YAPAY ZEKA
Günümüzde
hızla ilerleyen teknoloji sayesinde bir çok büyük problemler çözülmeye
başlamıştır. Çeşitli işlevler gören robotlar,makineler,insansız otomobiller ve
uçaklar üretilmiştir. Bu da yapay zekanın teknolojik araçlarda oluşturulmasıyla
gerçekleşmiştir. Bu konuya olan ilgimden dolayı bu sayımızda Yapay Zeka
konusunda araştırma yapıp bunu sizlerle paylaşmayı istedim
Yapay Zeka Ansiklopedisi’ne bakıldığında, Yapay
Zeka’nın şu tanımıyla karşılaşılır:
Yapay Zeka, bilgisayar biliminin akıllı, yani dili
kullanabilme, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme gibi niteliklere sahip
bilgisayar sistemleri tasarımlamakla uğraşan koludur.
Benzer
bir tanımı başka kaynaklarda, örneğin Patrick Winston’ın, bu alanın klasik
kaynakları arasında sayılan Yapay Zeka
başlıklı kitabında, veya Yapay Zeka’nın tarihçesinin 1940’lı yıllarda
başladığını yazan Ana Britanica’da da
bulmak mümkündür.
Yapay zeka, insanın
düşünme yapısını anlamak ve bunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayar
işlemlerini geliştirmeye çalışmak olarak da tanımlanabilir. Yani programlanmış
bir bilgisayarın düşünme girişimidir. Daha geniş bir tanıma göre ise, yapay
zeka, bilgi edinme, algılama, görme, düşünme ve karar verme gibi insan zekasına
özgü kapasitelerle donatılmış bilgisayarlardır.
Aşağıda çeşitli yapay zeka tanımları sunulmuştur:
Yapay Zeka, insanlar tarafından yapıldığında zeka
gerektiren şeyleri gerçekleştiren makineler yapma bilimidir.
Minsky
Yapay Zeka, zeki davranışları taklit eden bilgisayar
programlarının yapımı boyunca insan zekasının doğasını anlamayı amaç edinen
disiplindir.
Bonnet
YAPAY ZEKANIN AMAÇLARI
Genel olarak Yapay Zekâ' nın
amacı üç ana başlık altında toplanabilir:
1.
|
Makinaları
daha akıllı hale getirmek,
|
2.
|
Zekâ' nın
ne olduğunu anlamak,
|
3.
|
Makinaları
daha faydalı hale getirmek,
|
Bu noktada "akıllı davranış"
ın tanımını ortaya koymak gerekmektedir. Birçok davranış türü, zekânın
işaretleri olarak kabul edilebilir.
Bunlara
aşağıdaki tipik örnekleri gösterebiliriz:
·
Tecrübelerden öğrenme ve anlama,
·
Karışık ve zıt mesajlardan anlam çıkarma,
·
Yeni bir duruma başarılı ve çabuk bir şekilde cevap
verme,
·
Bilgiyi anlama ve kullanma,
·
Alışık olunmayan, şaşırtıcı durumlarla başedebilme,
Düşünme
ve muhakeme etme
YAPAY ZEKA GELİŞME SÜRECİ
Yapay zeka
konusundaki ilk çalışma 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 fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini
ve mantıksal “ve” ve “veya”
işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun
şekilde tanımlanmaları halinde öğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri
sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini
değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını
gerçekleştirmek de mümkün hale gelmiştir.
1950’lerde Shannon ve Turing
bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. İlk yapay sinir ağı
temelli bilgisayar SNARC, MIT’de 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 toplantı
düzenledi. Toplantının en önemli özelliği Mc Carthy tarafından önerilen “Yapay
Zeka” adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist
(Mantık Kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır.
Daha sonra Newell ve Simon, “insan gibi düşünme” yaklaşımına
göre üretilmiş ilk program olan General Problem Solver (Genel Sorun Çözücü)’ı
geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve
bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların
hareket noktasını oluşturmuştur.
Bundan sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen
olmuş ve programların performanslarını sergilemek için bir takım yapay sorunlar
ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir
şekilde temsil etmeyen “yapay dünyalar” olmakla suçlanmış ve yapay zekanın
yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların
çözümünde kullanılamayacağı ileri sürülmüştür.
Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında
çok kötü bir performans göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların
yalnızca yapay bir şekilde çalışıp konu ile ilgili bilgileri kullanmamasıydı.
Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki
ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın
cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları
sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca
bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştur.
Her sorunu çözecek genel amaçlı program yerine belirli bir
uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programlar kullanma fikri, yapay zeka
alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede “Uzman Sistemler” adı
verilen bir metodoloji gelişti. Fakat burada çok sık rastlanan tipik bir durum,
bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının
otomobilin ne işe yaradığından haberi olmamasıydı.
İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal
dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar bu sıralarda hızlanmaya
başladı. Doğal dil anlayan programların dünya hakkında genel bilgiye sahip
olması ve bu bilgiyi kullanabilmek için genel bir metodolojisi olması gerektiği
belirtilmekteydi.
Bütün bu çalışmaların sonunda yapay zeka araştırmacıları iki
gruba ayrıldılar. Bir grup, insan gibi düşünen sistemler yapmak için
çalışırken, diğer grup ise rasyonel karar verebilen sistemler üretmeyi
amaçlamaktaydı.
YAPAY ZEKA TÜRLERİ
Yapay zeka konusundaki araştırmalar şu gruplar altında
toplanabilir.
·
Bilgi Tabanlı Yapay Zeka ve Uzman Sistemler
·
Doğal Diller (Bilgisayar ile Doğrudan İletişim)
·
Beşeri Algılama Yeteneklerinin Simülasyonu (Görme,
Konuşma, İşitme, Koklama vs.)
·
Robotikler (Rutin, Kirli ve Tehlikeli İşler İçin
Kullanılan Robotikler)
·
Sinirsel Ağlar
·
Bulanık Mantık
·
Sanal Gerçeklik
YAPAY ZEKA' NIN KAPSAMI
Akıllı özelikler gösteren makinelerin gelişmesi birçok
teknoloji ve bilimle ilgilidir. Bunlar arasında dilbilimi, psikoloji, felsefe,
bilgisayar teçhizatı ve yazılımı, mekanik ve optik anılabilir. Psikoloji Yapay Zekâ' nın kesiştiği alanlar algılama ve
akıl-dil bilimi olarak adlandırılmaktadır. Felsefe ve Yapay Zekâ; mantık, dil bilimi ve algılam
alanlarında geniş ölçüde örtüşürler. Elektrik mühendisliği ile Yapay Zekâ
arasında ortak noktalar; imaj işleme, kontrol teorisi, şekil tanımlama ve
robotiktir.
Son zamanlarda
yönetim, örgütlenme teorisi, karar verme, istatistik, matematik, yönetim bilimi
ve yönetim bilgi sistemlerinden de Yapay Zekâ alanına katkılarda
bulunulmaktadır.
Yapay Zekâ
alanına giren çeşitli disiplinler bazen kesişirler, bu yüzden Yapay Zekâ
alanını bu disiplinlere göre sınıflandırmak oldukça zordur.
Yapay Zekâ
kendi başına bir ticari alan değildir; bu başlıbaşına bir bilim ve teknoloji
alanıdır. Yapay Zekâ' nın temel uygulama alanları Uzman Sistemler, Robotik,
Doğal-Dil İşleme, Konuşma Anlama, Bilgisayar Görüşü, Sahne Tanımlaması ve Zeki
Bilgisayar Yardımlı Eğitimdir.
Yapay Zekâ'
nın kapsamı içindeki alanları kısaca tanımları aşağıda olduğu gibidir:
5.1
Uzman Sistemler:
Uzman
Sistemler, bilgisayarlaştırılmış danışma programlarıdır. Bunlar belirli bir
problemi çözmek için uzmanın muhakeme sürecini ve bilgisini kullanırlar. Yapay
Zekâ teknolojisinin en fazla kullanılan uygulamalarından biridir. Bu sistemler
özellikle organizasyonlar tarafından verimliliği artırmak ve uzman bulmanın
gittikçe zorlaştığı yerlerde kullanılmak üzere talep edilmektedirler. Şimdiki
uygulamalar kısmen zor olarak tanımlanan uzmanlık alanlarını kapsamaktadır.
İnsan- uzmanlar genellikle çok dar problem çözme alanlarında
veya görevlerinde genellikle uzmanlaşma eğilimindedirler. Tipik olarak insan-
uzmanlar şu karakterlere sahiptirler:
·
Problemleri
çabuk ve doğru olarak çözerler ve nasıl yaptıklarını açıklarlar,
·
Kendi
kararlarının güvenirliliğini sorgularlar,
·
Ne zaman
işin içinden çıkamayacaklarını ve diğer uzmanlarla görüşmeleri gerektiğini
bilirler,
·
İnsan-uzmanlar
geçmiş tecrübelerden ders alırlar ve problemlere uygun olarak pozisyonlarını
değiştirirler.
