Çeşitli karar verme alanlarında tahmine dayalı yapay zeka modellerine güvenmek, genellikle nedensellik açısından korelasyonu dikkate almaları nedeniyle felaketle sonuçlanma riskini taşır. Bu nedenle karar vericilerin, sonuç ile sebep arasındaki ilişkinin kesin olarak belirlenmesine yardımcı olabilecek başka bir yaklaşımı, nedensel yapay zekayı benimsemeleri gerekmektedir. Nedensellik artık yapay zeka alanında gerçek bir ilerleme sağlamak için gereken en önemli eksik unsurlardan biri olarak kabul ediliyor.
Nedensel yapay zeka neden ve sonucu anlıyor
Uzun bir süredir, alan uzmanları, makinelerin etkiler ve nedenler hakkında akıl yürütme yeteneğine sahip olmasını sağlamayı zaten söylüyorlardı. Google, Microsoft, Facebook, Uber ve Amazon gibi büyük markalar nedensel yapay zekaya yoğun yatırım yapıyor, dolayısıyla nedensellik araştırmaları da hızlandı.
Kaynak: Gartner.
Önde gelen teknoloji analiz firması Gartner da nedensel yapay zekayı, iş uygulamalarını dönüştürme potansiyeline sahip, gelişen 25 teknoloji arasında sıraladı. Artık endüstride bu teknolojinin olağanüstü avantajlarından yararlanmak için onu daha erken benimseyerek bir yarış gibi görünüyor, ancak bunun gerçekleşmesi için ilk önce olgun, nedensel yapay zeka oluşturmak çok önemli.
Gerçek zeka için neden-sonuç ilişkisine öncelik verilmesi gerekli bir gerekliliktir. Tahmine dayalı yapay zeka sistemlerinin eksik olduğu sorun budur ve uzmanlar bunu nedensel yapay zekayla çözmeye çalışıyor.
Biz insanlar veriden daha akıllıyız çünkü sebep-sonucu anlıyoruz ama veriler anlayamıyor. Belirli bir eylemin bir konuyu nasıl etkileyeceğini tahmin etmek için nedensel bilgimizi kullanarak akıl yürütme yeteneğimizi kullanırız ve buna göre strateji ve planlar yaparız. Nedensel akıl yürütme yeteneğimize bağlı olarak, beklediğimiz sonuçlardan istenmeyen veya farklı sonuçları hayal edebiliriz. Bir şeyin neden bu şekilde sonuçlandığını belirlemek insanın yeteneğidir. Dolayısıyla, neden-sonuç ilişkisini bilen yapay zeka, genellikle çok güçlü olan bu yeteneğe de sahip olabilir.
Alan bilgisi yerleşik
Nedensel yapay zekanın en önemli faydalarından biri, alandaki uzmanlardan elde edilebilecek ve sistem sürecine dahil edilebilecek alan bilgisini kullanmaktır. bu şekilde programcılar bazı ilişkileri tanımlayabilir ve modeli korelasyona uyacak şekilde kısıtlayabilir. Bu yetenek, makine öğrenimi ile alan uzmanlığını bir araya getirir.
Kaynak: Marketsandmarets.
Temel faktörleri tespit etmek sıradan yapay zeka kullanmanın tek faydası değildir; aynı zamanda akıl yürütmeye yönelik sorular sormak için sıradan yapay zekanın algoritmalarını kullanarak sonuçları değiştirebilecek süreçlerin tasarlanmasını da mümkün kılar.
Diyelim ki eğitmenlerin yetkinliklerini geliştirmeye yönelik bir eğitim programını değerlendirmek istiyorsunuz. Bir stajyerden puanlarını yükseltmesi için ne kadar beklenmelidir? Veya örneğin bir üretim tesisi sorumlusu, X odasındaki ısı arttığında Y odasındaki basıncın da arttığını biliyor. Böylece, insan tarafından kazanılan bu bilgi yapay zekaya yerleştirilebilir ve sistemin her zaman bu kriterlere uyması sağlanabilir.
Mevcut yapay zeka sistemleri insani değerlerle akıllı bir şekilde uyumlu değil. Nedensel yapay zeka, açıklanabilir yapay zekanın ve yapay zeka sistemlerinin adaletinin zirvesidir. Nedenselliğe dayalı sistemler daha iyi performans ve sürecin açıklanabilirliğini sağlarken, geleneksel yapay zeka belirli doğruluk beklentilerine odaklanır ve şeffaflığı göz ardı eder. Karmaşık "eğer olursa" sorularının yanıtlarını bilmek, gerçek dünyanın nasıl işlediğini anlamamıza yardımcı olur ve daha iyi sonuçlar için doğru kararları vermemize olanak tanır.
Orijinal hikayeyi burada görebilirsiniz.
