Matematikle aram iyi olmasa bile merakıma dayanamayıp Yapay Genel Zeka araştırmaları yaptım. Araştırdığım fikirler bunlar oldu: AIXI[1], Gödel machine[2] ve NARS[3]. Bildiğim kadarıyla AIXI saf haliyle hesaplanamaz olması sebebiyle yaklaşımlar geliştirildi. Mesela MC-AIXI yaklaşımı ile kısmen gözlemlenebilir Pac-Man oyununu yapay zekaya oynatmak başarıldı[4]. Ancak bu o kadar masraflı bir fikirmiş ki gerçek hayat projelerine pek dökülebilecek bir taraf göremiyorum. Ayrıca bildiğim kadarıyla Gödel machine fikrinin bir implemantasyonu bile yok.
NARS fikrinin gerçek hayat projelerine uygulamak için OpenNARS for Applications[5] projesi yapılmış. Burada dikkatimi çeken bir takım başarılar gördüm. Mesela trafikte anomali tespiti girişimi[6] ve basit bir robotun yerdeki bir eşyayı diğer eşyaların yanına koyması[7]. Bunlar her ne kadar NARS'ın POC'ları olsa bile yeteri kadar kuvvetli değiller. Sonuçta NARS fikri "a general-purpose AI system" olarak kendisini tanımlayıp üzerine bir de "insufficient knowledge and resources" varsayımını temel olarak bu fikri geliştirip implement ettilerse daha güçlü POC'lar sunmalılardı diye düşünüyorum.
Onun dışında bulabildiğim bütün fikirler burada[8] toplanmış. Sence hangi fikir YGZ yapmaya en çok yakın olanı? Bir çoğumuz her ne kadar Reinforcement learning'in insanlara benzediği bilsek bile bunu bilmemiz YGZ'ye ulaşmamızda yetersiz olduğu için fikrini belirtirken "Bence Reinforcement learning yeterli." şeklinde yetersiz cevaplar verme.
[1]: AIXI - Wikipedia
[2]: Gödel machine - Wikipedia
[3]: NARS Introduction
[4]: AIXI - Wikipedia
[5]: GitHub - opennars/OpenNARS-for-Applications: General reasoning component for applications based on NARS theory.
[6]: [7]: [8]: AGI Introduction
Edit: Başlığın orjinali "Sence Yapay Genel Zeka'ya En Çok Yakın Olan Fikir Hangisi?" idi ancak onaydan geçtikten sonra "Yapay zekaya en çok yakın olan fikir hangisi?" başlığı konulmuş. "Sence" kısmının atılması mantıklıydı ancak "Genel" kısmının atılması ne yazık ki soru başlığını saçma yaptı. Ve soru başlığını düzenleyemiyorum.
NARS fikrinin gerçek hayat projelerine uygulamak için OpenNARS for Applications[5] projesi yapılmış. Burada dikkatimi çeken bir takım başarılar gördüm. Mesela trafikte anomali tespiti girişimi[6] ve basit bir robotun yerdeki bir eşyayı diğer eşyaların yanına koyması[7]. Bunlar her ne kadar NARS'ın POC'ları olsa bile yeteri kadar kuvvetli değiller. Sonuçta NARS fikri "a general-purpose AI system" olarak kendisini tanımlayıp üzerine bir de "insufficient knowledge and resources" varsayımını temel olarak bu fikri geliştirip implement ettilerse daha güçlü POC'lar sunmalılardı diye düşünüyorum.
Onun dışında bulabildiğim bütün fikirler burada[8] toplanmış. Sence hangi fikir YGZ yapmaya en çok yakın olanı? Bir çoğumuz her ne kadar Reinforcement learning'in insanlara benzediği bilsek bile bunu bilmemiz YGZ'ye ulaşmamızda yetersiz olduğu için fikrini belirtirken "Bence Reinforcement learning yeterli." şeklinde yetersiz cevaplar verme.
[1]: AIXI - Wikipedia
[2]: Gödel machine - Wikipedia
[3]: NARS Introduction
[4]: AIXI - Wikipedia
[5]: GitHub - opennars/OpenNARS-for-Applications: General reasoning component for applications based on NARS theory.
[6]: [7]: [8]: AGI Introduction
Edit: Başlığın orjinali "Sence Yapay Genel Zeka'ya En Çok Yakın Olan Fikir Hangisi?" idi ancak onaydan geçtikten sonra "Yapay zekaya en çok yakın olan fikir hangisi?" başlığı konulmuş. "Sence" kısmının atılması mantıklıydı ancak "Genel" kısmının atılması ne yazık ki soru başlığını saçma yaptı. Ve soru başlığını düzenleyemiyorum.
Son düzenleme:
