Yapay Zeka Nedir? (Artificial Intelligence)

Yapay zekanın (Artificial Intelligence) anlamına geçmeden önce zekanın ne olduğunu anlayalım. Zeka: Problemleri öğrenme ve çözme becerisi. Birinin beklediği en yaygın cevap, “Akıllıca davranabilmeleri için bilgisayarları zeki yapmak!”, Fakat soru ne kadar zeki? Zeka nasıl değerlendirilebilir?

Bilgisayarlar, bir şekilde gerçek hayattaki problemleri geçmiş deneyimlerden kendi başlarına geliştirerek çözebilirlerse, onlara “akıllı” denirdi. Böylece, yapay zeka sistemleri daha geneldir (spesifik olmaktan ziyade), “düşünme” yeteneğine sahiptir ve daha esnektir.
Zeka bildiğimiz gibi bilgiyi edinme ve uygulama yeteneğidir. Bilgi, deneyim yoluyla edinilen bilgidir. Deneyim, eğitim yoluyla elde edilen bilgidir. Şartları özetlersek, yapay zekayı “doğal bir şeyin (yani insanlar) maruz kalma yoluyla edindiği bilgileri edinme ve uygulama yeteneğine sahip olarak alıyoruz.

Zeka şunlardan oluşur:

Muhakeme

Öğrenme

Problem Çözme

Algı ve Dilsel Zeka

Yapay zekada arama ve matematiksel optimizasyon, mantık, olasılık ve ekonomiye dayalı yöntemler gibi birçok araç kullanılır. Yapay zeka alanı, bilgisayar bilimi, matematik, psikoloji, dilbilim, felsefe, nöro-bilim, yapay psikoloji ve diğer birçok alandan yararlanır.

Yapay Zeka Gereksinimi
1- Kullanıcılarına öğrenme, gösterme, açıklama ve tavsiye etme kabiliyetine sahip akıllı davranış sergileyen uzman sistemler oluşturmak.
2- Makinelerin insanlar gibi karmaşık sorunlara çözüm bulmasına yardımcı olma ve bunları bilgisayar dostu bir şekilde algoritma olarak uygulama.

Yapay zeka uygulamaları şunları içerebilir: Doğal Dil İşleme, Oyun, Konuşma Tanıma, Vizyon Sistemleri, Sağlık, Otomotiv vb.

Bir yapay zeka sistemi bir ajan ve çevresinden oluşur. Bir ajan (örneğin, insan veya robot) ortamını sensörler aracılığıyla algılayabilen ve efektörler aracılığıyla bu ortama etki edebilen her şeydir. Akıllı ajanlar hedefler belirleyebilmeli ve onlara ulaşabilmelidir. Klasik planlama problemlerinde, temsilci onun dünyada hareket eden tek sistem olduğunu varsayarak, eylemcinin eylemlerinin sonuçlarından emin olmasını sağlar. Bununla birlikte, eğer ajan tek aktör değilse, ajanın belirsizlik altında mantık yürütmesini gerektirir. Bu, yalnızca çevresini değerlendirip tahminlerde bulunmayan, aynı zamanda tahminlerini de değerlendiren ve değerlendirmesine göre uyum sağlayan bir aracı gerektirir. Doğal dil işleme, makinelere insan dilini okuma ve anlama yeteneği verir. Doğal dil işlemenin bazı basit uygulamaları arasında bilgi alma, metin madenciliği, soru cevaplama ve makine çevirisi bulunmaktadır. Makine algısı, dünyanın yönlerini ortaya çıkarmak için sensörlerden gelen girişleri (kameralar, mikrofonlar, sensörler vb.) kullanma yeteneğidir. ör. Bilgisayarla Görme. Oyun teorisi, karar teorisi gibi kavramlar, bir ajanın insan duygularını tespit edebilmesini ve modelleyebilmesini gerektirir.

Çoğu zaman insanlar, Makine Öğrenimi (machine learning) ve Yapay Zeka kavramlarını karıştırırlar. Ancak alanın başlangıcından bu yana yapay zeka araştırmalarının temel bir konsepti olan Makine öğrenimi, deneyim yoluyla otomatik olarak gelişen bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir. Makine öğrenimi algoritmalarının ve performanslarının matematiksel analizi, hesaplamalı öğrenme teorisi olarak bilinen teorik bilgisayar biliminin bir dalıdır.

Yapay Zeka Nedir? (Artificial Intelligence)

Stuart Shapiro yapay zeka araştırmalarını hesaplama psikolojisi, hesaplama felsefesi ve bilgisayar bilimi olarak adlandırdığı üç yaklaşıma ayırır. Hesaplamalı psikoloji, insan davranışını taklit eden bilgisayar programları yapmak için kullanılır. Hesaplamalı felsefe, uyarlanabilir, serbest akışlı bir bilgisayar zihni geliştirmek için kullanılır. Bilgisayar bilimini uygulamak, yalnızca insanların daha önce başarabileceği görevleri yerine getirebilecek bilgisayarlar yaratma amacına hizmet eder.

Yapay Zeka, bilgisayar bilimindeki en zor sorunları çözmek için çok sayıda araç geliştirdi. Örneğin:

– Arama ve optimizasyon

– Mantık

– Belirsiz muhakeme için olasılıklı yöntemler

– Sınıflandırıcılar ve istatistiksel öğrenme yöntemleri

– Nöral ağlar

– Kontrol teorisi

– Diller

Yapay zekanın yüksek profilli örnekleri arasında otonom araçlar (dronlar ve kendi kendine giden arabalar gibi), tıbbi teşhis, sanat yaratma (şiir gibi), matematiksel teoremleri kanıtlama, oyun oynama (Satranç veya Go gibi), arama motorları (ör. Google arama), sanal asistanlar (Siri gibi), fotoğraflarda resim tanıma, spam filtreleme, adli kararların tahmini ve hedefli çevrimiçi reklamlar. Diğer uygulamalar arasında Sağlık, Otomotiv, Finans, Video oyunları vb.

Yazan: Alihan KÜÇÜK

Kaynak*

YouTube Kanalımız

Leave a reply

Please enter your comment!
Please enter your name here