Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka Nedir?

ABONE OL
Mart 28, 2022 17:16
Yapay Zeka Nedir?
1

BEĞENDİM

ABONE OL

Yazı: İlyas Öztürk

İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay zekâ, insan zekâsına özgü olan, algılama,
öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme (belirtme) , sorun
çözme, iletişim kurma, çıkarımsama yapma ve karar verme gibi yüksek
bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim
sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli (eyleyici yapay
zekâ) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.

Geçmişten Günümüze Yapay Zeka


“Yapay zekâ” kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası,
“Makineler düşünebilir mi?” sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan
Mathison Turing’dir. 1943’te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile
üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları
doğmuştur. Alan Turing, Nazilerin Enigma makinesinin şifre algoritmasını çözmeye
çalışan matematikçilerin en ünlü olanlarından biriydi. İngiltere, Bletchley Park’ta şifre çözme
amacı ile başlatılan çalışmalar, Turing’in prensiplerini oluşturduğu bilgisayar prototipleri olan
Heath Robinson, Bombe Bilgisayarı ve Colossus Bilgisayarları, Boole cebirine dayanan veri
işleme mantığı ile Makine Zekâsı kavramının oluşmasına sebep olmuştu.


Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama mantıkları aslında insan
zekâsından ilham almışlardı. Ancak sonraları, modern bilgisayarlarımız daha çok uzman
sistemler diyebileceğimiz programlar ile gündelik hayatımızın sorunlarını çözmeye yönelik
kullanım alanlarında daha çok yaygınlaştılar. 1970’li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri
olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel bilgisayar (PC Personal Computer)
modeli ile bilgisayarı popüler hale getirdiler ve yaygınlaştırdılar. Yapay zekâ çalışmaları ise
daha dar bir araştırma çevresi tarafından geliştirilmeye devam etti. Bugün, bu çalışmaları
teşvik etmek amacı ile Turing’in adıyla anılan Turing Testi ABD’de Loebner ödülleri adı
altında makine zekâsına sahip yazılımların üzerinde uygulanarak başarılı olan yazılımlara
ödüller dağıtılmaktadır.

İlk Çalışmalar

İdealize edilmiş tanımıyla yapay zekâ konusundaki ilk çalışmalardan
biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerdiği, yapay sinir
hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing’in hesaplama
kuramına dayanıyordu. Herhangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan
ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal ve ve veya işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini
gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları hâlinde öğrenme becerisi
kazanabileceğini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini
değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını gerçekleştirmek de
olası hale gelmiştir.


1950’lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. İlk yapay
sinir ağı temelli bilgisayar SNARC, MİT’te Minsky ve Edmonds tarafından 1951’de yapıldı.
Çalışmalarını Princeton Üniversitesi’nde sürdüren Mc Carthy,
Minsky, Shannon ve Rochester’le birlikte 1956 yılında Dartmouth’da iki aylık bir açık çalışma
düzenledi. Bu toplantıda birçok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli
özelliği Mc Carthy tarafından önerilen yapay zekâ adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan
programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından
tanıtılmıştır.

Uygulama Alanları


Yapay zekanın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir:

Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik
önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir
ürün, gazetede başka bir haber önerileri.


Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google
Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex.Çeviri gibi çevrimiçi araçlar.


Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve
ses tanıma.


Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin,
üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar.


Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin
tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri.

Gelecekte Yapay Zekâ


Gelecekte yapay zekâ araştırmalarındaki tüm alanların birleşeceğini öngörmek zor
değildir. Sibernetik bir yaklaşımla modellenmiş bir Yapay Beyin, Sembolik bir yaklaşımla insan
aklına benzetilmiş bilişsel süreçler ve Yapay Bilinç sistemi, insan aklı kadar esnek ve duyguları
olan bir İrade, Uzman sistemler kadar yetkin bir bilgi birikimi ve rasyonel yaklaşımın dengeli bir
karışımı sayesinde Yapay Zekâ, gelecekte insan zekâsına bir alternatif oluşturabilir.
Bilginin hesaplanması matematiksel gelişme ile mümkün olabilir. Çok yüksek döngü gerektiren
NP problemlerin çözümü, satranç oyununda en iyi hamleyi hesaplamak veya görüntü çözümleme
işlemlerinde bilgiyi saymak yerine hesaplamak sureti ile sonuca ulaşılabilir.

Kaynakça

https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zek%C3%A2#Tan%C4%B1m

En az 10 karakter gerekli


HIZLI YORUM YAP
300x250r
300x250r

Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için veri politikamızı inceleyebilirsiniz.