Demis Hassabis’in oyunlardan ve sinirbilime uzanan yolculuğu, DeepMind, AlphaGo ve AlphaFold ile yaptığı çalışmaları ve modern yapay zekadan çıkarılacak dersleri net şekilde anlatan bir biyografi.
Demis Hassabis, AlphaGo ve AlphaFold'ın arkasındaki araştırma laboratuvarı DeepMind'ın kurucu ortaklarından biri olarak bilinen bir İngiliz bilim insanı ve girişimcidir. Onun çalışmaları önemlidir çünkü yapay zekayı “ilginç demolar” seviyesinden, belirli ve yüksek riskli görevlerde en iyi insan uzmanları geçebilen sistemlere taşıdı—ve sonra bu fikirleri çok farklı alanlara yeniden uyguladı.
Hassabis'in yapay zekayı insanlarla rekabet edecek hale getirdiği söylendiğinde genellikle görev performansı kastedilir: bir yapay zeka, karmaşık bir oyunu kazanmak veya protein yapısını tahmin etmek gibi net tanımlı bir hedefte insanlara denk veya daha iyi olabilir. Bu, genel zeka ile aynı şey değildir.
AlphaGo dünyayı insanların anladığı şekilde “anlamıyordu”; go oynamayı son derece iyi öğrendi. AlphaFold “biyoloji yapmıyor”; dizilerden 3B protein şekillerini dikkat çekici doğrulukla tahmin ediyor. Bu sistemler dar kapsamlıdır, ama etkileri geniştir çünkü öğrenmeye dayalı yöntemlerin bir zamanlar yalnızca insan sezgusu gerektirdiği düşünülen sorunları çözebileceğini gösterdiler.
Hassabis'in belirleyici biri olarak görülmesinin temelinde birkaç başarı vardır:
Bu bir kahramanlık öyküsü veya abartı yazısı değil. Net gerçeklere bağlı kalacağız, atılımların anlaşılmasını kolaylaştıracak bağlam sağlayacağız ve pratik çıkarımlar sunacağız—öğrenme sistemlerini nasıl düşünmelisiniz, “insan-düzeyi” gerçekte ne anlama gelir ve AI uzman düzeyinde performans göstermeye başladığında etik ve güvenlik tartışmaları neden doğal olarak takip eder.
Demis Hassabis'in yapay zekaya giden yolu soyut teorilerle başlamadı. Oyunlarla başladı—fikirleri test edebileceğiniz, hatalar yapıp güvenle öğrenebileceğiniz ve anında geri bildirim alabileceğiniz yapılandırılmış dünyalar.
Çocukluğunda satranç ve diğer strateji oyunlarında başarılıydı; uzun vadeli planlama konusunda erken bir rahatlık geliştirdi: sadece “iyi bir hamle” seçmezsiniz, oyunu birkaç adım öteye taşıyacak hamleyi seçersiniz. Bu alışkanlık—tek bir eylem yerine ardışık düşünme—modern yapay zeka sistemlerinin zaman içinde nasıl karar aldığını öğrenmesiyle yakından örtüşür.
Rekabetçi oyunlar şu tür bir disiplini zorunlu kılar:
Bunlar slogan değil, pratik becerilerdir. İyi bir oyuncu sürekli olarak sorar: Hangi seçenekler mevcut? Rakip bir sonraki hamlede ne yapma olasılığı yüksek? Yanılmanın maliyeti nedir?
Hassabis ayrıca oyun geliştirme üzerinde çalıştı; sadece oynadı değil, üretti de. Oyun geliştirme, aynı anda birçok etkileşen parçayla uğraşmayı gerektirir: kurallar, teşvikler, zaman sınırları, zorluk eğrileri ve küçük değişikliklerin tüm deneyimi nasıl etkilediği gibi.
Bu somut anlamda “sistemsel düşünce”dir—performansı tek bir hileye değil, tüm kurulumun sonucu olarak görmek. Bir oyunun davranışı, bileşenlerinin nasıl birleştiğinden doğar. Daha sonra bu zihniyet AI araştırmasında da görülür: ilerleme genellikle doğru veri, eğitim yöntemi, hesaplama, değerlendirme ve net hedeflerin bir kombinasyonuna bağlıdır.
