Matematik. while (1<2)

mizahi bunu yazdı Gecenlerde Elon Musk ile Zuckerberg'in AI konusunda anlasamadigi haberi vardi. Musk gel butun isleri robotlara yaptiralim, gelecek yapay zeka ile calisan robotlarin olsun derken, Zuckerberg bunun insan hayatina cok zararlar getirecegini, insanoglunun henuz buna hazir olmadigini soyluyormus. Bu haberi Elon Musk'i mention ederek paylasan bir takipcisine Musk, aynen soyle yazmisti: I discussed this topic with Mark Zuckerberg, but his understanding is limited. Altindaki yorumlara cok gulmustum. Link please :)) http://money.cnn.com/2017/07/25/technology/elon-musk-mark-zuckerberg-ai-artificial-intelligence/index.html 0x0480 takilin madem

Gecenlerde Elon Musk ile Zuckerberg'in AI konusunda anlasamadigi haberi vardi. Musk gel butun isleri robotlara yaptiralim, gelecek yapay zeka ile calisan robotlarin olsun derken, Zuckerberg bunun insan hayatina cok zararlar getirecegini, insanoglunun henuz buna hazir olmadigini soyluyormus. Bu haberi Elon Musk'i mention ederek paylasan bir takipcisine Musk, aynen soyle yazmisti: I discussed this topic with Mark Zuckerberg, but his understanding is limited. Altindaki yorumlara cok gulmustum. Link please :)) Sanmasınlar yıkıldık, sanmasınlar çktük. Bir başka bahar için sadece yaprak dktük.

İsteme kısmı da aslında bu yntemin arasına "if" sıkıştırmış şekilde. -girdileri al -tanımla -> eğer su ihtiyacı %70'e geldiyse su iç -> su ihtiyacın yoksa devam et -kaydet -tepki ver -gelen sonucu başa girdi olarak gnder( yeni su ihtiyacı %0) If my calculations are correct, when this baby hits eighty-eight miles per hour... you"re gonna see some serious shit.

Bence hiçbir robot insan olmaya yaklaşamaz. Bence hiçbir yapay zeka insan aklı kadar olamaz. Çünkü insan beyni kaotik çalışır, bunu bir algoritmayla taklit etmek bence imkansızdır. İnsan beyni kaotik değil de bir düzene, bir algoritmaya gre çalışmaya başladığında o insanlar zaten hasta olmuş oluyor. Bence teknolojinin yapabileceği en büyük şey insan duygu ve hareketlerini taklit eden robotlar yapabilmek olacaktır. Ha bunlar tehlikeli olamaz mı, gayet tabi olur.

Gecenlerde Elon Musk ile Zuckerberg'in AI konusunda anlasamadigi haberi vardi. Musk gel butun isleri robotlara yaptiralim, gelecek yapay zeka ile calisan robotlarin olsun derken, Zuckerberg bunun insan hayatina cok zararlar getirecegini, insanoglunun henuz buna hazir olmadigini soyluyormus. Bu haberi Elon Musk'i mention ederek paylasan bir takipcisine Musk, aynen soyle yazmisti: I discussed this topic with Mark Zuckerberg, but his understanding is limited. Altindaki yorumlara cok gulmustum. All I need is a possibility.

Konuyla ilgili güzel bir makale varmış, ben gz atma fırsatı bulamadım daha ilgilisi için koyayım şyle: http://dx. doi. org. sci-hub. cc/10.1016/j. neuron.2017.06.011 Makale için ve yazdıkların için çok teşekkürler. Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

