Google yapay zeka çalışmalarında farklı noktalara temas etmeyi sürdürüyor. Şirket, araştırmacılarının bu çalışmalarda geliştirdiği yeni bir yöntemi daha gözler önüne çıkardı. Söz konusu yöntem, bilgisayarlara hangi resim ve fotoğrafların estetik açıdan insanların daha çok hoşuna gideceğini öğretecek.
Bilgisayarlar genellikle basit bir kategorizasyon ile resimleri grupluyor. Örneğin, fotoğraflar içlerinde bir kedi olup olmadığına göre bir grupta toplanabiliyor. Yeni çalışma, yapay zekâya kategorizasyonun ötesine geçme ve resmin kalitesini kategoriden bağımsız olarak ölçebilme yeteneği kazandırıyor.
Söz konusu süreç, Google tarafından Nöral Görüntü Değerlendirme (NIMA) olarak adlandırılıyor. Derin öğrenmeden yararlanarak katlamalı nöral ağı eğiten yöntem, böylelikle görüntülere tahmine dayalı notlar veriyor.
NIMA modeli, geleneksel yaklaşımın yerine resimleri 10 puan üzerinden notlandıran bir değerlendirmeyi tercih ediyor. Bu modeli kullanan bilgisayarlar, resimlerin hem genelini hem de belirli piksellerini mercek altına alıyor. Ardından bir insanın bu resme verebileceği nota karar veriliyor. Kısacası, yapay zekâ gerçek bir insanın ilgili görseli ne kadar seveceğini tahmin etmeye çalışıyor.
Bu durum bilgisayarların hissetmeye ve düşünmeye yaklaştığı anlamına gelmiyor. Ancak Google’ın yöntemi, bilgisayarların daha iyi sanatçı veya kuratörlere dönüşmesinin önünü açıyor. Bu sürecin çok sayıda resim arasından en iyisini belirlemek için kullanılması muhtemel görünüyor.
Google yapay zeka teknolojisinin çevresini anlayabilmesi için çalışıyor
Google yapay zeka teknolojisinin genel olarak çevreyi daha iyi anlayabilmesi için çalışıyor. Çevrenin anlaşılabilmesi, sürücüsüz otomobillerin de dahil olduğu pek çok yapay zekâ projesinin başarılı olması için büyük önem taşıyor. NIMA modelinin de yapay zekânın çevresini daha iyi algılayabilmesi konusunda atılmış önemli bir adım olduğu söylenebilir.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir. Satış ortaklığı açıklaması