Bu erken temeller—stratejik oyun ve karmaşık, kural tabanlı ortamlar inşa etme—neden sonraki çalışmalarında etkileşim ve geri bildirim yoluyla öğrenmeye vurgu yaptığını açıklar; yalnızca elle yazılmış talimatlara dayanmak yerine.
Demis Hassabis sinirbilimi yapay zekadan sapma olarak görmedi; daha iyi sorular sormanın bir yolu olarak gördü: Deneyimden öğrenmek ne demek? Faydalı bilgiyi ezberlemeden nasıl saklarız? Gelecek belirsiz olduğunda ne yapacağımıza nasıl karar veririz?
Basitçe söylemek gerekirse, öğrenme geri bildirim temelinde davranışı güncellemektir. Bir çocuk sıcak bir kupağı bir kez elleyip daha dikkatli olur. Bir yapay zeka sistemi benzer şekilde davranabilir: eylemleri dener, sonuçları görür ve ayarlar.
Bellek, sonra işe yarayacak bilgiyi tutmaktır. İnsanlar hayatı video gibi kaydetmez; kalıpları ve ipuçlarını saklarız. Yapay zekada bellek, geçmiş deneyimleri kaydetmek, iç özetler oluşturmak veya bilgiyi yeni durumlarda kullanılabilir hâle sıkıştırmak anlamına gelebilir.
Planlama, ileriye dönük düşünerek eylem seçmektir. Trafikten kaçınmak için bir rota seçtiğinizde olası sonuçları hayal edersiniz. Yapay zekada planlama genellikle “ne olursa…” diye simülasyon yapmayı ve en iyi görünen seçeneği seçmeyi içerir.
Beyni incelemek, veriden verimli öğrenme veya hızlı tepkileri kasıtlı düşünme ile dengeleme gibi çözülmesi gereken problemleri önerebilir. Ancak bağıntıyı abartmamak önemlidir: modern bir sinir ağı bir beyin değildir ve biyolojiyi bire bir kopyalamak amaç değildir.
Değer pragmatiktir. Sinirbilim, zekânın ihtiyaç duyduğu yetenekler hakkında ipuçları sunar (genelleme, uyum sağlama, belirsizlik altında akıl yürütme) ve bilgisayar bilimi bu ipuçlarını test edilebilir yöntemlere dönüştürür.
Hassabis'in geçmişi, alanları karıştırmanın nasıl kaldıraç yaratabileceğini gösterir. Sinirbilim doğal zekaya dair merakı teşvik eder; AI araştırması ise ölçülebilir, geliştirilebilir ve karşılaştırılabilir sistemler inşa etmeyi zorunlu kılar. Birlikte, kuramsal fikirleri (akıl yürütme, bellek gibi) aslında işe yarayan somut deneylere bağlamaya zorlar.
DeepMind, tek bir akıllı uygulama oluşturmak yerine genel öğrenme sistemleri yaratmayı hedefleyen açık ve alışılmadık bir amaçla başladı—deneyimle gelişebilen, farklı problemleri çözmeyi öğrenebilen yazılım.
Bu hırs, şirketin her yönünü şekillendirdi. “Gelecek ay hangi özelliği yayınlayalım?” diye sormak yerine kurucu soru daha çok “Daha önce görmediği durumlarda bile gelişmeye devam edebilecek nasıl bir öğrenme makinesi olabilir?” şeklindeydi.
DeepMind, tipik bir yazılım girişiminden çok akademik bir laboratuvar gibi organize edildi. Çıktı sadece ürünler değildi—araştırma bulguları, deney sonuçları ve test edilebilecek yöntemler de hedeflendi.
Tipik yazılım şirketleri sıklıkla gönderime odaklanır: kullanıcı hikayeleri, hızlı iterasyon, gelir hedefleri ve kademeli iyileştirmeler.
DeepMind ise keşfe odaklandı: başarısız olabilecek deneylere zaman ayırma, zor problemlere derinlemesine dalma ve uzun vadeli sorular etrafında kurulan ekipler. Bu, mühendislik kalitesini görmezden geldiği anlamına gelmez—mühendislik araştırma ilerlemesini destekledi, tam tersi değil.
Büyük bahisler, ölçülebilir hedeflerle desteklenmediğinde belirsizleşebilir. DeepMind, açık, zor ve değerlendirmesi kolay kıstaslar seçme alışkanlığı edinmişti—özellikle başarıyı tartışmasız belirleyen oyunlar ve simülasyonlar.
Bu pratik bir araştırma ritmi yarattı:
İş dikkat çekince DeepMind daha büyük bir ekosistemin parçası oldu. 2014'te Google DeepMind'ı satın aldı, bu da tek başına ulaşılamayacak kaynaklar ve hesaplama ölçeği sağladı.
Kurucu kültür—yüksek hırsla birlikte titiz ölçüm—önemini korudu. DeepMind'ın erken kimliği “AI araçları yapan bir şirket” değil, “öğrenmenin kendisinin nasıl inşa edilebileceğini anlamaya çalışan bir yer” şeklindeydi.
Pekiştirmeli öğrenme, bir yapay zekanın yaparak öğrenme yoludur; her duruma doğru cevap gösterilmez.
Birine serbest atış öğretmeyi hayal edin. Ona her olası atış için mükemmel kol açısını göstermezsiniz. Denemesine izin verirsiniz, sonucu izlersiniz ve basit geri bildirim verirsiniz: “Bu daha yakın oldu”, “Bu çok kaçtı”, “İyi olanı daha çok yap.” Zamanla ayarlar.
Pekiştirmeli öğrenme benzer çalışır. Yapay zeka bir eylem yapar, ne olduğunu görür ve o sonucun ne kadar iyi olduğunu işaret eden bir puan (“ödül”) alır. Hedef, zaman içinde daha yüksek toplam ödüle yol açan eylemleri seçmektir.
Ana fikir deneme ve hata + geri bildirim. Bu yavaş görünebilir—ta ki denemelerin otomatikleştirilebileceğini fark edene kadar.
Bir kişi öğleden sonra 200 atış çalışabilir. Bir yapay zeka milyonlarca “atışı” simüle edilmiş bir ortamda pratik yapabilir, insanların yıllarca rastlayacağı kalıpları öğrenebilir. Bu, pekiştirmeli öğrenmenin oyun oynayan AI'da merkezi olmasının nedenlerinden biridir: oyunlarda net kurallar, hızlı geri bildirim ve başarıyı ölçmenin nesnel yolları vardır.
Birçok AI sistemi etiketli veri (doğru cevapların olduğu örnekler) gerektirir. Pekiştirmeli öğrenme kendi deneyimini üreterek bu bağımlılığı azaltabilir.
Simülasyon ile AI hızla ve güvenle pratik yapar. Self-play ile kendi kopyalarına karşı oynayarak gelişir ve iyileştikçe daha zorlu rakiplerle karşılaşır. İnsanların örnek etiketlemesine ihtiyaç kalmadan eğitim için bir müfredat oluşturur.
Pekiştirmeli öğrenme sihir değildir. Genellikle devasa miktarda deneyim (veri), pahalı hesaplama ve dikkatli değerlendirme gerektirir—bir yapay zeka eğitimde “kazanabilir” ama biraz farklı koşullarda başarısız olabilir.
Ayrıca güvenlik riskleri vardır: yanlış ödül optimize etmek istenmeyen davranışlara yol açabilir, özellikle de yüksek etkili alanlarda. Hedeflerin ve testlerin doğru ayarlanması, öğrenme kadar önemlidir.
AlphaGo'nun 2016'da Lee Sedol ile yaptığı maç kültürel bir dönüm noktası oldu çünkü Go uzun süre bilgisayarlar için "son kale" sayılmıştı. Satranç karmaşıktır, ama Go daha bunaltıcıdır: olası tahta pozisyonları çok daha fazladır ve iyi hamleler genellikle doğrudan taktikten çok uzun vadeli etki ve desen sezgisine dayanır.
