Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi

Yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojinin gelişmesi ile hayatımıza girmiş iki önemli kavramdır. Söz konusu kavramlar ile ilgili detaylardan aşağıdaki gibi bahsetmek mümkündür.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka kavramı; insanlar tarafından gerçekleştirilmesi durumunda zeka gerektirmekte olan çeşitli işlerin insan eli ile bir bilgisayar ya da makine ve onların programlanmasını ifade eden bir kavramdır. Yapay zeka genel anlamda algılama, bilgi edinme, görme, düşünme, dili kullanabilme, karar verme, problem çözme insanlara ait zihinsel süreçler ile bilgisayarlın donatılarak uğraşan bir bilim kolu olarak açıklanmaktadır. Yapay zekayı insan zekasının incelenerek bir program dili oluşturulması ve bu dilin ise yapay sistemlere uygulanmasını amaçlayan bilim dalı şeklinde de açıklayabiliriz. Yapay zeka çalışmaları kapsamında insanların davranışları ve zekası incelenmekte olup söz konusu bilgilerin yapay bir ortama aktarılmasını hedeflemektedir. Burada istenmekte olan bilgisayarların bir insan gibi düşünebilmesini sağlamak şeklindedir.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi algoritmaları, devasa miktarda verilerdeki kalıpları bulmak için istatistikleri kullanmaktadır. Bahsedilen veriler pek çok şeyi kapsar. Sayılar, kelimeler, resimler, tıklamalar makine öğrenmesi olarak ifade edilebilen uygulamalardır. Dijital olarak saklanabilen her türlü veri bir makine öğrenimi algoritması tarafından beslenebilmektedir. Makine öğrenimi, bugün kullandığımız hizmetlerin çoğunu destekleyen süreçtir. Netflix, YouTube ve Spotify’daki gibi öneri sistemleri; Google arama motorlarında yaptığınız aratmalar, Facebook ve Twitter gibi sosyal medya kullanım alışkanlıkları; Siri ve Alexa gibi sesli asistanlar makine öğrenmesi olarak ifade edilen sistemlerin en çok kullanılanları ve bilinenleridir. Tüm bu durumlar göz önüne alındığında her platform sizinle ilgili olabildiğince çok veri toplama imkanına sahiptir. En basit şekli ile makine öğrenmesi, verilerin birbirinden ayrıştırılabilmesi için algoritma kullanımı, bu kullanımı öğrenme ve sonrasında ise dünyada ki bir konu hakkında belirleme ya da tahmin uygulaması olarak ifade edilir. Makine öğrenmesinde belirli bir görevin yerine getirilmesi için temel bileşenlerin varlığı son derece önemlidir.,

      Makine Öğrenmesi Stratejileri

Bilindiği üzere hiçbir genel yapay zekâ nihai olarak hedefine ulaşamamıştır. Dar Yapay Zekâ dahi erken makine yaklaşımlarına ulaşım sağlayamamıştır. Makine öğrenmesi stratejileri aşağıdaki gibidir.

      Denetimsiz

Bu öğrenme grubunda hedef değerler olmadan yalnızca girdi değerlerinde ki ilişkiler ortaya çıkartılır. Söz konusu ilişkiler yardımı ile birbirine yakın olan çeşitli değerler gruplandırılır ve kümeleme gerçekleştirilir. Yeni girdiler söz konusu kümelerden hangisi ile ilişkilendirilmiş ise o kümeye aittir.

      Denetimli

Denetimli öğrenme modelin gerçekleştirilen şekil, girdi değerine karşılık gelen hedef değerlerin arasında ki ilişkiyi öğrenme ve hedef değerlere son derece yakın çıktılar üretmesi amacını güder. Elde edilen en iyi model ise yeni girdi değerleri kapsamında en yakın çıktıyı verecektir.

     Pekiştirmeli

Pekiştirmeli öğrenme de hedef çıktıyı verebilmek için bir danışmanın yerine elde edilecek olan çıktının girişine karşılık olarak kötü ya da iyi değerlendirme kriteri kullanılır.  

Yapay Zekâ Teknikleri ve Yapay Zekânın Uygulama Alanları

Yapay zeka tekniklerini ve yapay zekanın uygulama alanlarını genel olarak aşağıdaki gibi ifade etmek mümkündür.

• Tavlama Benzetimi: En iyiyi aramayı ve bulmayı çözüm olarak kabul eden uzman sistemlerdir.

• Uzman sistemler: Belirli bir uzmanlık alanı gerektiren bilgilerin zaman içerisine kendisine geliştirilebilmekte olan yazılımlardır. Yapay zekanın en değerli ve önemli uygulama alanları arasında yer alan sistemlerdir.

• Yapay sinir ağları: İnsan beyninin en temel birimi olan nöronlar ile benzerlik gösteren yapay sinir ağları nöronların farklı ağ modelleri ve topolojileri ile birbirine bağlanması şeklinde ki karmaşık sistemleri ifade etmektedir.

