Hiç 5 dakikalık bir video izlemek için YouTube'a nasıl gittiğinizi ve burada 3 saat boyunca kaldığınızı farkettiniz mi? Ya da tam da satın almayı planladığınız bir ürünün reklamını 15 gündür dolaştığınız sitelerde gördüğünüz ve en sonunda onu aldığınız oldu mu?
Bilgisayarınızın ne istediğinizi bilmesi ne kadar iyi değil mi? Bu sizin bilgisayarınızdan değil, sizi sürekli izleyen algoritmalardan kaynaklıdır. Şimdi bile! Evet, bu kesinlikle doğru. Yani soru şu, bu botların nasıl yapıldığı ve yazılım test kavramlarının burada nasıl devreye girdiğidir.
İnsanların gerçek yapay zekâ gibi davranan algoritmik bloglar oluşturması çok uzun zaman önceye dayanmıyor. Basitçe söylemek gerekirse basit ve uzun kod ile yapabilirsiniz. Bir süre mükemmel çalışacaktır ve birçok günlük aktivitede halada çalışmaya devam edecektir. Bununla birlikte, giderek daha fazla insan daha büyük ve daha büyük veri setleri oluşturduğundan internette var olduğunda bu basit yaklaşım her yerde işe yaramamaktadır. Çünkü bazı problemler insanlar tarafından çözülebilecek kadar karmaşıktır. Hadi birinin köpek resmi ve diğerinin 5 numara olduğu iki örneği inceleyelim ve burada sorunun neyin ne olduğunu düşünelim.
Bir insan olarak biliyorsunuz ki evet, bu bir köpek ve bu da 5 numara ama makine ya da botlar bunu nasıl bilecek? Görüntü pikselini, piksel olarak taramasını ve bu resimde genellikle bilinen köpek görüntülerinde bulunan piksel desenleriyle eşleşen desenleri bulmasını ve tahmini bir tahmin vermesini söyleyecek karmaşık bir algoritma oluşturmalıyız. İnsan beyni, her saniye öğrenen karmaşık bir nöron yapısına sahiptir. İnsan beynine benzer şekilde makinelerde, öğrenmeye devam ettikçe zaman içinde geliştirdikleri, gelişen örüntü tanıma zekâsı ile karmaşık botlar yaratmamızı sağlayabileceklerdir.
Nasıl Öğrenilir?
İnsan programcılar, daha basit beyinleri olan bir öğretmen botu ve bir geliştirici botu yaratır. Kurucu bot, öğrenci botları oluşturur ve test notlarına göre saklar ve ayırır. Öğretmen botun kendisi bir köpek ve 5 arasında ayrım yapamaz, ancak öğrenci botlarını tanımlamakta haklı olup olmadıklarını test edebilir. Artık otomatik testin neden bu kadar önemli olduğunu anlıyorsunuz. Öğretmen botlarına köpeklerin ve 5'lerin bir demet fotoğrafını veriyoruz ve neyin ne olduğunun cevabını ona bırakıyoruz. Buna dayanarak öğretmen botunu da öğrenci botlarını test ederek ve notlarını verecek şekilde modelliyoruz. Test verilerine dayanarak, oluşturulan bot, öğrenci botları algoritması mekaniğinin farklı permütasyonlarını ve kombinasyonlarını ayarlayarak farklı öğrenci botları üzerine inşa etmeye devam eder, bazen rastgele bile neyin doğru neyin yanlış olduğunu görebilir. Bu süreçte öğretmen botu testlerine devam eder ve notları vermeye başlar. Döngü bu şekilde devam eder. Öğretmen botu teste devam eder ve öğrenci botlarının notlarına dayanarak, geliştirici botu en iyi performans gösteren botları tutar ve gerisine acımasızca atar. Test, derleme, test döngüsü bir döngüde tekrarlamaya devam eder ve dereceleri değerlendirilir ve yaklaşık% 99.9 doğrulukla bot oluşturulduktan sonra döngü durdurulur.
Şimdi aklımıza gelen soru ‘Otomatik test, inşa ve test döngüsü kaç kez tekrarlanıyor? En iyi derecelere sahip bot inşa edilene kadar gerekli olduğu şekilde tekrar eder. En iyi bot, bir köpek ve 5'i ayırt eden en iyi algoritmadır.
Peki Sorun Nedir?
Şimdi bir köpek ve 5 sayısını ayırt etmek için en iyi algoritmayı seçtik, sonra ortaya çıkabilecek sorun nedir? Bota 5 veya bir köpek videosu veya 5 yerine 'S' harfi verirsek bot bunu anlayabilecek mi? Cevap: hayır.
Bunu Nasıl Çözeriz?
Bunu çözmek için, insanlar, yanlış ve doğru senaryolar da dahil olmak üzere, öğrenci botlarının geçmesi için daha fazla sayıda soru içeren daha uzun otomatik test senaryoları oluşturmak zorundadırlar, böylece en kötü vakalara da hazırlanırlar. Uzun testler daha iyi botlar ortaya çıkana kadar devam eder.
Test - İnşa - Test Döngüsü Nasıl Tekrarlanır?
Bu durumda işlemi otomatikleştirilmeli ve aynı testi yapmaya devam etmelisiniz. Son bir bot inşa edildiğinde çalışır ve hepsi arasında hayatta kalan tek bot olur tıpkı algoritması diğer bottan % 0.01 daha iyi olduğu gibi. Öğrenci botunun oluşturduğu algoritma öğretmen botu tarafından bilinmez, insan gözetmeni tarafından değil, öğrenci botunun kendisi tarafından bile bilinmez! O sadece çalışır! Botun nasıl düşündüğü veya çalıştığı gerçekten bilinemez.
Hadi ilk başta tartıştığımız YouTube örneğine geri dönelim. Bunu şimdi daha iyi anlayabiliriz. Buradaki öğrenci botlarına verilen görev, bir kullanıcıyı meşgul tutarken izlenme süresini kaydetmek ve kullanıcıyı en uzun süre için meşgul eden öğrenci botunun en yüksek dereceyi almasıdır.
Öğretmen botları tüm öğrenci botlarını değerlendirir ve öğrenci botları kullanıcılara tavsiye de bulunmaya devam eder, böylece kullanıcı meşgul kalır. En iyi önerileri veren ve kullanıcıyı meşgul eden kişi en iyi algoritmaya sahip olanıdır. Öğretmen botunun sadece öğrenci botlarını test ettiğini ve testlerden öğrendiklerini gördük. Yani, bir satırda Makine öğreniminin test edilebilirse öğretilebilir olduğunu söyleyebiliriz.