Brute-force (kaba kuvvet) yaklaşımı—her olası geleceği hesaplamaya çalışmak—kombinatorik bir patlamaya yol açar. Güçlü Go oyuncuları bile her seçimi düz bir hesaplama dizisi olarak açıklayamaz; çoğu deneyime dayalı yargıdır. Bu, el ile yazılmış kurallara dayanan eski nesil programlar için Go'yu kötü bir eşleşme yapıyordu.
AlphaGo ya “sadece hesapladı” ya da “sadece öğrendi” demek doğru olmaz. İkisini birleştirdi. İnsan oyunları üzerinde (sonra self-play ile) eğitilen sinir ağlarıyla hangi hamlelerin umut verici olduğunu öğrendi. Sonra bu öğrenilmiş sezgilerle yönlendirilen odaklı bir arama kullanarak varyasyonları keşfetti. Bunu, sezgiyi (öğrenilmiş kalıplar) muhakeme (ileriyi görme) ile eşleştirmeye benzetin.
Bu zafer, makine öğrenmesi sistemlerinin yaratıcılık, uzun vadeli planlama ve ince dengeler gerektiren bir alanda ustalaşabileceğini gösterdi—üstelik Go stratejisini insan tarafından kodlamaya ihtiyaç duymadan.
Genel zeka sahibi olduğu anlamına gelmiyordu. İlgisiz problemlere yeteneğini transfer edemiyor, insan gibi akıl yürütmesini açıklayamıyor veya Go'yu bir insan kültürel pratiği olarak anlamıyordu. Tek bir görevde olağanüstüydü.
Kamu ilgisi arttı, ama daha derin etki araştırma içindeydi. Maç, büyük ölçekli öğrenme, uygulama yoluyla kendini geliştirme ve aramayı bir araya getiren bir yolun geçerli olduğunu doğruladı—karmaşık ortamlarda üst düzey performansa ulaşmak için pratik bir reçete sundu.
Bir başlık zaferi AI'yi “çözdü” gibi hissettirebilir, ama parlak performans gösteren çoğu sistem kurallar değiştiğinde başarısız olur. Bir atılım sonrası daha anlamlı hikaye, dar, özel çözümden genelleşebilen yöntemlere doğru itiştir.
AI'de genelleme, özel olarak eğitilmediğiniz yeni durumlarda iyi performans gösterebilme yetisidir. Bir sınavı ezberlemekle gerçekten konuyu anlamak arasındaki farktır.
Sadece aynı kurallar, aynı rakipler, aynı ortam altında kazanan bir sistem hâlâ kırılgandır. Genelleme şöyle sorar: kısıtları değiştirirsek, sıfırdan başlamadan uyum sağlayabilir mi?
Araştırmacılar, her görev için ayrı bir "hile" yazmak yerine görevler arası aktarılabilen öğrenme yaklaşımları tasarlamaya çalışır. Pratik örnekler:
Amaç, tek bir modelin her şeyi bir anda yapması değil; ilerlemenin çözümün ne kadarının yeniden kullanılabilir olduğuyla ölçülmesidir.
Kıyaslamalar AI'nin "standart testleri"dir: ekiplerin sonuçları karşılaştırmasını, iyileşmeleri takip etmesini ve neyin işe yaradığını görmesini sağlar. Bilimsel ilerleme için gereklidir.
Ama kıyaslamalar, hedef hâline geldiğinde yanıltıcı olabilir. Modeller testin tuhaflıklarına aşırı uyum sağlayabilir veya gerçek dünya anlayışını yansıtmayan açıkları kullanarak başarabilir.
“İnsan-düzeyi” genellikle belirli bir ölçüde ve belirli bir ortamda insanların eşdeğeri anlamına gelir—geniş esneklik, yargı veya sıradan sağduyu anlamına gelmez. Bir sistem dar kurallar altında uzmanları geçebilir ama ortam değişince zorlanır.
Gerçek çıkarım, kutlanan bir zafer sonrası takip eden araştırma disiplindir: daha zor varyasyonlarda test etmek, transferi ölçmek ve yöntemin tek bir aşamayı aştığını kanıtlamak.
Proteinler canlıların içindeki küçük “makinelerdir”. Uzun bir amino asit zinciri olarak başlarlar ve sonra zincir belirli bir 3B şekle bükülür ve çöker—bir kağıdın origamiye dönüşmesi gibi.
