Yapay Zeka

                                           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