Active Inference çerçevesi, beyindeki bilgi işleme süreçlerini modellemekle birlikte, yapay zeka sistemlerinin öğrenme ve planlama mekanizmalarını da destekler. Bu mekanizma, Markov örtüleri (Markov Blankets) ve varyasyonel serbest enerji gibi tekniklerle ifade edilir. Markov örtüleri, bir sistemin iç durumları ile çevresi arasındaki sınırları belirleyerek, sistemin hangi bilgileri işleyebileceğini ve nasıl tepki vereceğini tanımlar. Varyasyonel serbest enerji ise, bir sistemin çevresi hakkındaki içsel modelini güncellemesini sağlayarak, sistemin "keşfetme" ve "belirsizlikleri azaltma" eğilimini yönlendirir.
Active Inference’ın, klasik makine öğrenimi ve pekiştirmeli öğrenmeye kıyasla bazı avantajları vardır. Özellikle keşif ve belirsizlikle başa çıkma konularında bu çerçeve daha bütünsel bir yaklaşım sunar. Reinforcement Learning’deki ödül odaklı stratejilere kıyasla, Active Inference, doğrudan “ödül” gerektirmeksizin sistemlerin “epistemik değer” yoluyla kendiliğinden keşif ve öğrenme yapmalarını sağlar. Bu nedenle Active Inference, özellikle otonom sistemler ve yapay zeka araştırmalarında yenilikçi bir yaklaşım olarak görülmektedir.
Ancak Active Inference halen gelişim sürecindedir ve daha geniş bir araç setine, daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyar. Özellikle derin öğrenmenin 2000'lerin başındaki gelişme aşamasıyla benzer bir konumda olan bu teori, ilerleyen yıllarda büyük atılımlar gerçekleştirme potansiyeline sahiptir.
Dr. Sanjeev Namjoshi, makine öğrenimi mühendisi, "Active Inference" (Etkin Çıkarım) ve Serbest Enerji İlkesi (FEP) gibi kavramları açıklıyor. Bu teoriler, biyolojik ve yapay sistemlerin çevresel belirsizliği en aza indirerek nasıl denge sağladığını gösterir. Etkin Çıkarım, algı ve eylemi birleştiren, keşif ve merak odaklı bir çerçeve sunar. Dr. Namjoshi, bu yaklaşımın güçlüklerine rağmen derin öğrenme gibi büyük ilerlemelere hazır olduğunu, ancak daha fazla araç ve yaygın kullanım gerektirdiğini belirtir.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder