Sınırlı Hafızalı Yapay Zeka (Limited Memory AI) Nedir?

Özellikle son beş yılda yazılım dünyasının en önemli konusu haline gelen yapay zeka, hesaplamadan kişisel asistan programlarına, sohbet botlarından yüz tanıma sistemlerine kadar farklı tür uygulamalarda yoğun olarak karşımıza çıkmaktadır. Haliyle bu konuya ilgisi olan insanlar, yapay zeka uygulamalarının nerede kullanıldığı kadar nasıl yapıldığıyla da ilgilenmektedir. Bu durum özellikle, günümüzdeki yapay zeka uygulamalarının çok büyük bir kısmını oluşturan sınırlı hafıza modelleri için geçerlidir. Yabancı literatürde “Limited Memory Artificial Intelligence” olarak geçen bu modeller, kullanım alanlarına ve “hafıza”larında tuttukları veri miktarına göre farklı sınıflandırmalara tabi tutulmaktadır.

Bu yazıda, sınırlı hafızalı yapay zeka uygulamaları nelerdir, nasıl çalışır sorularını cevaplıyor olacağız. O yüzden yapay zeka hayranlarının hatırına hiç vakit kaybetmeden konumuza geçelim.

Sınırlı Hafızalı Yapay Zeka Nedir?

Sınırlı hafızalı yapay zeka, bir veritabanı ve bir öğrenme algoritması aracılığı ile gerçekleştirmesi beklenen davranışı öğrenen yazılım türünün genel adıdır. Bu uygulamalar kullanım alanlarıyla alakalı verileri tuttuğu veri tabanından verileri çekip bu veriler üzerinden kendini eğiterek kullanıcı girdilerine karşılık verme mantığıyla çalışmaktadır. Bir alt sınıf olan reaktif yapay zeka ile aralarındaki tek genel fark işte bu veritabanı olayıdır.

Bu tarz uygulamalarda kullanıcı girdisinden elde edilecek olan sonucun kalitesi, veri tabanında tutulan girdi sayısına, bu girdilerin tuttuğu değerlere ve uygulamanın bu girdilerden davranışını öğrenirken kullandığı algoritmaya bağlı olarak değişkenlik gösterir.

Sınırlı Hafızalı Yapay Zeka Uygulamalarının Bileşenleri

Bu tarz uygulamalar, her biri birbirinden önemli üç bileşenden oluşmaktadır.

Veritabanı

Bir önceki başlıkta da belirttiğimiz gibi, sınırlı hafıza yapay zeka uygulamalarını daha basit uygulamalar olan reaktif yapay zeka uygulamalarından ayıran temel bileşen veri tabanıdır. Veri tabanı, uygulamanın öğrenme aşamasında ihtiyaç duyacağı verileri tutar. Uygulamanın içine direk olarak gömülü bir veritabanı için SQLite veritabanı sistemi kullanılabilir.

Dilenirse, veri tabanındaki veriler kullanılarak elde edilen model de ayrı bir veri tabanında tutulabilir. Bu, uygulama taşınabilir (portable) olarak piyasaya sürüldüğünde etkili olabilecek bir yöntemdir çünkü bu şekilde uygulamanın boyutu azaltılmış olur. Günümüzde kullanımda olan pek çok yapay zeka modeli bu şekilde piyasaya sürülmüştür.

Öğrenme Algoritması

Bir yapay zeka uygulaması için en önemli olan ikinci bileşen tabii ki de öğrenme algoritması. Uygulamanın bu kısmı; tutulan verilere, uygulamanın amacına ve sahip olunması beklenen doğruluk değerine (accuracy) göre değişkenlik gösterebilir. Sayısal değerler için farklı, sözel (string) değerler için farklı algoritmalar kullanılması gerekebilmektedir. Öğrenme algoritması, veritabanı üzerinden çekilen veriler üzerinde işlem yaparak uygulamanın kullanacağı modeli oluşturur. Eğer hazır bir yapay zeka modeli kullanan bir uygulama yapılacaksa uygulamanın bu kısmı es geçilebilir.

Eğer son derece kapsamlı bir veritabanı ile çalışılıyorsa, kullanılacak olan öğrenme algoritması çok katmanlı olabilir, ki bu algoritmalara genel olarak “derin öğrenme” (deep learning) algoritmaları denir.

Girdi/Çıktı

Uygulamanın öğrendiği modeli kullanabilmek için elbette ki bir girdi/çıktı bileşenine de ihtiyaç olacaktır. Bu bileşen kullanım amacına, beklenen işlevlere ve hitap etmesi beklenen kitleye göre konsol, masaüstü, Web, mobil veya başka bir yazılım sistemi olabilmektedir. Kullanıcıdan veya ortamdan alınan girdiye göre uygulamanın ürettiği çıktı da yine bu bileşen üzerinden kullanıcıya veya ortama iletilir ve yapay zeka uygulamasının kullanımı bu şekilde gerçekleştirilmiş olur.

Dilendiği takdirde, ileride daha isabetli sonuçlar üretilmesi adına, uygulamanın bu bileşen üzerinden girilen bilgileri veritabanına kaydedip daha sonra bu bilgileri kullanarak kendini tekrar eğitmesi sağlanabilir. Bu özelliğe sahip olan sınırlı hafızalı yapay zeka uygulamaları, stabil bir öğrenme sistemi yerine gerçek zamanlı bir öğrenme sistemine sahip olur ve ileri dönemlerde daha etkili çıktılar üreterek kendi kullanışlılığını arttırabilir.

