Yapay zeka öğrenmede bebeklerin gerisinde

Günümüzün gelişmiş yapay zeka sistemleri binlerce yüksek performanslı işlemci, devasa veri kümeleri ve yüksek miktarda enerji kullanarak eğitiliyor. Ancak elde edilen bu yüksek hesaplama gücüne rağmen modeller, öğrenme verimliliği noktasında bir yaşındaki bebeğin gerisinde kalıyor. Araştırmacılar, insan beyninin dünyayı anlamak için kullandığı bilişsel mimarinin mevcut yapay zeka modellerinden oldukça farklı çalıştığını vurguluyor.

BEBEKLERİN GÖZÜNDEN YAPAY ZEKA TESTİ

Meta, Stanford Üniversitesi, Tokyo Üniversitesi ve Ecole Normale Superieure araştırmacıları ortak bir adımla EgoBabyVLM Challenge adlı yeni bir değerlendirme yöntemi oluşturdu. Bebeklerin kafa kameralarıyla kaydedilen bin saatlik gerçek yaşam görüntüleriyle sınanan görsel dil modelleri, steril veri kümelerinin aksine gerçek dünyanın karmaşık yapısıyla karşılaştığında beklenen performansı sunamadı. Geliştirilen modeller az miktardaki bilgiden hızlı sonuç çıkarma becerisinde yetersiz kaldı.

YALNIZCA DİL VERİSİ YETERLİ OLMUYOR

projesinde yer alan bilişsel bilimci Michael Frank, bebeklerin öğrenme sürecinin sadece kelimelerden ibaret olmadığını bildirdi. Bebekler dokunma, görme ve işitme gibi duyusal deneyimleri aynı anda kullanmanın yanı sıra bakış yönü ile el hareketleri gibi sosyal ipuçlarını da takip ediyor. MIT bünyesinden Joshua Tenenbaum da mevcut sistemlerin veri örüntülerini yakalamada başarılı olmasına karşın ortak akıl, sosyal ilişki ve fiziksel muhakeme becerilerini bebekler gibi geliştiremediğine dikkat çekiyor.

#YapayZeka2026 #BilişselBilim #Stanford #MetaAI