Modern yapay sinir ağları, milyarlarca parametreye sahip olmaları nedeniyle "aşırı parametreli" olarak kabul edilir. Geleneksel istatistiksel öğrenme teorisine göre, bu durum ağların eğitim verilerindeki gürültüyü ezberleyerek "aşırı uyum" (overfitting) göstermesine ve genelleme yeteneğini kaybetmesine neden olmalıdır. Ancak, derin öğrenme modelleri, bu aşırı karmaşıklığa rağmen, yapılandırılmış veri kümelerinde temel özellikleri öğrenmede şaşırtıcı derecede başarılı olmaktadır. Bu paradoks, yapay zeka alanındaki temel zorluklardan biridir.
Stanford'dan Andra Montanari ve IPhT'den Pierfrancesco Urbani tarafından yapılan yeni bir araştırma, bu çelişkiyi açıklamak için önemli bir hipotez sunuyor. Araştırmacılar, özellik öğreniminin (feature learning) ve aşırı uyumun (overfitting) eğitim süreci boyunca eşzamanlı olarak var olduğunu, ancak farklı zaman ölçeklerinde meydana geldiğini öne sürüyorlar. Buna göre, ağlar başlangıçta verinin temel özelliklerini öğrenir ve ancak daha sonra, eğitim devam ettikçe, gürültüyü ezberlemeye başlar. Bu bulgu, aşırı parametreli modellerin neden bu kadar etkili olduğunu anlamak için yeni bir bakış açısı sunuyor ve derin öğrenmenin teorik temellerini güçlendiriyor.
Bu çalışma, Alan Turing'in programlanabilir makinelerinden, makine öğreniminin veri setlerinden talimatları doğrudan öğrenen sistemlere evrimini de hatırlatıyor. Kendi kendine sürüş yapan arabalar gibi örneklerle, makine öğreniminin programcıların her senaryoyu kodlaması yerine, sistemin kendi "sürüş yazılımını" öğrenmesini sağladığı vurgulanıyor. Aşırı parametreli sinir ağlarının bu karmaşık öğrenme süreçlerini nasıl yönettiğini anlamak, yapay zeka teknolojilerinin geleceği için kritik öneme sahip.
Aşırı parametreli derin öğrenme modellerinin neden bu kadar etkili çalıştığını açıklayarak yapay zeka araştırmalarına yeni bir yön veriyor.