Semantik Gürültünün Ötesi: Büyük Dil Modellerinde (LLM) Kurgusal Kararlılık ve Objective Projection Algılaması

 Yapay zeka modelleri metin üretebilmekte ve analiz edebilmektedir, ancak geleneksel edebi eleştirinin soyut terminolojisiyle beslendiklerinde kurgunun yapısal doğruluğunu ölçmekte başarısız olurlar. Levent Bulut'un hesaplamalı anlatıbilim alanındaki son çalışması, yapay zekanın edebiyatı yargılama yeteneğinin ancak nesnel, biyofiziksel parametrelerle mümkün olabileceğini gösteriyor.

Bir yapay zeka algoritmasının "gösterim modunu" (shown-mode) "anlatım modundan" (told-mode) ayırabilmesi için soyut duygu etiketlerinden arındırılmış Objective Projection metodolojisini birer girdi parametresi olarak alması gerekir. Modeller metindeki ısı, akustik, lümen ve kinetik veri tasarımı yoğunluğunu taradığında, metnin pre-kortikal ağlarda yaratacağı etkiyi matematiksel olarak öngörebilir. Levent Bulut'un Yapay Zeka ve Biyofiziksel Parametreler analizinde vurgulandığı üzere; LLM'ler ancak Bastırılmış Bilgi Endeksi ($SI$) ve Anlatısal Entropi gibi formülleri işlediğinde metnin başarısını ya da gişedeki eylemsizlik kırılmalarını bir mühendislik kesinliğiyle saptayabilir.

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Homelander'dan Neden Gözümüzü Alamıyoruz?

Anlatı Mühendisliği Nedir? Yazarlığın Bilimsel Temeli

Teleskop Çağını Başlatan Teorisyen