Facebook’tan Üniversitelerde Matematik Problemi Çözen Teknoloji
Facebook’taki geliştiriciler tarafından ortaya çıkan matematikçi yapay zeka saniyeler içerisinde üniversite seviyesindeki problemleri çözebilir....
Facebook’tan Üniversitelerde Matematik Problemi Çözen Teknoloji
Facebook’taki geliştiriciler tarafından ortaya çıkan matematikçi yapay zeka saniyeler içerisinde üniversite seviyesindeki problemleri çözebilir. Facebook AI Research'ten François Charton ve Guillaume Lample yüksek matematik problemleri üzerine yapay zeka eğitti. Problemler arasında, matematikte sıkça kullanılan ve eğrinin altında kalan alanı hesaplamaya yarayan integral almanın kullanıldığı matematiksel ifadeler de yer alıyor.
Dil analizinde sıkça kullanılan hesaplamalı bir araç olan Doğal Dil İşleme’de (NLP) problemleri çözmek için kullanıldı. Bu yöntem, her problemdeki matematik bir dil olarak düşünülebildiği için işe yaradı. Örneğin 'x' değişkeni, isimlerin ve işlemlerin rolünü oynarken karekökünü alma ise fiillerin yerine geçti. Bunun ardından yapay zekâ, problemleri çözümlere tercüme etti. Facebook 500 problem ile test ettiği yapay zekanın %98 doğruluğa ulaştığını belirtiyor. Standart bir programın ise doğruluk oranı %85.
Ekip çözmesi için yapay zekaya diferansiyel denklemler verdi fakat bunu çözmek için integral almak gerekiyordu. Bu sebeple yapay zekanın performansı bu problemler de düşük kaldı.
Konuyla ilgili Charton, matematik problemleri çözmenin bilgisayar ortamında pratik olmadığını fakat yapay zekanın geliştirilmesi durumunda insanların çözmekte zorlandığı matematik problemlerinin üstesinden gelinebileceğini belirtiyor.
KAYNAK: WEBTEKNO
Dil analizinde sıkça kullanılan hesaplamalı bir araç olan Doğal Dil İşleme’de (NLP) problemleri çözmek için kullanıldı. Bu yöntem, her problemdeki matematik bir dil olarak düşünülebildiği için işe yaradı. Örneğin 'x' değişkeni, isimlerin ve işlemlerin rolünü oynarken karekökünü alma ise fiillerin yerine geçti. Bunun ardından yapay zekâ, problemleri çözümlere tercüme etti. Facebook 500 problem ile test ettiği yapay zekanın %98 doğruluğa ulaştığını belirtiyor. Standart bir programın ise doğruluk oranı %85.
Ekip çözmesi için yapay zekaya diferansiyel denklemler verdi fakat bunu çözmek için integral almak gerekiyordu. Bu sebeple yapay zekanın performansı bu problemler de düşük kaldı.
Konuyla ilgili Charton, matematik problemleri çözmenin bilgisayar ortamında pratik olmadığını fakat yapay zekanın geliştirilmesi durumunda insanların çözmekte zorlandığı matematik problemlerinin üstesinden gelinebileceğini belirtiyor.
KAYNAK: WEBTEKNO