• Genetik algoritmalar: Genetik algoritmalar genel olarak yapay zekanın bir araştırma yöntemi olarak ifade edilmektedir. Genetik algoritma, Darwin’in evrim teorisi ilkelerinden geliştirilen yapay öğrenme algoritmaları şeklindedir.

• Bulanık Mantık: Bulanık mantık kavramı ilk kez L.A. Zadeh tarafından ortaya konulur. Zadeh’e göre gerçek bir dünya da kümelerin elemanları ile olan ilişkisi kesin bir şekilde tanımlanmamaktadır. Bu bağlamda bulanık mantık kavramı genel olarak insanların düşünme biçimi modellemesi ile çalışmaktadır.

• Robotik: Robotik pek çok alanda robotların tasarlanma süreci ile doğrudan ilgilidir. Robotik pek çok işlev de insan yerini alabilen düzeneklerin hazırlaması durumunda varlığını sürdürmektedir.

Yapay Zekânın Tarihi

Yapay zeka, ilk olarak 1956 yılında Dartmouth konferansında geçen bir kavramdır. Fakat bu bağlamda çalışmalar binlerce yıl öncesine kadar dayandırılmaktadır. Yapay zeka ile ilgili gerçekleştirilen çalışmalar 1960’lı yıllara kadar herhangi bir gelişme gösterememiştir. 1980’lere gelindiğinde yapay zeka kavramı ile ilgili kayda değer gelişmeler yaşanmış olup yapar zeka ekonomik alanda kullanılmaya başlanmıştır. Yapay zekanın gelişimi incelendiğinde günümüzde pek çok çalışmanın gerçekleştiğini ifade edebiliriz.

Yapay Zeka Çalışmaları

• 1206: Ebuz İz Bin Rezzaz El Cezari tarafından gerçekleştirilmiş olan su ile çalışan otomatik makineler
•  1623: Mekanik ve dört işlem gerçekleştirebilen ve hesap makinesinin icadı
• 1672: Günümüzde kullanılan bilgisayarın soyut temelini meydana gelen ikili sayma sistemlerinin geliştirilmesi
• 1890: İnsan beyninin fonksiyonları ve yapısı ile ilgili ilk yayının yazıya dökülmesi
• 1923: Evrensel Robotlar isimli tiyatro oyununda ilk robotların tanıtımının yapılması
• 1936: 64k hafızaya sahip olan bilgisayarların gelişimi
• 1940: Sinir ağları teorisinin meydana gelmesi
• 1941: İlk bilgisayar
• 1948: Sibernetiğin hayvanlar ve insanlar arasında ki iletişim ile kontrol bilimi olarak önerilmesi
• 1949: Öğrenme faaliyetlerinin makine ve bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilecek biçimde şekillendirilmiş olması
• 1950: Computing Machinery and İntelligence isimli ilk Turing testi denemesi
• 1951: Mark 1 isimli aygıt için çeşitli programların yazılması
• 1952: Arthur Samuel’in satranç oynama yeteneğine sahip olan ilk bilgisayarı keşfetmesi
• 1956: Yapay zeka kavramının kullanılması ve yapay zeka üzerine çalışmalar
• 1958: LIPS dilinin oluşturulması
• 1961: LIPS dili ile matematik problemlerinin çözülmesi
• 1962: Robotların üretiminin başlaması
• 1965: İlk makine öğrenmesi kitabı
• 1965: Eliza’nın oluşturulması
• 1966: Hareketli robot üretimi
• 1975: İnternet kavramı
• 1980: Endüstride yapay zekanın kullanılmaya başlanması
• 1970-1980: AI programlarının geliştirilmesi
• 1981: IBM’nin kişisel bilgisayar üretimini gerçekleştirmesi
• 1985: Bilgisayar da çizim yaptırabilen programların gelişimi
• 1986: Yapay sinir ağlarında bir dönüşün meydana gelmesi
• 1993: İnsan görünümlü robotun üretilmesi
• 1997: Bilgisayar tabanlı bir satranç sistemi olan Deep Blue’nun dünya satranç şampiyonu Gary Kaspararov’u yenmesi
• 1998: Furby’nin piyasaya sürülmesi
• 2000-20005: Robot oyuncakların piyasaya sürülmesi
• 2002: Elektrik süpürgesinin üretimi
• 2005: BigDog’ın üretimi
• 2010: Asimo’nun üretimi
• 2011: Iphone 4’e entegre edilen akıllı konuşma asistanı Siri piyasaya sürüldü
• 2011: Süper bilgisayar Watson, Jeopardy’yi bilgi yarışmasında yendi
• 2014: Amazon’un sanal asistanı Alexa
• 2017: Google tarafından geliştirilen Alpha Go