Son şekil önemlidir çünkü proteinin ne yapabileceğini büyük ölçüde belirler: oksijen taşımak, enfeksiyonla savaşmak, sinyal göndermek veya doku oluşturmak gibi. Zorluk, protein zincirinin astronomik sayıda şekilde bükülebilmesi ve doğru şeklin sadece diziye bakarak çıkarsanmasının zor olmasıdır. On yıllarca bilim insanları yapıları belirlemek için yavaş, pahalı laboratuvar yöntemlerine bağımlı kaldılar.
Bir proteinin yapısını bilmek, sokak adını bilmek yerine ayrıntılı bir haritaya sahip olmak gibidir. Bu, araştırmacılara yardımcı olur:
Bu, hemen bir ürüne dönüşmese bile, birçok sonraki çalışmanın dayandığı zemini iyileştirir.
AlphaFold, makine öğrenmesinin birçok protein yapısını dikkat çekici doğrulukla tahmin edebileceğini gösterdi; çoğu zaman laboratuvar tekniklerinin ortaya koyacağına yakın sonuçlar verdi. Ana katkısı “biyolojiyi çözmek” değil, yapısal tahminleri çok daha güvenilir ve erişilebilir hâle getirerek araştırmanın darboğazlarını hafifletmekti—projelerin erken aşamalarında daha iyi başlangıç noktaları sunmak.
Yapının tahmin edilmesini hazır bir ilacın üretilmesiyle karıştırmamak gerekir. İlaç keşfi hâlâ hedef doğrulama, molekül testleri, yan etki anlayışı ve klinik denemeler gerektirir. AlphaFold'un etkisi, araştırmayı kolaylaştırmak ve hızlandırmak—hazır ilaçlar değil—şeklinde tarif edilmelidir.
Hassabis'in çalışmaları genellikle AlphaGo veya AlphaFold gibi başlık anlarıyla anlatılır, ama daha taşınabilir ders DeepMind'ın çabasını nasıl yönlendirdiğidir: net hedefler, ölçülebilir ilerleme ve amansız yineleme döngüsü.
DeepMind'daki atılım projeleri genellikle net bir hedef ("bu görev sınıfını çöz") ve dürüst bir skorbord ile başlar. Bu skorbord, ekiplerin etkileyici demoları gerçek yetenek sanmalarını engeller.
Değerlendirme belirlendikten sonra iş yinelemeye dönüşür: inşa et, test et, başarısız olanı öğren, yaklaşımı ayarla, tekrarla. Döngü çalışmaya başladıktan sonra ölçeklenir—daha fazla veri, daha fazla hesaplama, daha uzun eğitim süresi ve genellikle daha büyük, daha iyi tasarlanmış model. Çok erken ölçeklemek sadece karışıklığı hızlandırır.
Erken AI sistemlerinin çoğu insanlar tarafından yazılan açık kurallara dayanıyordu ("eğer X ise, Y yap"). DeepMind başarıları, öğrenilmiş temsillerin avantajını vurguladı: sistem deneyimden doğrudan faydalı kalıplar ve soyutlamalar keşfeder.
Bu önemlidir çünkü gerçek problemler kenar durumlarla doludur. Kurallar karmaşıklık arttıkça kolayca kırılırken, öğrenilmiş temsiller güçlü eğitim sinyalleri ve dikkatli değerlendirme ile eşleştirildiğinde genelleyebilir.
DeepMind tarzının ayırt edici niteliği disiplinler arası ekip çalışmasıdır. Teori neyin işe yarayabileceğini gösterir, mühendislik ölçekli eğitimi mümkün kılar ve deney herkesin dürüst kalmasını sağlar. Araştırma kültürü kanıta değer verir: sonuçlar sezgiyle çeliştiğinde ekip veriyi takip eder.
