Yapay sinir ağları (YSA), makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında devrim yaratan önemli bir teknolojidir. Ancak bu sistemlerin etkinliği, insanların bu ağları nasıl yönlendirdiği ve manipüle ettiğine bağlıdır. Yapay sinir ağlarını manipüle etme yöntemleri, hem olumlu hem de olumsuz sonuçlar doğurabilir. İşte bu konuda yapılan araştırmalar ve bulgular.
Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek geliştirilmiş bir modeldir. Bu ağlar, giriş verilerini işleyerek belirli bir çıktıya ulaşmayı amaçlar. Öğrenme süreci, ağın ağırlıklarının ayarlanması ile gerçekleşir. Bu noktada, insan müdahalesi, ağın performansını büyük ölçüde etkileyebilir.
Manipülasyon YöntemleriVeri Manipülasyonu Yapay sinir ağlarının en kritik unsuru, kullanılan veridir. Araştırmalar, verilerin nasıl seçileceği ve işleneceği konusunda insan kararlarının ağın öğrenme sürecini etkileyebileceğini göstermektedir. Örneğin, eğitim verileri yanlış veya yanıltıcı bir şekilde seçildiğinde, ağın performansı düşer veya hatalı sonuçlar üretir. Bunun yanı sıra, verilerin temizlenmesi, etiketlenmesi ve normalleştirilmesi, ağın başarısını artırmada önemli bir rol oynamaktadır.Ağ Yapısının Değiştirilmesi İnsanlar, yapay sinir ağlarının mimarisini değiştirerek performanslarını etkileyebilirler. Katman sayısı, nöron sayısı ve aktivasyon fonksiyonları gibi parametrelerin ayarlanması, ağın öğrenme kapasitesini artırabilir. 2023 yılında yapılan bir çalışmada, mimari değişikliklerin, ağın doğruluk oranını oranında artırdığı bulunmuştur.Hiperparametre Ayarlamaları Hiperparametreler, öğrenme sürecini kontrol eden ayarlardır. Öğrenme oranı, batch boyutu ve düzenleme teknikleri gibi parametrelerin optimizasyonu, ağın performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Araştırmalar, doğru hiperparametre ayarlamalarının, modelin doğruluğunu ve genelleme yeteneğini artırabileceğini göstermektedir.Transfer Öğrenimi İnsanlar, önceden eğitilmiş bir modeli alıp yeni bir görev için yeniden eğiterek yapay sinir ağlarını manipüle edebilirler. Bu süreç, zaman ve kaynak tasarrufu sağlarken, yeni verilerle modelin performansını artırabilir. 2024 yılında yapılan bir çalışmada, transfer öğreniminin, eğitim süresini %50 oranında azalttığı bulunmuştur.Adversarial Attack (Saldırılar) Yapay sinir ağlarına karşı yapılan adversarial saldırılar, ağın performansını düşürmek için kullanılan tekniklerdir. Bu saldırılar, ağın doğru sınıflandırmasını engelleyen küçük perturbasyonlar ekleyerek yapılır. Araştırmalar, bu tür saldırıların yapay sinir ağlarının güvenliğini tehdit ettiğini ve hata oranlarını %90 oranında artırabileceğini ortaya koymuştur.
Yapay sinir ağlarını manipüle etme yeteneği, birçok etik ve güvenlik sorunu da beraberinde getirmektedir. Yanlış bilgi yayma, veri hırsızlığı ve gizlilik ihlalleri gibi olumsuz sonuçlar, bu teknolojinin kötüye kullanılmasına neden olabilir. 2023 yılında yapılan bir anket, araştırmacıların %65’inin YSA'ların etik kullanımına ilişkin endişelerini dile getirdiğini göstermektedir.
( Dilvin ALTIKARDEŞ )