Yapay Zeka Modelleri Bilgiyi Nasıl Hatırlar?

Yapay zeka hafızası bilgiyi insanların hafızasından oldukça farklı şekilde işler. Çok zaman yapay zeka kullanırken sorduğumuz bir soru var: “acaba daha önce söylediklerimi hatırlıyor mu?” Hemen herkesin sorduğu bu sorunun cevabı çoğunlukla tahmin edilenden çok daha farklıdır. Bunu anlayabilmek için yapay zeka hafızası kavramını bilmek gerekiyor.

Chatgpt gibi yapay zekalar bilgiyi belirli bir eğitim sırasında alır. Modeller eğitim aşamasında birçok makale, kitap ve web sayfaları ile eğitilirler. Devasa metin yığınını inceleyen dil modelleri daha sonra bunların birbirleri ile olan ilişkilerini belirli cümle bağlamlarıyla kullanmayı öğrenirler. Öğrenme süreci sonrasında ortaya birçok sayısal değer çıkıyor.

Her değer de dilin bir yapıtaşı haline geliyor. Daha sonra modele bir soru yöneltildiğinde yapı taşları kullanılarak adım adım mantıklı bir kelime seçilerek cevap oluşturuluyor. Yapay zeka hafızası nedir, ne anlama gelir, modeller gerçekten bilgiyi hatırlıyor mu sorusunun yanıtlarını yazımızın devamında sunuyoruz.

Yapay Zeka Hafızası Kavramı Ne Anlama Gelir?

İnsanlar genelde belirli durumlara ve ilişkilere dair anılar biriktirir. İlişkili bir durum olduğunda da geçmişe gömülen bu anılar bir anda ortaya çıkar. Bu insanların hafızasının çalışma şeklidir. Yapay zeka modellerine de bir soru sorduğunuzda size geçmiş konuşmalardan örnekler vererek cevap verebilir. Bu da yapay zeka bilgiyi hatırlıyor algısı oluşturabilir. Aslında burada işleyen süreç insanların hafıza şeklinden daha farklıdır. Yapay zeka hafızası işleyişi hakkında şunlar söylenebilir:

İnsanların beyninde anılar tek bir yerde saklanır. Fakat yapay zeka modellerinde bu durum daha farklıdır.

Yapay zeka modeli eğitim sürecinde devasa miktardaki metinden birtakım dil kalıplarını öğreniyor.

Öğrendiği bilgi kalıpları model tarafından birtakım sayısal değerler haline dönüştürülüyor.

Bu şekilde her kelimeyi tek tek üretiyor.

Yani yapay zeka sistemi bilgiyi geri çağırmıyor. Öğrenilen örüntülerden anlık olarak yeniden ortaya çıkarıyor.

Önemli Bilgi: Genelde yapay zeka sistemleri için kullanılan “hafıza” ifadesi insan hafızası ile aynı değildir. Sadece sistemin insan diline ne kadar yakın olduğunu ifade etmek için kullanılmaktadır. Klasik anlamda hatırlamaz. Daha çok sayısal istatistiklerle bilgiyi geri çağırır.

Yapay Zeka Modelleri Gerçekten Hatırlıyor mu?

Yapay zeka modelleri gerçekten bilgiyi hatırlıyor mu sorusuna hemen herkes bir yanıt arıyor. ChatGpt gibi yapay zeka uygulamaları ile uzun bir süre sohbet ettiğinizde geçmiş bilgileri de kullanarak size yanıt verir. Bu durum da sizinle ilgili her şeyi biliyor gibi görünür. Fakat gerçek bundan daha farklıdır. Model böyle durumlarda sohbet anında yalnızca o an verilen metni görür. Daha sonra bu metni sohbet bittikten sonra kalıcı hafızadan silinir.

Bir sonraki sohbete geçildiğinde ise model sizi sıfırdan yeni bir kişi gibi karşılar. Model tarafından bilinen konular yapay zeka eğitimi sırasında öğrendiği dil kalıpları ile dünya bilgisidir. Yani modeller hatırlamaz ve o anki konuşma içeriğini kullanarak tutarlı cevaplar verir.

Yapay Zeka ve İnsan Hafızası Arasındaki Farklar

Yapay zeka hafızası ile insan hafızası birbirinden ciddi anlamda farklıdır. Yapay zekanın bilgiyi işleme şekli ile insan hafızasının hatırlama şekli farklı şekilde işler. Bunu aşağıdaki karşılaştırma tablosunda daha net şekilde görebiliriz:

Yapay Zeka ve İnsan Hafızası Arasındaki Farklar

Yapay Zeka Bilgiyi Nasıl Öğrenir ve Nerede Tutar?

Yapay zeka eğitimi dil motelinin tutarlı yanıtlar vermesi için önemlidir. Bundan dolayı bilgiyi nereden ve hangi kaynaktan aldığına bakmak gerekiyor. Yazımızın diğer kısımlarında da belirttiğimiz gibi aslında modelin bilgileri ve kişileri hatırlamadığını söylemiştik. Burada akla takılan bir diğer konu ise şu oluyor. “peki neden her konuştuğumuzda bu kadar çok bilgi biliyor?” olabilir. Bu durum modelin eğitim sürecinde o bilgiyi nereden aldığı ve tuttuğu ile alakalıdır. Yapay zekanın bilgiyi öğrenme ve tutma süreci hakkında şunlar söylenebilir:

Eğitim sırasında model tüm veri gruplarını tek tek öğrenir. Kitaplardan, makalelerden ve web sitelerden bilgi toplar.

Bunu yapmasındaki temel neden bilgiyi ezberine almak değil. Aksine bu kelime ve kavramlar arasındaki ilişkileri çözmek.

Daha sonra ise öğrenilen ilişkiler için model içerisinde sayısal değerler işlenir.

Her sayısal değer büyük dil modellerinde çok büyük sayılara ulaşabilir.

Yani bilgiler cümleler olarak değil sayısal veriler şeklinde yer edinir.

Eğitim sonrasında da parametreler sabitlenerek kullanıma hazır hale gelir.

Bilgiler de dosyalarda tutulmaz. Modelin kendisi zaten bir bilgi ağı olarak inşa edilir.

Yapay Zeka Neden Bazı Bilgileri Yanlış Hatırlar?

Yapay zeka neden bazı bilgileri yanlış hatırlıyor diye sorduğunuzda ise durum yine çok basit bir nedenden kaynaklanır. Model cevap üretme esnasında ortaya çıkan bilginin doğru mu yoksa yanlış mı olduğuna bakmaz. Yalnızca sayısal verileri kullanır. Eğitim verisinde eğer az geçen ya da belirsiz kalmış bir konuyu sorarsanız en olası görünen cevabı boşlukları doldurarak verir. Bu durum da yapay zekanın yanlış bilgi vermesine neden olabilir.