Bir üründe AI uyguluyorsanız, çıkarım "modeli kopyala" değil, "yöntemi kopyala" şeklinde olmalıdır:
Eğer bunları hızla dahili bir araçta denemek istiyorsanız (tam bir mühendislik hattı kurmadan), Koder.ai gibi bir vibe-coding platformu prototip oluşturmanıza ve teslim etmenize yardımcı olabilir: sohbetle uygulamanızı tanımlayabilir, bir React web UI üretebilir, Go backend ve PostgreSQL ekleyebilir ve Planlama modu, snapshot'lar ve geri alma ile yineleyebilirsiniz. Ekipler için kaynak kodu dışa aktarma ve dağıtım/barındırma seçenekleri, “çalışan prototip”ten “sahiplenilebilir üretim kodu”na geçmeyi kolaylaştırır.
Yapay zeka sistemleri belirli görevlerde insanları yakaladıkça veya aştıkça tartışma “kurabilir miyiz?”den “uygulamalı mı ve nasıl?”a kayar. Yapay zekayı değerli kılan yetenekler—hız, ölçek ve özerklik—aynı zamanda yanlış kullanım veya hataların sonuçlarını daha ciddi hale getirebilir.
Daha yetenekli modeller beklenmedik şekillerde yeniden amaçlanabilir: ikna edici yanlış bilgi üretmek, siber suistimali otomatikleştirmek veya zararlı kararlama süreçlerini hızlandırmak gibi. Kötü niyet olmasa bile hatalar daha önemli olabilir—yanlış tıbbi öneri, önyargılı işe alım filtresi veya kesinmiş gibi sunulan güvenilmez bir özet.
Öncü sistemler geliştiren örgütler için güvenlik aynı zamanda pratik bir meseledir: güven kaybı, düzenleyici risk ve gerçek dünyada zarar ilerlemeyi teknik sınırlamalar kadar baltalayabilir.
Sorumlu geliştirme genellikle abartı yerine kanıt vurgular:
Bu adımlar güvenliği garanti etmez, ama birlikte bir modelin en şaşırtıcı davranışlarının kamuoyunda keşfedilme ihtimalini azaltır.
Açık bilim ile risk yönetimi arasında gerçek bir gerilim vardır. Metodların yayınlanması ve model ağırlıklarının paylaşılması araştırmayı ve şeffaflığı hızlandırabilir, ama aynı zamanda kötü niyetlilerin eşiğini düşürebilir. Hızla ilerlemek rekabet avantajı sağlayabilir; ama acele etmek yetenek ile kontrol arasındaki farkı genişletebilir.
Ayağını yere basan bir yaklaşım, sürüm kararlarını potansiyel etkiye göre eşleştirmektir: riskler ne kadar yüksekse, kademeli dağıtımlar, bağımsız değerlendirme ve daha sınırlı erişim için o kadar güçlü bir gerekçe vardır—en azından riskler daha iyi anlaşılana kadar.
Hassabis’in kilit dönüm noktaları—DeepMind'ın araştırma-öncelikli kültürü, AlphaGo'nun kararlılık alanındaki sıçraması ve AlphaFold'un biyolojiye etkisi—bir büyük kaymaya işaret ediyor: yapay zeka, net bir hedef tanımlanabildiği, geri bildirim sağlanabildiği ve öğrenmenin ölçeklendirilebildiği durumlarda genel amaçlı bir problem çözme aracına dönüşüyor.
Bu zaferlerin gösterdiği şeyten daha da önemlisi bir kalıp var. Atılımlar genellikle güçlü öğrenme yöntemleriyle dikkatle tasarlanmış ortamların (oyunlar, simülasyonlar, kıstaslar) buluştuğu ve sonuçların affetmeyen, kamuya açık başarı ölçüleriyle test edildiği zaman gerçekleşir.
Modern AI, insanlardan daha hızlı çözüm uzaylarını taramada ve kalıp tanımada iyidir—özellikle çok veri, tekrarlanabilir kurallar veya ölçülebilir bir skoru olan alanlarda. Bu protein yapı tahmini, görüntü ve konuşma görevleri ve çok sayıda deneme yapabileceğiniz karmaşık sistemlerin optimizasyonunu içerir.
Günlük ifadeyle: AI seçenekleri daraltmada, gizli yapıları tespit etmede ve hızlı taslak çıktılar üretmede iyidir.
