordu, hatta bize ters cevaplar verip küfür ediyordu, soru soruyordu falan. Her neyse bu konuyu görünce yine aklıma direk bu program geldi ve bunun benzerini yapma isteği uyandı bende. Ama hala anlamadığım bir şey var mesela programda bize "Kaç yaşındasın?" diye sorduğunda biz ona "Yaşım 20", "20 yaşındayım" veya "yirmi" gibi aynı anlama gelen farklı cevaplar versek bile bize aynı cevabı veriyordu sanki gerçek bir bireyin algılaması. İşte bu nasıl yapılıyor onu merak ediyorum?
  • quote:

    Orijinalden alıntı: Crymone

    Hatırlarsanız bundan seneler önce 90'lı yıllardı sanırım bilgisayarlarda karabasan isminde bir konsol eğlence programı vardı. PC ile sohbet ediyorduk komik komik cevaplar veriyordu, hatta bize ters cevaplar verip küfür ediyordu, soru soruyordu falan. Her neyse bu konuyu görünce yine aklıma direk bu program geldi ve bunun benzerini yapma isteği uyandı bende. Ama hala anlamadığım bir şey var mesela programda bize "Kaç yaşındasın?" diye sorduğunda biz ona "Yaşım 20", "20 yaşındayım" veya "yirmi" gibi aynı anlama gelen farklı cevaplar versek bile bize aynı cevabı veriyordu sanki gerçek bir bireyin algılaması. İşte bu nasıl yapılıyor onu merak ediyorum?

    Burada anlatıldığı örnekteki gibi (yanlış görmediysem) kullanıcıdan öğreniyorsa çok normal. Yok kullanıcıdan öğrenerek değil de bir dictionary mantığı ile çalışıyorsa da bu mümkün. Kısaca mantık şu:
    Kaç yaşındasın anlamına gelebilecek cümlelerin ön tanımlı cevapları oluyor, dolayısıyla hepsine aynı cevap vermesi hatta her seferinde farklı farklı cevaplar vermesi çok zor şeyler değil. Hatta bir dictionaryden öte şeyler değil. Biraz da belki string manipülasyonu.




  • 
Sayfa: önceki 123
Sayfaya Git
Git
sonraki
- x
Bildirim
mesajınız kopyalandı (ctrl+v) yapıştırmak istediğiniz yere yapıştırabilirsiniz.