Bilgilendirmen için teşekkürler @Lightsaber hocam. Kodlama ve bilgi babında AI konusunda tecrübem/çalışmam olmadı maalesef. Merak ettiğim için bulursam türkçe makaleleri okuyorum onun dışında da birkaç ingilizce video izledim zor bela anlayarak. Mesela TED de konuşan bir kadın vardı adı aklıma gelmiyor ama google den resimleri çekip yazdıkları programa bu kedi, bu kpek gibi ğretiyorlar. Sonrada açtıkları sitede giren ziyaretçiler fotoğrafta bu kedidir yazdığında bakıp evet doğru veya yanlış diyerek ğrenmesine katkıda bulunuyormuş. ğrenme konusunda kafam iyi ktü alıyor spesifik olarak bir konuyu ğrenmesi için proje yaparsın sonucunda big datalarla çalışarak program o alanda ğrenme gerçekleştirir. Resim tanıma, basit konuşma vs vs. Peki ğrenmeyi ğretmek gibi bir konusu var mı yapay zeka nın. Yani her konu için kodlama yaparak ğretince ğrendiği konunun dışına çok çıkması veya bilgi üretmesi sınırlıl kalır diye düşünüyorum. Kendisini ğrendiği konuya gre programatik yapısını değiştirebilecek, ekleme yapabilecek kısacası kendisini güncelleyebilecek bir yapay zeka mevcut mu dur? Pratik olarak olsa zaten şuanda devrim olurdu fakat teori bazında byle çalışmalar ne durumda acaba. Var, Google Deepmind'ın "Learning to learn by gradient descent by gradient descent" adlı çalışması var mesela. Onun dışında başka çalışmalar da var belli bir alanda ğrenilenin başka alanlara uygulanmasına ynelik, tabi henüz general artificial intellegence denen şey için çok fazla yol var İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Adam yapay zekayı anlatırken temel fizyoloji dersi verip sinir hücrelerinde iletim mekanizmasını da anlatıp rneklerle destekledi. They were crying when their sons left. God is wearing black. He's gone so far to find no hope, He's never coming back. They were crying when their sons left. All young men must go. He's come so far to find the truth, He's never going home.

Fotograf sırası ters oldu ama idare edin konuşmaları bunlar. A_REX tarafından 08/Ağu/17 10:11 tarihinde düzenlenmiştir Dur be kadınnnn...

okuldan şutlamazlarsa tez yazacam :D yapay zekaya katıhal fiziği çzdürecem :D |sadece aptalların başarısı ders notu ile lçülür|

okuldan şutlamazlarsa tez yazacam :D yapay zekaya katıhal fiziği çzdürecem :D makineye bir şey yapmasını ğretebilirsin sonuçta kpeği de eğittikten sonra terliğini getiriyor:)Yapayzeka daha farklı bir olay tabii ki günümüzde kullanılması için tanımı basitleştirilmiş. haksız mıyım

Bilgilendirmen için teşekkürler @Lightsaber hocam. Kodlama ve bilgi babında AI konusunda tecrübem/çalışmam olmadı maalesef. Merak ettiğim için bulursam türkçe makaleleri okuyorum onun dışında da birkaç ingilizce video izledim zor bela anlayarak. Mesela TED de konuşan bir kadın vardı adı aklıma gelmiyor ama google den resimleri çekip yazdıkları programa bu kedi, bu kpek gibi ğretiyorlar. Sonrada açtıkları sitede giren ziyaretçiler fotoğrafta bu kedidir yazdığında bakıp evet doğru veya yanlış diyerek ğrenmesine katkıda bulunuyormuş. ğrenme konusunda kafam iyi ktü alıyor spesifik olarak bir konuyu ğrenmesi için proje yaparsın sonucunda big datalarla çalışarak program o alanda ğrenme gerçekleştirir. Resim tanıma, basit konuşma vs vs. Peki ğrenmeyi ğretmek gibi bir konusu var mı yapay zeka nın. Yani her konu için kodlama yaparak ğretince ğrendiği konunun dışına çok çıkması veya bilgi üretmesi sınırlıl kalır diye düşünüyorum. Kendisini ğrendiği konuya gre programatik yapısını değiştirebilecek, ekleme yapabilecek kısacası kendisini güncelleyebilecek bir yapay zeka mevcut mu dur? Pratik olarak olsa zaten şuanda devrim olurdu fakat teori bazında byle çalışmalar ne durumda acaba. nceleri Kızlar Utanınca Kızarırdı Şimdilerde Kızarınca Utanıyorlar..