Temel kaynak
olan bilgiye sadece birkaç uzman sahip olabilir. Bu yüzden bilginin elde
edilmesi önemlidir. Bilgi ancak bu yolla başkalarının da kullanımına
sunulabilir. İnsan-uzmanın hastalık durumunda ondan yararlanılamaz. Kitaplara
gelince; bunlar bilginin tamamına sahip olmakla birlikte, bu bilgilerin
uygulanması ancak okunmaları ile mümkündür. Uzman Sistemler ise uzmanlığa
başvurma şansını doğrudan temin ederler. Aynı zamanda uzmanın bilgisini ele
geçirerek bilgisayarda saklarlar ve bilgiyi kullanmak isteyen herkesin
istifadesine sunarlar.
Uzman
Sistemlerin amacı, insan-uzmanın yerine geçmek değil, onun bilgisini daha
yaygın kullanıma sunmaktır. Özetle Uzman Sistemler, insan-uzmanın olmadığı
yerde, diğer insanların verimliliklerini ve karlarının kalitesini arttırarak
problemleri daha bir ehliyetle çözmeyi amaçlarlar.
5.2
Robotik ve Duyu Sistemleri:
Görme ve
dokunma gibi duyu sistemleri Yapay Zekâ ile birleştirildiğinde ortaya Robotik
olarak adlandırılan sistemler çıkar. Basit anlamda robot, elişleri yapan
elektro-mekanik bir araç olarak tanımlanabilir. Pek tabiki bütün robotlar Yapay
Zekâ alanı içinde düşünülemezler. Örneğin bulaşık makinesi akıllı bir robot
değildir. Akıllı robot mutlaka bir çeşit duyuyu kapsamalıdır. Robotun akıllı
kısmı çevresindeki değişikliği algılar ve ona tepki verir ve/veya otomatik
makineler ile akıllı robotlar arasındaki temel fark, robotların çevresini
duyması ve davranışlarını, kazanılan bilgilerin bir sonucu olarak
düzenlemeleridir.
5.3
Doğal Dil İşleme:
Doğal dil
teknolojisi, bilgisayar kullanıcılarına bilgisayarlarla bilgisayar dilinde
konuşma olanağı sağlar. Bu teknoloji karşılıklı konuşma ortamı sağlar. Bu
alandaki başarı şimdilerde sınırlı olup ancak çok kısıtlı konularda yazılan
cümleler tanımlanıp yorumlanabilir. Böylesi bir yeteneğin birçok uygulamaları
olmasına karşın, genel bir doğal dil-işleme sistemi henüz tam olarak hayata
geçirilememiştir.
5.4
Konuşma-Anlama:
Bundan kasıt,
bilgisayarın bir konuşmayı tanıması ve anlamasıdır. Bu işlemde bilgisayar ile
haberleşme konuşma yolu ile olur. Konuşmayı anlama iki aşamalıdır. Birincisi
konuşmayı tanıma, ikincisi anlamadır. Konuşmayı tanıma, konuşulan kelimenin
anlamının ne olduğunu bakılmaksızın kelimenin tanınması, ikinci aşama ise
kelimenin anlamının kavranmasıdır.
5.5
Bilgisayar Görmesi ve Sahne Tanıması:
Optik tanıma, bir çeşit bilgisayar
aklının ve karar vermenin bir duyu düzeneği (makinası) yolu ile bilginin
alınması olarak tanımlanır. Bu bilgi bir robotik hareketi yaratmak, üretim
kalite kontrolü yapmak gibi faaliyetler için kullanılır. Bilgisayar görüşünün
temel amacı resim yaratmaktan çok resim yorumlamaktır5.6 Akıllı Bilgisayar Yardımlı Eğitim:
Bu değiş insanlara eğitim veren
makinaları ifade etmektedir, bu makinalar bir Uzman Sistem olarak da kabul
edilebilir. Bu tür eğitim sadece okullara mahsus olmayıp şirket faaliyetleri ve
askeri uygulamalarda da kullanılabilmektedir. Örnek olarak, benzetme, keşif,
öğrenme, çeşitli oyunlar ve test etme eylemleri gösterilebilir.
