Bu yazımızda teknolojinin en önemli dallarından biri olan Yapay Zekâ Nedir? Yapay Zekâdaki Yöntemler Nelerdir? konu başlıklarını ele alacağız. Günümüzde neredeyse her alanda kullanılan ve her geçen gün gelişen yapay zekâya yakından bakalım.
İçerik Haritası
Yapay Zekâ Nedir?
Yapay Zekâ, birçok farklı teknolojinin birleşimi ile makinelerin algılama, karar verme, planlama, hareket etme, yorumlama gibi işlevleri yerine getirmesini sağlar. Makinelerin gösterdiği zekâdır ve insanlar ve hayvanların gösterdiği doğal zekânın aksine duygu içermez.
Geçmişten Günümüze Yapay Zekâ
Modern yapay zekânın temelleri klasik filozofların insan düşünce sistematiğini simgesel sistem olarak tanımlama girişimiyle beraber atılmaya başlanmıştır. Fakat alan, 1956’ya kadar resmi olarak oluşturulamamıştır.
Karanlık Dönem (1965-1970): Bu dönemde çok az bir gelişim elde edilebilmiştir. Bilgisayar uzmanları düşünen bir mekanizma geliştirerek, sadece verileri yükleyerek akıllı bilgisayarlar yapmayı umdular. Sonuç olarak bir bekleme dönemi oldu.
Rönesans Dönemi (1970-1975): Çok hızla artacak gelişmelerin önünün açıldığı dönem olmuştur. Hastalık teşhisi gibi sistemler geliştirildi. Bugünkü açılımların temelleri oluştu.
Ortaklık Dönemi (1975-1980): Araştırmacılar, dil ve psikoloji gibi diğer bilim dallarından da yararlanmaya başladılar.
Girişimcilik Dönemi (1980-?): Laboratuvarların dışına çıkarılarak, gerçek dünyanın ihtiyaçlarına göre çok daha karmaşık uygulamalarla düşünülmüştür. Hâlâ devam eden bir dönemdir.
Yapay Zekâdaki Yöntemler Nelerdir?
Allen Newell ve Herbert Simon insan gibi düşünme yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan Genel Sorun Çözücü (General Problem Solver)’yü geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Simon’ın bu tanımlaması bilim adamlarının yaklaşımlarında iki farklı akımın ortaya çıktığını belirginleştirmesi açısından önemlidir: Sembolik ve Sibernetik (Bağlantıcı) Yapay Zekâ.
Bağlantıcı (Sibernetik) Yapay Zekâ
İnsan beyninin çalışma şeklini temel alan bir yapay zekâ türüdür. Bu modelde, insan beynindeki nöronlar yerine algılayıcılar (perseptron) kullanılır. Bu türün bir örneği de yapay sinir ağlarıdır. Yapay sinir ağları ile biyolojik sinir sisteminin çalışma şekli taklit edilir. Yani nöron hücrelerinin ve bu hücrelerin birbirleri ile arasında kurduğu sinaptik bağın dijital olarak modellenmesidir. Nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağlar oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, yapay sinir ağları, normalde bir insanın düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm üretmektedir.
Sembolik Yapay Zekâ
Bu alandaki araştırmalarda sorunların ve mantığın ileri düzey “sembolik” (insan tarafından okunabilir) temsillerine dayanan yapay zekâdır. Bu yaklaşım, 1960’ların ortalarında Allen Newell ve Herbert Simon tarafından “fiziksel simge sistemleri hipotezi” olarak tanımlanan bir varsayım olan, zekanın birçok yönünün sembollerin manipülasyonuyla elde edilebileceği varsayımına dayanmaktadır.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zekâ günümüzdeki teknoloji dünyasının en önemli konularından olsa da bu terimler arasındaki ayrım her zaman yapılamıyor.
Makine öğrenimi, algoritma ve istatistiksel metotlarla bilgisayar ve makinelerin eski deneyimlerden ve verilerden yola çıkarak geleceği tahmin etmesini sağlar.
En bilinen örneklerden biri Facebook’un Haber Kaynağıdır. Haber Kaynağı, her üyenin yayınını kişiselleştirmek için makine öğrenmesini kullanır. Bir üye sık sık belirli bir arkadaşın yayınlarını okumak veya beğenmek için sayfada aşağı doğru inmeyi bırakırsa, haber akışı söz konusu arkadaşın etkinliğini daha fazla yayında göstermeye başlar. Arka planda, yazılım, kullanıcının verilerindeki kalıpları tanımlamak ve Haber Akışını doldurmak için basitçe istatistiksel analiz ve tahmine dayalı analizi kullanır. Doğal olarak, makine öğrenimi yapay zekanın bir alt dalıdır.
Derin öğrenme ise makine öğreniminin yapay sinir ağlarını kullanan bir alt dalıdır. Bu algoritmalar çok yüksek miktarda işlem gücü gerektirmekle birlikte öğrenmenin “derinliği” veri miktarına bağlıdır. Sürücüsüz arabalar, saliseler içinde birden fazla dinamik veri akışını işlemek, hiçbir zaman yol sormamak ve beklenmedik koşullara insan sürücüden daha hızlı bir şekilde tepki vermek için derin öğrenmeyi kullanır.
Kullanım alanları Nelerdir?
Yapay zekayı günlük hayatımızda çoğu yerde görmek mümkündür. Bazı kullanım alanları şunlardır:
Asistanlar
Apple’ın geliştirdiği Siri ve Microsoft’un geliştirdiği Cortana bu asistanlara örnek olarak sayılabilir. Bu asistanlar hemen hemen herkesin kullandığı sanal asistanlardır.
Akıllı Arabalar
Sürücüsüz arabalar son yıllarda çok fazla denenen bir uygulama. Özellikle Google ve Tesla şirketlerinin bu alanda başı çektiği söylenebilir. Auto pilot özellikleri, trafik durumuna göre rota belirleme gibi teknolojilerde kullanılıyor.
Müzik ve Medya Servisleri
Netflix, Spotify gibi şirketler yapay zekâdan faydalanıyorlar. Kullanıcının zevkleri analiz edilerek, müzik ve videoları sunmakta kullanılıyor.
Sağlık
Hastaların muayenesinden elde edilen sonuçlar yapay zeka tarafından değerlendirilerek, hastanın olası hastalıklarının çıkarılması, yorumlanması ve teşhis konması sağlanabiliyor.
Sohbet Robotları
Kurumların müşterilerinin yaşadıkları problemleri hızlı olarak kavramak ve en uygun cevaplar ile çözümleri sunmak amacıyla bu teknolojiden faydalanılır.