Şimdi Facebook olayı tam olarak yle değil. Facebook son zamanlarda tartışabilen/pazarlık edebilen bir chatbot üstünde çalışıyordu. Bunun denemelerini yaparken botların İngilizceye bağlı kalmasını sağlayan bir düllendirme mekanizması koymadıkları için robotlar bozuk bir İngilizceyle konuşmaya başladılar, yeni dil dedikleri şey bu. Kurdukları diyalogdan bir rnek: Bob: "I can can I I everything else." Alice: "Balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to." Sonrasında çalışmayı sonlandırmadılar, düzeltip devam ettiler. Olayın nasıl asparagas haber haline geldiğini detaylıca anlatan bir yazı: http://www.snopes.com/facebook-ai-developed-own-language/ Çalışmayla ilgili Facebook ekibinin yazısı: https://code.facebook.com/posts/1686672014972296/deal-or-no-deal-training-ai-bots-to-negotiate/ Çalışmanın kodu: https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator Gelelim yapay zeka ile insan beyni nasıl ilişkili? ncelikle nronlar vasıtasıyla çalışan insan beyni elektriksel ve biyokimyasal süreçlerle birbirleriyle iletişim kuran bir ağ diyebilriiz kabaca. Resimde iki sinir hücresi grüyorsunuz. Sinir hücreleri hücre gvdesi, dendrit ve akson olmak üzere 3 kısımdan oluşur. Dendritler sinyali alır, aksonlar sinyali iletir. Tek ynlü bir mekanizma vardır. Bir nronun aksonu ile diğerinin dendritinin arasındaki boşluğa sinaptik boşluk denir. Sinir hücresine dendritten gelen uyartı elektriksel olarak iletilir. Nasıl oluyor, Na-K pompaları ile akson içi ve dışındaki iyon dengesi değiştirilerek uyartının ilerlemesi sağlanır. Hızlıdır çünkü elektrikseldir, aksonun çevresinde miyelin kılıf olan nronlarda bu iletim ranvier boğumu denen boğumlar dolayısıyla daha hızlı gerçekleşir. Ancak bir nrondan diğerine sinyal iletilirken bu iş byle olmaz. Uyartı sinaps blgesine geldiğinde burada aksonun ucundan nrotransmitter adı verilen maddeler salgılanır . Bu maddeler vasıtasıyla biyokimyasal olarak uyartı diğer nrona iletilir. Peki burda akıllarda bir soru belirir. Bir sinyali alan nron tüm sinir sistemine bunu iletiyor mu? Hepsi uyarılıyor mu? Bu verimsiz bir mekanizma değil mi? Burada devreye 2 mekanizma giriyor. ncelikle nronlar her uyartıya tepki vermez, aksiyon potansiyeli denen bir olay var. Bu grafikte bir sürü ayrıntı var, nemli olan kısım thresold diye geçen kısım. Her nronda farklı bir thresold vardır. Bu değerin altındaki hiçbir uyartıya yanıt vermezler. Ancak bu uyartıdan yüksek uyartılara da hep aynı şiddette cevap verirler, buna "ya hep ya hiç" kuralı denir. Eşik değerini geçiyorsa hareket geçer, uyartıyı iletir geçmiyorsa iletmez. Uyartının şiddeti tepkinin gücünü belirlemez yani, tepki ya vardır ya yoktur. nemli olan nokta da bu eşik değerinin nrondan nrona değişmesi. Bir sinir demetini uyardığınızda uyarı şiddeti arttıkça tepki artacaktır ancak bunun nedeni her bir nronun daha büyük şiddetteki uyarıya daha büyük tepki vermesi değil, sinir demetinin uyarılma şiddeti arttıkça eşik değerini geçen nron sayısının artıp harekete geçen nronların toplam sayısının artmasıdır. İkinci mekanizma ise sinaptik direnç dediğimiz mekanizmadır. Sinaps sırasında nrotransmitterler aktarılırken gelen sinyalin iletip iletilmeyeceğini veya güçlendirilip zayıflatılmayacağına bu sinaptik direnç dediğimiz durum