Download Artificial Intelligence: Understanding Yapay Zeka and more Study Guides, Projects, Research Data Analysis & Statistical Methods in PDF only on Docsity!
Yapay zeka (artificial intelligence ) nedir?
Yapay Zekâ, bir bilgisayarın ya da bilgisayar sistemine bağlı bir robotun, canlılara benzer şekilde bazı eylemleri yerine getirme yeteneğini sağlayan buluştur.Yapay zeka, insana özgü olan ; bilgi, muhakeme, algı, öğrenme ve nesneleri idare etme gibi becelerilerin makinlere kazandırılmasını hedefler. Yapay zekaya bir soru yönetildiğinde daha önce verilen veya tanımlanan soru, cevaplar arasından en rasyonel olanını seçip sunar. Bu nedenden dolayı soru gelince her defasında yapay zeka sorunun cevaplarını süzer ve en rasyonel olanını sunar.Yapay zeka tıpkı bir çocuğun yeni nesneleri öğrenirken yaptığı gibi karşısındakinin ilk başta neye benzediğini, ne olduğunu bilmez.Çocukken bir kedinin kedi olduğunu nasıl öğrendik?Dört ayağı olan,tüylü,küçük kulaklı ve küçük burunlu olan bir canlı.Küçük burnu ve kulaklarıyla kediyi köpekten ayırabiliriz.Fakat her gördüğümüz dört ayağı olan,tüylü,küçük kulaklı ve küçük burunlu canlıya kedi demeyiz.Çünkü gözlerimizle görüyor ve gördüklerimizi beynimizde işleyerek anlamlandırıyoruz.Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojisi ile desteklenen bilişsel bilişim de, bilgisayarların veriden otonom bir şekilde öğrenmesini sağlıyor.Bu teknoloji sayesinde bilgisayarlar algoritmalarını, insanlar tarafından
doğrudan programlanmadan kendi kendilerine değiştirip geliştirebiliyorlar.Basitçe anlatmak gerekirse, bilgisayara bir kedi resmi ve bir top resmi verirsek ve hangisinin kedi olduğunu gösterirsek, sonrakş resimlerde kedi bulunup bulunmadığına karar vermesini isteyebiliriz.Bilgisayar diğer resimleri, eğitim veri setiyle (yani ilk baştaki kedi resmi) karşılaştırır ve bir sonuca varır.Günümüzdeki makine öğrenmesi algoritmaları bunu müdaheleye gerek olmadan yapabiliyorlar.
“Makineler düşünebilir mi?”
Yapay zekanın fikir babası olarak da kabul edilen Alan Turing ; 1943 yılında ortaya atıığ “makineler düşünebilir mi?” sorusuyla makine zekasını tartışmaya açmıştır.Bu tartışmalar sonucu 2.Dünya Savaşı sırasında kripto analizi gereksinimiyle üretilen elektronik cihazlar, bilgisayar bilimini ve yapay zeka teknolojisini ortaya çıkarmıştır.Pek çok bilim insanı bilgisayarların asla bir insan beyni gibi “düşünemeyeceğine” inanıyor.Hangi açıdan bakarsak bakalım bilgisayarların anlama, görme ve etraflarındaki dünya ile etkileşime girme becerileri inanılmaz bir hızla gelişiyor.Teknolojinin bugün ulaştığı boyut o kadar fazla ki artık bilgisayarların insan duygularını tanıması ve bunlara karşılık vermesi mümkün.”Duygusal bilişim” olarak da bildiğimiz bu teknoloji yüz ifadelerini, jestleri, ses tonunu, konuşmayı analiz ederek kullanıcının
Teknolojinin çok iyi bir seviyeye geldiğini elbette ben de kabul ediyorum.Pek çok kritik yerde teknoloji çok büyük ve çok önemli işler başarıyor.Fakat ben bilgisayarların asla tamemen insan beyni gibi düşünmeyi başaramayacağını düşünüyorum.