YAPAY ZEKA'NIN
YARINI:
Yapay Zekâ bundan sonrası için nasıl bir yol izlemeli? Bu
sorunun yanıtı, genel olarak Yapay Zekâ' nın kendi tarihçesinde, en başarısız
olduğu alanlarda neyin eksik kaldığının incelenmesinde yatıyor. Daha özel
olarak ise şu söylenebilir: Yapay Zekâ' nın, yalnızca bir programlama ya da
mühendislik projesi olarak görüldüğü müddetçe, Turing' in öngördüğü rotadan
çıkıp giderek daha uygulamalı ticari kullanım alanlarına kayması ve dolayısıyla
özgün bakış açısını yitirmesi kaçınılmaz gözüküyor. Bunu önlemekse ancak Yapay
Zekâ' yı tarihsel bağlamı içinde yeniden
gözden geçirerek ve üstlenmiş olduğu projenin gerçek boyutlarını ortaya
çıkartarak mümkün olabilir. Bu süreç içinde özelikle önem taşıyan iki alana
kısaca dikkat çekmek istiyorum: Sibernetik ve Felsefe.
Sibernetik,
1930'lu yıllarda, mühendislik alanında geliştirilmekte olan enformasyon ve
kontrol kuramındaki ana fikirlerin, gerek elektronik/mekanik karmaşık sistemlerin, gerekse canlıların,
içinde bulundukları ortamla yaptıkları bilgi alış verişi çerçevesine
uyarlanması ile doğmuş olan bir araştırma alanı. Sibernetik, temel olarak
"geri-besleme" kavramı güdümünde pek çok değişik alandan
araştırmacıyı bir araya getiren bir dizi konferans sonucu ortaya çıkıyor. Nedensel
ve Geri- Besleme Mekanizmaları" başlığı altında düzenlenen bu
konferanslar, matematikçilerden mühendislere, biyologlardan antropologlara
kadar geniş bir akademik kitleyi bir araya getiriyor. Pek çok değişik sebep
sonucu ilk yıllardaki ivmesini yitiren ve özellikle Yapay Zekâ' nın 1950'lerde
ortaya çıkmasından sonra iyice çözülen Sibernetik uzun yıllardır (ilk ortaya
çıktığı biçimiyle) iddialı ama yarım bırakılmış bir proje olarak durmakta.
Yapay Zekâ'
nın şimdiye dek (bir ölçüde siyasi sebeplerle) kayıtsız kaldığı, hatta düşmanca
bir tavır takındığı Sibernetik' in, vakti zamanında, robotların çevreleri ya da
içinde varoldukları ortamlarla bilgi alışverişi yapma süreçlerinin formüle
edilmesinden çok önemli rol oynayabilecek olan "geri-besleme" kavramı
üzerinde yapmış olduğu çalışmalar, günümüz robot bilimi için faydalı bir kaynak
oluşturabilir. Bunun ötesinde, Sibernetik' in tarihinde, değişik alanlarda çok
sayıda araştırmacıyı heyecan yaratacak bir ortam içinde bir süre de olsa
barındırabilmiş olması yatıyor. Yapay Zekâ' nın, bu noktada Sibernetik' in
tarihinden öğrenip yararlanacağı çok şey olduğu açık.
Benzer
şekilde, Yapay Zekâ' nın konusu olan insanla ve akılla ilgili,
bilim-mühendislik-teknoloji üçgeni dışında kalan toplum ve insanlık bilimleri
tarafından tarih boyunca araştırılagelmiş savlar, Yapay Zekâ için çok değerli
referans noktaları haline dönüşebilir. Bu bağlamda Felsefe' nin özel bir yere
sahip olduğunu söylemek de mümkün.
Stanford
Üniversitesi' ndeki bir konuşmasında
"Yapay Zekâ Felsefe' ye sırtını dönmeyi göze alamaz, çünkü o zaman kötü
bir felsefe ile yola devam ediyor olacaktır" diyen John McCarthy,
"Yapay Zekâ' nın Felsefe' yle Ortak Nesi Var?" başlıklı yazısında
şöyle diyor:
Yapay Zekâ' nın, şimdiye kadar yalnızca felsefeciler
tarafından araştırılmış olan pek çok fikre gereksinimi var. Çünkü bir robot
insanlar kadar akıllı olabilmek ve deneyimlerinden bir şeyler öğrenebilmek
için, birbirinden bağımsız olguları derletip toparlayacak genel bir dünya
görüşüne gereksinim duyacaktır.