belirler. Kasların kasılması güçlendirme hareketine rnek verilebilir, gevşemesi ise gelen sinyalin zayıflatılmasıdır. Buraya kadar temel bir sinir sistemi bilgisi elde ettik. Her nronun sinyal iletilerini iletip iletmeyeceğini belirleyen eşik değer ve sinaptik direnç olarka iki mekanizma var ve bu her nronda farklı. Tüm bu nronlarsa bizim hafızamızı, bilgilerimizi, hareketlerimizi, düşüncemizi, muhakeme kabiliyetimizi oluşturuyor. Gelelim yapay zeka kısmına. Yapay zeka kısmında birçok olay var tabi ama yapay sinir ağlarından bahsedeceğim. Çünkü Facebook'un kullandığı olay da o, bugün trend olan da bu. Neyi benziyor peki? Yapay nronlar bir input alıyor ve buna karşılık bir output veriyor. Siz bir neural networke binlerce input ve bunların karşılığında olması gereken outputu gsteriyorsunuz. Nronlar bunları sayısal olarak alıyor , ve istenen çıktıyı vermek için kendi içinde uygun parametreleri belirler. Bunu nasıl yapıyor? Inputtan outputu verecek çıktıyı elde edene kadar parametreleri değiştiriyor, istenen outputla sistemin verdiği output arasındaki fark minimuma inene dek sistem eğitiliyor, tabi bu fark eğitim datasındaki tüm rnekler için geçerli ve evet tüm nronlarda bu parametreler farklı olabiliyor. Şimdi biraz daha somutlaştırayım. rneğin elinizde bir sürü resim var bunları sınıflandırmak istiyorsunuz. İnsan fotoğrafı mı hayvan mıdır ağaç mıdır? Bunun için binlerce fotoğraf/resim alıyorsunuz, bunların hepsinin ne fotoğrafı olduğunu sisteme giriyorsunuz. Sonra sistem inputların ve outputların matematiksel gsterimlerini alıp inputtan outputu elde edene dek parametrelerle oynuyor ve yeterince büyük datayla sistemi eğittinizde o parametreler yle bir hale geliyor ki eğitim datası hariç bir data verdiğinizde, o input o parametrelerle çarpılıp toplanarak sizin sınıflandırılmasını istediğiniz gibi sınıflandırabiliyor. Bu tabi ki çok kaba ve yüzeysel bir anlatımı çok daha fazla ayrıntısı var. Peki benzerliğe dikkat ettiniz mi? Parametreler var her nronda farklı parametreler, gelen girdiye farklı çıktılar üretiyorlar bu çıktıları başka nronlar alıp farklı parametrelerle toplayıp çarparak farklı çıktılar elde ediyor ve sonunda eldeki çıktı size lazım olan oluyor. Aynı nronlardaki aksiyon potansiyeli ve sinaptik dirençte işleyen mantık gibi. Değişik bir rnek daha var. Yeterince büyük bir neural network eğitirseniz, bazı nronların bazı konularda zelleştiğini grebilirsiniz. rneğin birkaç bin nronla adversarial network eğitilirken gzlemlenen bir olaydan bahsedeyim. Sisteme binlerce karışık resim veriyorlar. Ancak olması gereken outputu vermiyorlar, bu da başka bir teknik; unsupervised learning diye geçer genel olarak. Sonrasında bakıyorlar ki o binlerce nronlardan birinin verdiği çıktılar yüz silueti şeklinde. O nron sadece yüz tanıma için zeleşmiş, ondaki parametrelerin resimlerde yüz tanımayla ilgili bir şey yapmak için direk kullanılabileceğini fark ediyorlar. Kısaca yapayıyla doğalı arasındaki ilişki kabaca byle. Konuyla ilgili güzel bir makale varmış, ben gz atma fırsatı bulamadım daha ilgilisi için koyayım şyle: http://dx. doi. org. sci-hub. cc/10.1016/j. neuron.2017.06.011 Ufkumu açtiniz şimşekler çakti bende sağolun Sanmasınlar yıkıldık, sanmasınlar çktük. Bir başka bahar için sadece yaprak dktük.

