Sınırlı Bellek
AI’nın genel olarak sınıflandırıldığı iki yol vardır. Bunlardan ilki, AI ve AI özellikli makinelerin insan aklına olan benzerliklerine ve insanlar gibi “düşünme” ve hatta belki “hissetme” yeteneklerine göre sınıflandırılmasını temel alır. Bu sınıflandırma sistemine göre dört tip AI veya AI tabanlı sistem vardır:
1- Reaktif Makineler,
2- Sınırlı Bellek makineleri,
3- Zihin Teorisi,
4- Kendini Bilen AI.
Sınırlı bellek makineleri, tamamen reaktif makinelerin kapasitesine sahip olmasının yanı sıra, geçmiş verilerden karar vermeyi öğrenebilecek kapasiteye sahip makinelerdir. Neredeyse bildiğimiz tüm uygulamalar bu AI kategorisine girmektedir.
Derin öğrenmeyi kullananlar gibi günümüzdeki tüm AI sistemleri, gelecekteki sorunları çözmek için bir referans model oluşturmak üzere bellekte depoladıkları büyük hacimli eğitim verileriyle eğitilir. Örneğin, bir görüntü tanıma AI, taradığı nesnelere ad vermeyi öğretmek için binlerce resim ve etiketleri kullanılarak eğitilir. Bir görüntü böyle bir AI tarafından tarandığında, eğitim görüntülerini kendisine sunulan görüntünün içeriğini anlamak için referans olarak kullanır ve “öğrenme deneyimine” dayanarak yeni görüntüleri artan doğrulukla etiketler.
Günümüzdeki AI uygulamalarının hemen hepsi, sohbetler, sanal asistanlar, kendi kendine sürüş araçları sınırlı bellek AI‘leri ile yürütülmektedir.
Genel olarak teknik bakışta kullanılan alternatif sınıflandırma sistemi yani AI sınıflandırmasının ikinci yolu da, teknolojinin;
1- Yapay Dar İstihbarat (ANI),
2- Yapay Genel İstihbarat (AGI) ve
3- Yapay Süper Zeka (ASI) olarak sınıflandırılmasıdır.
Sınırlı Bellek makineleri verileri kısa bir süre boyunca saklayabilir. Bu verileri belirli bir süre boyunca kullanabilmelerine rağmen, deneyimlerini kütüphanelerine ekleyemezler. Kendi kendini süren birçok otomobil Sınırlı Bellek teknolojisini kullanır: Yakınlardaki otomobillerin hızı, bu otomobillerin mesafesi, hız sınırı ve yollarda gezinmelerine yardımcı olabilecek diğer bilgiler gibi verileri depolarlar.
Sınırlı bellek AI, çoğunlukla kendi kendine sürüş otomobillerde kullanılır. Taşıtların etrafındaki hareketlerini sürekli olarak algılarlar. Şerit çizgileri, trafik ışıkları ve yoldaki herhangi bir eğri gibi statik veriler AI makinesine eklenecektir. Bu veriler, özerk otomobillerin yakındaki bir araca çarpılmasını önlemek amacıyla kullanılır.
Bu tür sistemlerdeki bellek kısa ömürlüdür. Bu tür sistemler kısa bir süre için geçmişlerine dönüp ondan öğrenebilirler.