Yapay Zekâ'
nın isim babası olan McCarthy' nin, benzer bir tezi 1972' de basılmış olan
kitabı "Bilgisayarlar Neler Yapamaz" dan bu yana savunmakta olan
felsefeci Hubert Dreyfus ile uzun yıllar sonra ortak bir kuramsal noktada
buluşmuş olmaları, belki de bu iki çalışma alanı arasında gelecek vaat eden bir
işbirliğinin bir adımı olarak görülebilir.
Carnegie-Mellon
Üniversitesi' ndeki Hareketli Robot Laboratuvarı başkanı Hans Moravec,
"Zihin Çocokları"başlıklı kitabında şöyle diyor:
Bugün
makinelerimiz "zeki" sıfatını hakedemeyecek kadar az gelişmiş, ve
yeni doğmuş bebekler kadar anne-baba ilgisine muhtaç yaratıklardır. Fakat
önümüzdeki yüzyılda biz insanlar kadar karmaşık sistemler haline gelecek, ve
zamanla bizleri ve tahminlerimizi de aşan, ve bizleri ataları olarak gördükleri
için gurur duyacağımız varlıklara dönüşeceklerdir.
Yapay Zekâ'
nın bize vaat ettiği gelecek, bu tür bir robotlar dünyasında yaşamak olabilir
mi? Ben, gelecekte bir gün insanlar kadar zihinsel yetilere sahip robotların
inşa edilmesi projesinin önünde duran, ilkesel olarak aşılması olanaksız,
matematiksel, teknolojik, ya da metafiziksel bir engel görmüyorum. (Bu, ne
indirgemeci bir tavırdan, ne de bilim-kurguya düşkünlükten kaynaklanan, ama
temellendirmesi bir başka makaleye ancak sığacak bir görüş.) Öte yandan,
Moravec' in iddiası bana kendisinin Yapay Zekâ' nın kısa ya da uzun
tarihçesinden haberdar olmadığını, ya da bu kıssadan çıkartılması gereken
hisseyi çıkartmadığını düşündürür. Sonuçta benimki de bir öngörü olmaktan öteye
gidemese de, Yapay Zekâ projesinin gerçek boyutları ve tarihsel evrimi
düşünülürse, bizlerden akıllı robotların at koşturduğu bir dünyanın gerçekleşmesi
için, o da eğer bir gün gerçekleşirse, bir değil daha pek çok yüzyıla
gereksinim olduğu açıkça görülebilir.
Amacım
sizleri şaşırtmak ya da şoka uğratmak değil... Ama anlattıklarımın en basit
şekilde özetlemenin tek yolu, şu anda dünyada düşünen, öğrenebilen ve
yaratabilen makinelerin varolduğunu söylemek olacak. Üstüne üstlük, bu
makinelerin öğrenme yetileri gelecekte daha da hızla gelişecek, öyle ki, yakın
bir gelecekte, çözebilecekleri problemler kümesi, insan zihninin uğraşmakta
olduğu problemler kümesi ile özdeş hale gelecek.
GÜNÜMÜZDE ROBOT TEKNOLOJİSİ
Robot teknolojisi her geçen
gün daha da gelişiyor. Teknolojik gelişmeler bu hızla giderse ileride birçok
işimizi insan görünümlü robotlara yaptırabileceğiz. Öyle ki şu evrede bile
robotların kullanıldığı alanlar sürekli artmakta. Örneğin Mitsubishi
fabrikalarında üretilen Momoko ve Takeo isimli robotlar geçenlerde Dünya'nın
ilk deneysel robot ve insan tiyatrosonda rol aldılar. Robot öğretmen okulda
görev yapmaya başladı. Toyota robot orkestrasını kurdu. Güvenlik robotu bino3
adlı robot 4 adet geniş açılı kamerası sayesinde hareket eden herşeyi
görebiliyor. Bir çiftçi, çöpten topladığı malzemelerden yaptığı robotu binek
aracını çektirmekte kullanıyor (öküz misali) . T34 adlı robot evinize birisi
girdiğinde üzerine ağ atarak onu etkisi hale getiriyor; Görüş açısındaki
görüntüleri cep telefonunuza gönderiyor ve sizin ona vereceğiniz komutları
bekliyor. Ve buna benzer birsürü şey...
İşte robotlardan birkaç görüntü