Muhakkak haberlerde ve/veya forumlarda grmüşsünüzdür facebook pazarlama alanında hizmet vermesi için yapa zeka bot geliştiriyor. Kendi aralarında da iletişim kurmalarına izin verilen botlar bir süre sonra haberde denildiği kadarıyla kendi iletişim dillerini oluşturuyorlar. Grdüğüm metinlerde bende oluşan izlenim dili hatalı kullanmaları vs gibi nedenlere dayandığı ynünde. Ama facebook mühendisleri yazılımsal bir hatadan değil botların kendi aralarında bir dil geliştirdiklerinden byle olduğunu sylüyor. Velhasılı kelam konu bu. Şimdi merak ettiğim ve bunu da vesile kılarak soracağım soru şu : Yapay zeka ile ilgili okuduğum makalelerde vs insan beyninin bilinen ğrenme yntemlerine benzer şekilde ğrenecek bir yapı tasarlanıyormuş. Benim bildiğim/gzlemlediğim kadarıyla bebekken ğrenme yntemimiz : - Girdileri al, - Tanımla, Sınıfla - Kaydet - Tepki ver - Gelen sonuç girdi olarak tekrar ilk aşamaya dnsün. Bu şekilde tecrübe vs kazanıp ğreniyoruz. Peki ya zeka kısmı. Zeka dan kastım hayal kurma, plan yapma, isteme bunları nasıl ğretiyorlar. Belli bir birikimden sonra yapay zekanın kendi kodlarında veya veritabanı yapısında değişiklik yapmasına izin vermek gerekir. Çünkü byle olmazsa gelişmesi bi noktada duracak. Düşününce kafam yanıyor ya la.. Ayrıca mod arkadaşlar Yabancı dil ve Yapay zeka ile ilgili blümler açılırsa bence güzel olur. nceki yapay zeka konularını açıp okudum herbiri farklı blümler altında. Ben de diğer arkadaşlar gibi yazmış olayımda siz okuyun ve birşey değişmeden kaldığımız yerden devam edelim. nceleri Kızlar Utanınca Kızarırdı Şimdilerde Kızarınca Utanıyorlar..