Etkileyici sistemler bile eğitim aldıkları koşullar dışında kırılgan olabilir. Zorluk yaşayabilecekleri alanlar:
Bu nedenle “daha büyük” otomatik olarak “daha güvenli” veya insanların beklediği anlamda “daha akıllı” değildir.
Daha derine inmek istiyorsanız, bu dönüm noktalarını bağlayan fikirler üzerinde durun: geri bildirim odaklı öğrenme, değerlendirme ve sorumlu dağıtım.
Daha fazla açıklayıcı yazı ve vaka çalışması için blog sayfalarına bakın.
AI'nin ekibinizi nasıl destekleyebileceğini araştırıyorsanız (veya beklentileri gerçekçi bir şekilde değerlendirmek istiyorsanız), fiyatlandırma seçeneklerini karşılaştırın.
Belirli bir kullanım durumunuz veya güvenli ve gerçekçi benimseme hakkında sorularınız varsa, iletişim kurun.
Demis Hassabis, DeepMind'ı kuran İngiliz bir bilim insanı ve girişimcidir. AlphaGo (oyun oynama) ve AlphaFold (protein yapı tahmini) gibi yapay zeka atılımlarıyla yakından ilişkilendirilir; bu çalışmalar, öğrenme temelli sistemlerin belirli, iyi tanımlanmış görevlerde uzman insan performansına ulaşabileceğini veya onu geçebileceğini gösterdi.
Genellikle belirli bir kıyaslanmış görevde performans anlamına gelir (ör. Go maçlarını kazanmak veya protein yapılarını doğru tahmin etmek).
Bu, sistemin geniş bir sağduyuya sahip olduğu, becerilerini kolayca farklı alanlara taşıyabildiği veya dünyayı insanlar gibi “anladığı” anlamına gelmez.
DeepMind, tipik teknoloji girişimlerinden farklı olarak önce araştırma laboratuvarı şeklinde kuruldu; tek bir uygulama yayınlamaktan ziyade genel öğrenme sistemlerinde uzun vadeli ilerlemeye odaklandı.
Pratikte bu şunları ifade etti:
Pekiştirmeli öğrenme (RL), deneyerek ve geri bildirimle öğrenme yöntemidir. Sisteme her durum için doğru cevap gösterilmez; bunun yerine eylemler denenir, sonuçlar gözlemlenir ve uzun vadeli ödülü artıracak davranışlar öğrenilir.
Aşağıdaki durumlarda özellikle faydalıdır:
Self-play, sistemin eğitim deneyimini insan etiketlerine ihtiyaç duymadan kendisinin üretmesi demektir: kopyalarına karşı oynar ve geliştikçe otomatik olarak daha zor rakiplerle karşılaşır.
Neden işe yarıyor:
Go, olası konum sayısının çok yüksek olması nedeniyle bilgisayarlar için zordu. AlphaGo aşağıdakileri birleştirerek başarı sağladı:
Bu karışım, el ile Go stratejisi kodlamaya dayanmadan karmaşık karar ortamlarında üst düzey performans elde etmenin pratik bir yolunu gösterdi.
Genelleme, eğitilmeyen yeni koşullarda da iyi performans gösterme yetisidir—kural değişiklikleri, yeni senaryolar, farklı dağılımlar gibi.
Bunu test etmenin pratik yolları:
Kıyaslamalar ortak bir skor tahtası sağlar, ama modeller testin tuhaflıklarına aşırı uyum sağlayabilir.
Yanılgılardan kaçınmak için:
Kıyaslamaları amaç değil, ölçüm olarak kullanın.
AlphaFold, birçok proteinin 3B şeklini amino asit dizisinden yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini gösterdi.
Bunun anlamı:
Ancak yapı tahmini, hazır ilaç üretmek anlamına gelmez; ilaç geliştirme hedef doğrulama, molekül testi, yan etki analizi ve klinik denemeler gerektirir.
İşi yapan modelin kendisini kopyalamayın; yöntemi kopyalayın:
Sistem yüksek etkiliyse, yapılandırılmış test (red-teaming), net kullanım sınırları ve kademeli dağıtımlar ekleyin.
