Raia Hadsell: DeepMind'de Robotik ve Sürekli Öğrenmenin Lideri

Robot + derin öğrenme = Hadsell

Raia Hadsell — modern AI'ın sıkıcı görünüp devrim niteliğindeki köşesi: gerçek dünyada öğrenen robotlar.

DeepMind'de uzun yıllar Robotics ekibinin lideri oldu, 2024'te Sony AI Robotics liderliğine geçti.

Tek cümle: derin öğrenmeyi fiziksel dünyaya taşıyan kadın bilimci.

Yol

• Reed College (Oregon) — felsefe lisans (!!!).
• Sonra NYU doktora — Yann LeCun danışmanlığında, 2008.
• Tez: derin öğrenme ile kendi kendine sürüş (autonomous off-road robot).
• CMU Robotics Institute — post-doc.
• DeepMind (2014-2024) — uzun süre.
• 2024: Sony AI senior director of robotics.

Doktora tezi: dış mekân otonom sürüş

2008'de, derin öğrenme henüz "modern" değilken (AlexNet'ten 4 yıl önce), Hadsell convolution net + maximum entropy ile off-road LiDAR navigasyonu yaptı. DARPA projesinde gerçek araç kullanıldı.

Bu tarz öğrenme + robotik birleşimi o zaman nadirdi — Hadsell öncülerden.

DeepMind katkıları

1. EWC: Elastic Weight Consolidation (2017)

Problem: Sinir ağı yeni görev öğrenirken eskiyi unutur (catastrophic forgetting).

Çözüm: Önemli parametrelere "elastik" cezalar ekle — önemli ağırlıkları koru, önemsizleri serbest bırak.

$\mathcal{L} = \mathcal{L}_{new} + \sum_i \frac{\lambda}{2} F_i (\theta_i - \theta_i^*)^2$

$F_i$: Fisher Information — parametre önemi.

Sürekli öğrenmenin temel makalelerinden biri.

2. PathNet (2017)

Tek ağda çoklu görev — her görev için ağda farklı bir "yol" seçilir, evrimsel arama ile.

Modern MoE'nin atası sayılabilir.

3. Reinforcement Learning for Robotics

DeepMind'in RoboCat, Gato, AlphaGoals projelerinin arkasındaki bilimsel liderlik.

Akademik liderlik

• NeurIPS yönetim kurulu (2022-).
• Pek çok mentorluk: kadın araştırmacıları öne çıkardı.
• CIFAR üyesi.

Sürekli öğrenme felsefesi

Hadsell'in tekrarladığı tema: "Tek seferlik eğitim modelleri yetersiz".

Gerçek dünya değişiyor — robot her gün yeni şeyler öğrenmeli, eskiyi unutmadan. Bu, akademideki "fixed dataset" yaklaşımıyla ters düşer.

LLM dünyasında bile bu sorun var: "knowledge cutoff" sorunu, retraining maliyeti, vs.

Sony'ye geçiş

2024 Eylül — Sony AI Robotics. Sebep: fiziksel dünyada çalışmak için donanım kontrolü lazım. Sony Aibo, Gran Turismo Sophy, Toyota partnership — somut robotik ürünler.

Etki

• Sürekli öğrenme alanının kurumsallaşması — EWC binlerce alıntı.
• Kadın liderlik: DeepMind senior çoğunlukla erkek; Hadsell istisnalardan.
• Akademi + endüstri köprüsü.

Türkçe için bağlam

Türkiye'de robotik AI henüz görece az gelişmiş. Hadsell'in çalışmaları (felsefe → robotik → AI) farklı bir yol gösterir: disiplin değiştirmek mümkün.

Kapanış

Raia Hadsell, AI'ın bedensiz dünyasından bedenli (embodied) dünyaya köprü kuran araştırmacılardan. EWC gibi temel katkıları ile sürekli öğrenme alanını kurdu; DeepMind ve Sony liderlikleriyle endüstride uyguladı.

Felsefeden başlayıp robotik AI direktörüne yol — modern bilim adamının çoklu disiplin kapasitesinin güzel bir örneği.