Yapay Zekâ Direksiyonda: Sürücüsüz Araçlar Kötü Hava Koşullarında Neden Zorlanıyor?
Sürücüsüz araçlar, açık havada yayaları, trafik işaretlerini ve diğer araçları yüksek doğrulukla tanıyabilse de sis, karanlık ve yağmur gibi değişken koşullarda ciddi biçimde zorlanıyor. Valensiya Üniversitesinde yapılan bir araştırma, insan beyninin görsel uyum mekanizmasını taklit eden yapay zekâ modellerinin bu güvenlik açığını azaltabileceğini gösteriyor.
Şunu hayal edin: Bir dağ yolunda araç kullanıyorsunuz ve aniden yoğun bir sis tabakasının içine giriyorsunuz. İçgüdüsel olarak tepki verirsiniz. Görüşünüz keskinleşir, karşıdan gelebilecek araçların şeklini seçebilmek için gözlerinizi kısarsınız.
İnsanlar bu tür ani değişimlerle oldukça iyi başa çıkar. Ancak söz konusu olan bir sürücüsüz araç olsaydı -en azından direksiyonun arkasında bugünkü yapay zekâ sistemlerinden biri bulunsaydı- durum kolaylıkla felaketle sonuçlanabilirdi.
Günümüz yapay zekâya dayalı görme sistemleri, görüş koşulları iyi olduğunda son derece yüksek doğrulukla çalışıyor. Açık ve güneşli bir günde bir sürücüsüz araç (otonom araba) yayaları, trafik işaretlerini ve diğer araçları hassas biçimde tanıyabiliyor. Ancak bu sistemler çevresel değişiklikler karşısında son derece kırılgan. Yağmur yağdığında, hava karardığında ya da sis bastığında, standart yapay zekâ sistemleri adeta körleşiyor; insan sürücünün kolaylıkla fark edebileceği engelleri tespit edemez hâle geliyor.
Ekstrem Koşullara Karşı Yapay Zekâ İnsan Beynini Taklit Etmeli
Valensiya Üniversitesi bünyesinde yürüttüğümüz araştırma bu sorun için olası bir çözüm öneriyor: Yapay zekâ modellerini, mümkün olan her yol koşuluna ait milyonlarca görüntüyle karşı karşıya bırakmak yerine biyolojiyi taklit etmeye karar verdik. Peki biyolojik açıdan bakıldığında, insanlar nasıl oluyor da bu kadar farklı koşulda bu kadar iyi görebiliyor?
Bunu anlamak için -burada matematiğe girmeden- meseleyi, nöronların ekip hâlinde çalıştığı otomatik bir “ses kontrolü” sistemi gibi düşünebiliriz. Diyelim ki bir nöron, görüş alanındaki çok karanlık bir bölgeye, örneğin gece vakti siyah bir arabaya bakıyor. Komşu nöronlar bu zayıf sinyalin “sesini açıyor”; küçük ayrıntıları güçlendirerek onları daha görünür hâle getiriyor.
Parlak bir ışığa baktığımızda ise aynı şey ters yönde gerçekleşiyor. Beyin, gözlerimizin kamaşmasını önlemek için sesi kısıyor. Çok farklı koşullara uyum sağlayıp net biçimde görebilmemizi mümkün kılan mekanizma da bu. Ancak modern yapay zekâ sistemleri, hız ve doğruluk arayışı içinde bu biyolojik esin kaynağını büyük ölçüde ihmal etti.
İnsan Beynini Taklit Eden Sürücüsüz Arabaları, Yüzde 20 Daha İyi Performans Verdi
Çalışmamızda, en yaygın kullanılan yapay zekâ modellerinden bazılarını kullanarak görüntüleri işledik ve beynin “ses kontrolü” mekanizmasını taklit eden katmanlar ekledik. Basitçe ifade etmek gerekirse, bu modellerdeki nöronları birbirleriyle iletişim kurmaya ve çevrelerine uyum sağlamaya zorladık; tıpkı kendi beynimizin yaptığı gibi.
Biyolojiyi taklit etmenin araçları daha güvenli hâle getirip getirmeyeceğini görmek istedik. Bunun için hem standart yapay zekâ modellerini hem de beyinden esinlenen değişiklikleri içeren modelimizi bir dizi teste tabi tuttuk. Avrupa şehirlerindeki gerçek sürüşlerden elde edilen veri tabanlarını, İsviçre’de gece sürüşüne ait görüntüleri ve birkaç farklı sanal sürüş simülatörünü kullanarak sis, karanlık ve ışık değişiminin farklı düzeylerine verilen tepkileri karşılaştırabildik.
Sonuçlar, kendi beynimizi taklit etmenin işe yaradığını gösterdi. Eğitimden sonra her iki tür yapay zekâ modeli de sorunsuz biçimde sürüş yapabiliyordu. Ancak sis ve karanlık devreye girdiğinde, değiştirilmemiş model başarısız olmaya başladı. Arabaları binalardan, hatta yolun kendisinden ayırt etme becerisini kaybetti.
Buna karşılık, beyinden esinlenen mekanizmayla donatılmış yapay zekâ sistemi dayanıklı kaldı. Sisli havada ya da tamamen karanlıkta bile, değiştirilmemiş muadiline kıyasla yüzde 20’den fazla daha iyi performans gösterdi.
Bu yeni sistemin dünyayı nasıl algıladığını içeriden analiz ettik ve tam da beklediğimiz şeyi yaptığını gördük. Sistem, normalde görünmez kalacak olan, sisin içinde gizlenmiş araç ayrıntılarını yakalıyor ve güçlendiriyordu. Bunun sonucunda, değişen hava koşulları karşısında performansı daha istikrarlı hâle geliyordu.
Olağan Dışı Koşullarda Güvenli Sürüş İçin Doğadan Öğrenmek Gerekiyor
Toplumun genelinde yapay zekâya güven oluşturmak önemli zorluklar barındırıyor. Sürücüsüz araçlarda yolcuların ve yayaların güvenliği de bunun en temel boyutlarından biri. Akıllı sistemlerin yalnızca ideal koşullar altında çalışması yeterli değil. Bu sistemlerin gerçek dünyada tamamen güvenli olmasına ve her türlü hava koşulunda tüm yol kullanıcılarının hayatını korumasına ihtiyacımız var.
Araştırmamız, yapay zekâyı daha güvenli, daha dayanıklı ve daha uyum sağlayabilir hâle getirmenin anahtarının sandığımızdan daha yakında olabileceğini gösteriyor. Daha güçlü bilgisayarlara ya da çok daha büyük veri yığınlarına her zaman ihtiyaç yok. Bazen tek yapmamız gereken, kendi beynimizi şekillendiren milyonlarca yıllık evrime bakmak.
Doğa, yapay zekânın bugün karşı karşıya olduğu sorunların bir kısmını çoğu durumda zaten çözmüş durumda. Bizim yapmamız gereken ise ondan öğrenmek.
NOT: Bu yazının İngilizce aslı, 12 Mayıs’ta The Conversation tarafından yayımlanmıştır. Orijinal içerik Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) lisansı altında tercüme edilmiştir.