Sınırlı Hafızalı Yapay Zeka Kullanım Alanları

Sınırlı hafızalı yapay zeka modelleri, günümüzde tıp, eğitim, otomasyon, kişisel asistanlar, sohbet botları gibi alanlarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Her türlü kullanım amacı için farklı modeller hazırlanmakta ve kullanıma sunulmakta, bu da yapay zeka alanındaki çeşitliliği arttırmaktadır. Basit hesaplamalar yapan sığ modellerden son derece karmaşık hesaplar yapan ve aynı derecede karmaşık çıktılar üreten derin modellere kadar her türlü model bir sınırlı hafızalı yapay zeka uygulaması tarafından kullanılabilmektedir.

Sınırlı hafızalı yapay zeka, normalde reaktif yapay zeka modellerinin kullanıldığı bazı alanlarda da bir ek geliştirme olarak kullanılabilir. Video oyunları buna en güzel örnektir.

Peki Neden “Sınırlı” Hafıza?

Bu tür yapay zeka uygulamalarının “sınırlı” hafıza olarak nitelendirilmesinin bir nedeni var tabii ki. O da, adlarından da anlaşılacağı gibi sınırlı sayıda veriyle çalışıyor olmaları. Bu tür yapay zeka modelleri belli bir sayıda veriyle çalışmış ve bu verilerden belli bir sayıda parametre içeren bir model üretmiştir. Veri tabanının ve bu veritabanı üzerinden üretilen modelin büyüklüğü ne olursa olsun bu veri ve model ancak kısıtlı bir alanda tutulabilmektedir.

Bazı bilişimciler sırf bu yüzden bu tür yapay zeka uygulamalarına genel olarak “sınırlı hafıza” derken, bazıları da bu tür uygulamaları “hafıza”larında tuttukları veri sayısına göre farklı alt sınıflara bölmektedir.

• Veri tabanında yüz binlerce satıra kadar veri tutan uygulamalar genel olarak “sınırlı hafıza” olarak sınıflandırılabilmektedir.
• Veri sayısı milyonlara ve milyarlara ulaştığında ise bazı bilişimciler bu tür uygulamaları “genişletilmiş hafızalı yapay zeka” olarak adlandırmaktadır. Bu tür uygulamalar öğrenme işlemlerini nispeten daha geniş bir veri seti üzerinden gerçekleştirmekte, bu da bu tür uygulamaların ürettiği çıktıların kalitesini ve etkisini arttırmaktadır. Genel kullanıma açılmış olan çoğu yapay zeka modeli bu sınıfa girmektedir.

Bir yapay zeka uygulamasının tutabileceği veri sayısının sınırı, bir sütunda tutulacak her verinin tipine göre bellekte tuttuğu yer hesaba katıldığında daha da önem kazanmaktadır. Bilgisayar dünyasında en çok kullanılan dört veri tipi sırayla tam sayılar, gerçek sayılar, sözel ifadeler (string) ve boolean (true/false veya doğru/yanlış) olup bunlar sırayla 4, 8, 1*karakter sayısı ve 1 bayt yer kaplamaktadır. Buna göre, örneğin her biri 4 bayt olan 10 adet tam sayı (integer) sütunu, her biri 8 bayt olan 5 adet rasyonel sayı (real) sütunu, ve her biri 20 karakterden 20 bayt olan 5 adet sözel veri (string) sütunu olan bir veri girdisi depolamada 180 baytlık bir yer tutmaktadır. Örnek vermek gerekirse bu veriden 200 bin adet tutan bir veritabanı yaklaşık 34 megabayt, 1.5 milyon adet tutan bir veritabanı yaklaşık 257 megabayt, 32 milyon adet tutan bir veritabanı ise yaklaşık 5.3 gigabayt yer kaplayacaktır.

Sınırlı Hafıza Yapay Zeka Uygulamasını İyileştirme

Bir sınırlı hafıza yapay zeka uygulaması, günümüzde oldukça önemli şeyler vaat eden bir yazılım türüne mensup olsa bile geliştirmeye ve iyileştirmeye oldukça açıktır. Bunlardan bu işle uğraşanların aklına ilk gelecek olan şeyler veri tabanındaki veri sayısını arttırmak ve gerektiğinde öğrenme algoritması üzerinde değişiklik yapmaktır. Bunun dışında uygulamanın sürdürülebilirliğini ve gelişimini sağlamak için adaptif/artırmalı öğrenme (kullanıcının girdisini sonucuyla birlikte veri tabanına kaydetme), taşınabilirliğini sağlamak için model odaklı depolama, yabancı literatürde “feature engineering” olarak geçen özellik mühendisliği, transferli öğrenme, hitap etmesi beklenen kitleye göre masaüstü veya mobil uygulamasını geliştirme gibi yöntemler sınırlı hafıza yapay zeka uygulamalarını hem teknik anlamda, hem de erişilebilirlik anlamında iyileştiren bazı eylemlerdir.

Sonuç

Sınırlı hafızalı yapay zeka, adından da belli olan sınırlarına rağmen günümüzde gittikçe daha yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Pek çok iş yeri, okul, hastane, hatta sıradan insanlar bile hayatlarında yapay zekaya yer vermeye başladı. Kodlama asistanı, sohbet botları, özgeçmiş inceleme gibi pek çok alanda artık yapay zeka yadsınamaz bir etki sahibi olmaya başladı bile. Günümüzde en çok kullanılan yapay zeka türü olmasıyla ve farklı alanlarda yoğun olarak kullanılmasıyla sınırlı hafıza yapay zeka uygulamaları, kullanmak isteyenler için oldukça geniş olanaklar sunuyor.