Yapay zekâ hayatımızın her noktasına girmişken çoğumuz bu teknolojinin arkasındaki süreci bilmiyoruz. Aslında bu süreç tıpkı bir çocuğun okumayı ve dünyayı öğrenmesi gibi sabır ve bolca tekrar gerektiren devasa bir eğitim sürecinden ibaret.Modeller esasında bomboş bir zihinle doğuyorlar ve mühendislerin onlara sunduğu dijital kütüphaneler sayesinde kelimeleri, görüntüleri veya sesleri anlamlandırmaya başlıyorlar.İlk adım: Büyük verilerle tanışmaHer şey öğrenmenin ham maddesi olan veri ile başlar. Lezzetli bir yemek yapmak için nasıl kaliteli malzemelere ihtiyacınız varsa, yapay zekânın da akıllı olabilmesi için devasa miktarda bilgiye ihtiyacı vardır. Mühendisler, modelin eğitileceği amaca uygun olarak internetten, dijital kitaplardan, makalelerden veya görsellerden oluşan milyonlarca, hatta milyarlarca örneği bir araya getirir.Bu aşamada yapay zekâ henüz neyin ne olduğunu bilmez... Sadece önüne konulan bu devasa veri yığınını incelemeye ve veriler arasındaki ilişkileri keşfetmeye hazırlanır. Bu veriler, modelin dünyayı algılamasını sağlayan ders kitapları gibidir.Kalıpları ve ilişkileri keşfetmeVeriler yüklendikten sonra model, bu bilgiler içindeki gizli kalıpları aramaya başlar. İnsanlar bir kedi fotoğrafına baktığında doğrudan "kedi" görürken, yapay zekâ pikseller arasındaki matematiksel ilişkileri inceler. Binlerce kedi fotoğrafına baktıktan sonra "sivri kulak", "bıyık" ve "tüylü yapı" gibi ortak özelliklerin bir araya geldiğinde bir kediyi oluşturduğunu kendi kendine kodlamaya başlar.Bu süreçte kelimelerin cümle içindeki dizilişinden ve bir resimdeki renk geçişlerinden yola çıkarak istatistiksel tahminlerde bulunur. Başlangıçta bu tahminler genellikle rastgeledir ancak model pes etmeden kalıpları aramaya devam eder.Deneme, yanılma ve düzeltme döngüsüEğitimin en kritik ve en uzun süren kısmı, deneme-yanılma aşamasıdır. Model bir tahminde bulunur ve bu tahminin doğru olup olmadığı ona bildirilir. Eğer bir köpeğe "kedi" dediyse, sistem ona hata yaptığını söyler ve model matematiksel ayarlarını (parametrelerini) çok küçük miktarlarda değiştirir. Bu işlem milyonlarca kez, bıkmadan usanmadan tekrarlanır.Tıpkı bir öğrencinin deneme sınavına girip yanlışlarına bakarak bir sonraki sınavda daha iyi yapması gibi yapay zekâ da her hatasından ders çıkararak hata payını en aza indirmeye çalışır. Bu sürekli geri bildirim döngüsü sayesinde model, giderek daha isabetli sonuçlar üretmeye başlar.İnce ayar ve son kontrollerTemel eğitimi başarıyla tamamlayan bir yapay zekâ modeli, genel kültür bilgisine sahip bir üniversite mezunu gibidir ancak henüz belirli bir iş için uzmanlaşmamıştır. Bu noktada "ince ayar" dediğimiz süreç devreye girer. Eğer model tıbbi teşhislerde kullanılacaksa ona daha fazla röntgen görüntüsü ve doktor notu gösterilir, eğer müşteri hizmetlerinde çalışacaksa nazik konuşma kalıpları ve çözüm yöntemleri öğretilir.Son aşamada ise daha önce hiç görmediği test sorularıyla sınanır. Bu testleri de başarıyla geçerse artık bizimle sohbet etmeye, sorularımızı yanıtlamaya veya işlerimizi kolaylaştırmaya hazır hâle gelmiş demektir.