(Yapay) sinir ağı saçmalatmaca

Son dönemde derinlemesine öğrenme (deep learning) kavramı oldukça popüler. Bir çok problemde en güncel yapay öğrenme yöntemlerine hatrı sayılır derecede fark atıyor. Aslında fikir eski bir fikir, temelde yapay sinir ağlarından (artificial neural networks) hiçbir farkı yok. Bir ara gözden düşmüştü, hesaplama gücümüz ve konu hakkında anlayışımız ilerleyince camianın gündemine tekrar oturdu. Bu yapıları bu kadar güçlü yapan şey, sadece bir fonksiyonun parametrelerini değil, fonksiyonun kendisinin de en iyi olabilecek halini öğreniyor olması.

Bu yapılar alternatiflerine kıyasla baya becerikli, ses ve resim tanımada oldukça başarılılar. Örneğin milyonlarca resimde çok az hatayla aşağıdaki resimdekine benzer etiketlemeler yapabiliyor.

Deep learning tarafından etiketlenmiş bir resim. Kaynak: http://goo.gl/30neSn

Yapay sinir ağlarını ilk duyduğumda çok heyecanlanmıştım, hatta hala yapay bir bilinç üretilecekse buna benzer mekanizmalar yardımıyla gerçekleşeceğini düşünüyorum; aşırı basit bir sürü bileşenin etkileşimlerinin karmaşık davranışlar doğurması biçiminde. Bence illa ki yapay bilincin öğelerinin beyininkilere benzemesi gerekmiyor, altta yatan mekanizmayı çözmemiz yeterli. Benzer mantıkta, ürettiğimiz uçakların hiçbiri kuş gibi kanat çırparak havada ilerlemiyor.

Yakın zamanda yapılan bir kaç araştırma bu yapıların çok ciddi bir açığını keşfetti. Bu sinir ağlarının kör noktası var! Öyle ki, mesela yukarıdaki köpek resmini gözle ayırt edilemeyecek kadar değiştirip resimde aslında cep telefonu olduğuna ikna edebiliriz. Aşağıdaki resimde, soldaki resim ortadaki değişikliğe uğratılıp sağdaki resim elde ediliyor. Ve derinlemesine öğrenme sistemleri sağdakileri çok yüksek bir kesinlikle deve kuşu zannediyor!

Kaynak: http://arxiv.org/abs/1312.6199

Yakın zamanda yapılan başka bir çalışmada, bu derinlemesine öğrenme sistemlerine saçma sapan resimleri aslında bir şeylermiş gibi yutturabileceklerini gösteriyorlar. Aşağıda bu yapıların, özel yollardan üretilmiş abuk subuk resimleri nelere benzettiğinin bir örneği var:

Kaynak: http://arxiv.org/abs/1412.1897v4

Aslında bu zihin tutulmaları yapay sistemlere özgü değil. Hatta sanatın temelinde bu var. Çok iddialı girişimi biraz açayım. İstanbul'da yaşayanlarınız belki farketmiştir, bazı martıların gagalarının ucunda kırmızı bir leke vardır. Bilimadamları da oyuncak bir martı yapmışlar ona gaga takmışlar, bir de almışlar yavru bir martıyı koymuşlar sahte martının önüne. Gaga tertemizken yavru martı tepkisiz kalmış. Bilimadamları sahte gaganın ucuna kırmızı lekeden koyunca yavrucak annesinden yemek isterken yaptığı hareketlerden yapmaya başlamış.

Esas kopuş sahte gaganın üzerine noktasal kırmızı leke yerine 3 tane çizgi çekince yaşanmış. Yavru martı çıldırmış, sahte martının önüne gelip bir martı yavrusunun normalde sergilemeyeceği türde hareketler yapmış, dört dönmüş.

Dişi martı, sahte gaga, çıldırtıcı çekicilikte sahte gaga Kaynak: https://goo.gl/xCIuv9

Başka bir deyişle, doğal koşullarında oluşmayacak uyaranı sisteme yapay yollardan verince sistem saçmalayabiliyor. Tabi ki her yapay uyaran için bu geçerli değil, saçmalamaya yol açacak uyaranın bir şekilde sıradan uyaranla bağı var, ona benziyor. Ama, bu uyaranın tam olarak ne olabileceğini de çeşitlemeleri denemeden bilemiyoruz. Örneğin 3 kırmızı çizginin mi yoksa noktasal mavi bir lekenin mi daha büyük saçmalamaya yol açacağını test etmeden öngöremiyoruz.

Aslında sanat tam da bu mekanizmadan doğuyor. Zihnimiz kabaca belli girdilere belli çıktılar üretmeye yönelik çalışmak üzere bağlantılar içeriyor, tabi ki bu girdiler ve çıktılar biyolojik ve kültürel yollar ile şekilleniyor. Sanatçı bu bağlantıların şimdiye kadar hiç beklemediği olasılıkları keşfediyor ve bizler üzerinde çok acayip duygu durumları uyandırıyor.

Demem o ki, yapay sinir ağlarının kör noktaları aslında çok uzun zamandır bir arada yaşadığımız bir olgu. Hatta yapay bilincin bir şekilde sanat anlayışına sahip olmasını istiyorsak bu kör noktalar gerekli bile.