Yapay zeka ile iç içe olan kavramların
karmaşası
Hergün bir yeniliğin çıktığı günümüzde makine öğrenimi, yapay zeka, veri madenciliği ve deep learning (derin öğrenme) ile o kadar içi içe olmuştur ki bu yüzden bu kavramlar da birbiriyle karıştırılabiliyor Özellikle yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramları bazen birbirinin yerine bile kullanılabiliyor.
Yapay zeka, yapay araçlardan meydana getirilen ve insana özgü davranışlarda bulunabilen makinelerin geliştirilmesine deniyordu. Makine öğrenmesi ise yapay zekanın bir uygulamasıdır. Makinelere verilere ulaşma imkânı ve algoritmaları kullanarak öğrenme yeteneği verir. 1959 yılında Arthur Samuel makine öğrenimini: “makinelerin bilhassa programlanmadığı sonuçları öğrenebilme kabiliyeti” olarak tanımlamıştır. Arthur Samuel, bilgisayar ortamında çalışabilen, kendi hatalarından
türetmeyi ve benzetmeyi başarırsak makinelere de bilişsel beceriler kazandırabiliriz. İnsan gibi düşünebilen, insan kadar zeki olan robotlardan kast ettiğimiz budur.Buna yapay sinir ağları (neural networks) diyoruz. Yapay sinir ağları makine öğreniminin en karmaşık ve en derin öğrenme sistemidir. Bu yüzden bu tekniğe derin öğrenme (deep learning) diyoruz. Makine öğrenimi tek katmanda işlem yaparken derin öğrenme birçok katmanda aynı anda işlem yapmakta.Algoritmanın kendi kendine öğrenmesi, öğrendiklerini geliştirmesi konusundaki en önemli örnek Google Translate olabilir.Bildiğimiz gibi Google Translate 100 dilden fazla dilde çeviri yapabiliyor.Bu Google hizmetinin altında derin öğrenme var.
Yapay zeka uygulamaları
Gelişen teknolojiyle beraber yapay zeka hayatımızın bir parçası oldu.Günlük hayatta sürekli olarak yapay zekadan faydalanıyoruz ve çoğu zaman bunun farkında bile değiliz.Yazımın son aşamasında bu alanlardan bahsetmek istiyorum. Görüntü işleme : Görüntü işleme hayatımızın birçok noktasında kullanılmaktadır. Son yıllarda Google ve Tesla’nın önderliğinde piyasaya çıkan sürücüsüz araçlar ileri seviye geliştirilmiş yapay zekaya sahip ürünlerdir.Sürücüsüz araçların daha güvenli hareket etmeleri için etrafını iyi anlamaları gerekir.Görüntü işleme sayesinde pikseller koda
dönüşüyor. İnsanları,hayvanları, trafik ışıklarını, uyarı levhalarını anlayan ve buna göre hareket ederler. Doğal dil işleme : Doğal dil işleme alanında birçok alt başlık ve kullanım alanı mevcut. En basit örneği Google gibi arama motorlarında “Bunu mu demek istediniz” gibi cümlelerle arama algoritmaları geliştiriliyor. Satın alma tahmincileri : Amazon, Google, AdSense gibi şirketlerin kullandığı yapay zeka sayesinde bilgisayar kullanıcılarının daha önce yaptığı aramalar göz önünde bulundurularak isabetli satış önerileri yapabiliyorlar. Müzik ve İzleme Tavsiyeleri : Spotify, Youtube, Netflix gibi uygulamalar kullanıcının dinlediği veya izlediği içeriklere benzer içerikleri kullanıcılara önerebiliyor. Chatbot : Chatbot teknolojisi “Natural language processing” teknolojisine dayanıyor. Chatbot teknolojisi aynı zamanda ses yazılımlarını da kapsıyor. Chatbot’lar kullanıcılar tarafından seslendirilen ve yazılan şeyleri yorumlayıp, kendi algoritmasında bulunan şekle soktuktan sonra kendisinden istenene en yakın şeyi sunar. Bu sayede onlarla karşınızda canlı bir insan varmış gibi konuşabilir veya yazışabilirsiniz. Bir sonraki yazımda makine öğrenmesinden bahsedeceğim.Sağlıklı günler.