Şimdi Facebook olayı tam olarak yle değil. Facebook son zamanlarda tartışabilen/pazarlık edebilen bir chatbot üstünde çalışıyordu. Bunun denemelerini yaparken botların İngilizceye bağlı kalmasını sağlayan bir düllendirme mekanizması koymadıkları için robotlar bozuk bir İngilizceyle konuşmaya başladılar, yeni dil dedikleri şey bu. Kurdukları diyalogdan bir rnek: Bob: "I can can I I everything else." Alice: "Balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to." Sonrasında çalışmayı sonlandırmadılar, düzeltip devam ettiler. Olayın nasıl asparagas haber haline geldiğini detaylıca anlatan bir yazı: http://www.snopes.com/facebook-ai-developed-own-language/ Çalışmayla ilgili Facebook ekibinin yazısı: https://code.facebook.com/posts/1686672014972296/deal-or-no-deal-training-ai-bots-to-negotiate/ Çalışmanın kodu: https://github.com/facebookresearch/end-to-end-negotiator Gelelim yapay zeka ile insan beyni nasıl ilişkili? ncelikle nronlar vasıtasıyla çalışan insan beyni elektriksel ve biyokimyasal süreçlerle birbirleriyle iletişim kuran bir ağ diyebilriiz kabaca. Resimde iki sinir hücresi grüyorsunuz. Sinir hücreleri hücre gvdesi, dendrit ve akson olmak üzere 3 kısımdan oluşur. Dendritler sinyali alır, aksonlar sinyali iletir. Tek ynlü bir mekanizma vardır. Bir nronun aksonu ile diğerinin dendritinin arasındaki boşluğa sinaptik boşluk denir. Sinir hücresine dendritten gelen uyartı elektriksel olarak iletilir. Nasıl oluyor, Na-K pompaları ile akson içi ve dışındaki iyon dengesi değiştirilerek uyartının ilerlemesi sağlanır. Hızlıdır çünkü elektrikseldir, aksonun çevresinde miyelin kılıf olan nronlarda bu iletim ranvier boğumu denen boğumlar dolayısıyla daha hızlı gerçekleşir. Ancak bir nrondan diğerine sinyal iletilirken bu iş byle olmaz. Uyartı sinaps blgesine geldiğinde burada aksonun ucundan nrotransmitter adı verilen maddeler salgılanır . Bu maddeler vasıtasıyla biyokimyasal olarak uyartı diğer nrona iletilir. Peki burda akıllarda bir soru belirir. Bir sinyali alan nron tüm sinir sistemine bunu iletiyor mu? Hepsi uyarılıyor mu? Bu verimsiz bir mekanizma değil mi? Burada devreye 2 mekanizma giriyor. ncelikle nronlar her uyartıya tepki vermez, aksiyon potansiyeli denen bir olay var. Bu grafikte bir sürü ayrıntı var, nemli olan kısım thresold diye geçen kısım. Her nronda farklı bir thresold vardır. Bu değerin altındaki hiçbir uyartıya yanıt vermezler. Ancak bu uyartıdan yüksek uyartılara da hep aynı şiddette cevap verirler, buna "ya hep ya hiç" kuralı denir. Eşik değerini geçiyorsa hareket geçer, uyartıyı iletir geçmiyorsa iletmez. Uyartının şiddeti tepkinin gücünü belirlemez yani, tepki ya vardır ya yoktur. nemli olan nokta da bu eşik değerinin nrondan nrona değişmesi. Bir sinir demetini uyardığınızda uyarı şiddeti arttıkça tepki artacaktır ancak bunun nedeni her bir nronun daha büyük şiddetteki uyarıya daha büyük tepki vermesi değil, sinir demetinin uyarılma şiddeti arttıkça eşik değerini geçen nron sayısının artıp harekete geçen nronların toplam sayısının artmasıdır. İkinci mekanizma ise sinaptik direnç dediğimiz mekanizmadır. Sinaps sırasında nrotransmitterler aktarılırken gelen sinyalin iletip iletilmeyeceğini veya güçlendirilip zayıflatılmayacağına bu sinaptik direnç dediğimiz durum belirler. Kasların kasılması güçlendirme hareketine rnek verilebilir, gevşemesi ise gelen sinyalin zayıflatılmasıdır. Buraya kadar temel bir sinir sistemi bilgisi elde ettik. Her nronun sinyal iletilerini iletip iletmeyeceğini belirleyen eşik değer ve sinaptik direnç olarka iki mekanizma var ve bu her nronda farklı. Tüm bu nronlarsa bizim hafızamızı, bilgilerimizi, hareketlerimizi, düşüncemizi, muhakeme kabiliyetimizi oluşturuyor. Gelelim yapay zeka kısmına. Yapay zeka kısmında birçok olay var tabi ama yapay sinir ağlarından bahsedeceğim. Çünkü Facebook'un kullandığı olay da o, bugün trend olan da bu. Neyi benziyor peki? Yapay nronlar bir input alıyor ve buna karşılık bir output veriyor. Siz bir neural networke binlerce input ve bunların karşılığında olması gereken outputu gsteriyorsunuz. Nronlar bunları sayısal olarak alıyor , ve istenen çıktıyı vermek için kendi içinde uygun parametreleri belirler. Bunu nasıl yapıyor? Inputtan outputu verecek çıktıyı elde edene kadar parametreleri değiştiriyor, istenen outputla sistemin verdiği output arasındaki fark minimuma inene dek sistem eğitiliyor, tabi bu fark eğitim datasındaki tüm rnekler için geçerli ve evet tüm nronlarda bu parametreler farklı olabiliyor. Şimdi biraz daha somutlaştırayım. rneğin elinizde bir sürü resim var bunları sınıflandırmak istiyorsunuz. İnsan fotoğrafı mı hayvan mıdır ağaç mıdır? Bunun için binlerce fotoğraf/resim alıyorsunuz, bunların hepsinin ne fotoğrafı olduğunu sisteme giriyorsunuz. Sonra sistem inputların ve outputların matematiksel gsterimlerini alıp inputtan outputu elde edene dek parametrelerle oynuyor ve yeterince büyük datayla sistemi eğittinizde o parametreler yle bir hale geliyor ki eğitim datası hariç bir data verdiğinizde, o input o parametrelerle çarpılıp toplanarak sizin sınıflandırılmasını istediğiniz gibi sınıflandırabiliyor. Bu tabi ki çok kaba ve yüzeysel bir anlatımı çok daha fazla ayrıntısı var. Peki benzerliğe dikkat ettiniz mi? Parametreler var her nronda farklı parametreler, gelen girdiye farklı çıktılar üretiyorlar bu çıktıları başka nronlar alıp farklı parametrelerle toplayıp çarparak farklı çıktılar elde ediyor ve sonunda eldeki çıktı size lazım olan oluyor. Aynı nronlardaki aksiyon potansiyeli ve sinaptik dirençte işleyen mantık gibi. Değişik bir rnek daha var. Yeterince büyük bir neural network eğitirseniz, bazı nronların bazı konularda zelleştiğini grebilirsiniz. rneğin birkaç bin nronla adversarial network eğitilirken gzlemlenen bir olaydan bahsedeyim. Sisteme binlerce karışık resim veriyorlar. Ancak olması gereken outputu vermiyorlar, bu da başka bir teknik; unsupervised learning diye geçer genel olarak. Sonrasında bakıyorlar ki o binlerce nronlardan birinin verdiği çıktılar yüz silueti şeklinde. O nron sadece yüz tanıma için zeleşmiş, ondaki parametrelerin resimlerde yüz tanımayla ilgili bir şey yapmak için direk kullanılabileceğini fark ediyorlar. Kısaca yapayıyla doğalı arasındaki ilişki kabaca byle. Konuyla ilgili güzel bir makale varmış, ben gz atma fırsatı bulamadım daha ilgilisi için koyayım şyle: http://dx. doi. org. sci-hub. cc/10.1016/j. neuron.2017.06.011 İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..