Bilim-TeknolojiYazılar

Yapay Zekâ

Yapay Zekâ

Yapay Zekâ (Artificial Intelligence- AI), bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir sistemin insan gibi davranışlar sergilemesi ve ona özgü davranışlar olan, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, karar verme gibi insani fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli ve bu tepkileri fiziksel olarak benzer şekilde gerçekleştirmelidir.

“Yapay zekâ” kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Yapay zekânın geçmişi 1940’lara dayanmaktadır. Mathison Turing tarafından, “Makineler düşünebilir mi?” sorusunun sorulması ile 1943yılında sürmekte olan II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi, gereksinimleri ve uygulama çalışmaları ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ hakkında ilk adımlar atılmaya başlanmıştır. Mc Carthy 1956’li yıllarda gerçekleştirdiği çalışmalarla yapay zekâ adını ortaya atmıştır. Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama mantıklarının yanı sıra aslında insan zekâsından ilham almışlardı. Ancak sonraları, modern bilgisayarlar daha çok uzman sistemler diyebileceğimiz programlar ile gündelik hayatımızın sorunlarını çözmeye yönelik kullanım alanlarında daha çok yaygınlaştılar. 1970’li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel bilgisayar (Personal Computer) modeli ile bilgisayarı popüler hale getirdiler ve yaygınlaştırdılar. Yapay zekâ çalışmaları ise daha yavaş bir araştırma çevresi tarafından geliştirilmeye devam etti. Çünkü sistem gereksinimlerinin o dönemlerde karşılanamaması ve projelerdeki başarısızlık ile gelen yatırım ve finansmanın düşüş dönemine girmesi nedeniyle yapay zekâ ile ilgili araştırma veya diğer projeler için fon bulmakta zorlanılmıştır.  Ayrıca yapay zekâ sistemleri verilere çok bağımlıydı, veri kümlerinin yetersiz olması ve depolamanın pahalı olması nedeniyle de yavaş gelişim süreci de gayet doğaldı. Günümüzde ise bu tür sorunlar giderilmiş veri kümeleri artmış, verilere erişim kolaylaşmış ve depolama sistemleri gelişerek daha az maliyetle depolama sağlanmıştır. Böylelikle yapay zekâ gelişimi hız kazanmıştır. ilk denemeler olarak değerlendirebileceğimiz sembolik yapay zekâ ve sibernetik yapay zekâ olmuştur ve hüsran ile sonuçlanmıştır.

Şöyle ki: Sembolik yapay zekâ: Simon’ın sembolik yaklaşımından sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekânın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür. Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik süreçleri benzeştirerek anlam çıkarma, bağlantı kurma ve fikir yürütme gibi süreçler konusunda başarısız olmasıydı. 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 durdurulmuştu. Bu yetersizlikler aslında insan beynindeki semantik süreçlerin yeterince incelenmemesinden kaynaklanmaktaydı.

Sibernetik yapay zekâ: Yapay sinir ağları çalışmalarının dahil olduğu sibernetik cephede de durum aynıydı. Zeki davranışı benzeştirmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin ortaya konmasıyla birçok araştırmacı çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, Yapay sinir ağları konusundaki çalışma Minsky ve Papert’in 1969’da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleriyle bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır. Sibernetik akımın uğradığı başarısızlığın temel sebebi de benzer şekilde Yapay Sinir Ağının tek katmanlı görevi başarması fakat bu görevle ilgili vargıların veya sonuçların bir yargıya dönüşerek diğer kavramlar ile bir ilişki kurmamasından kaynaklanmaktadır. Bu durum aynı zamanda semantik süreçlerin de benzeştirilememesi gerçeğini doğurdu. Her iki akımın da uğradığı başarısızlıklar, her sorunu çözecek genel amaçlı sistemler yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programları kullanma fikrinin gelişmesine sebep oldu ve bu durum yapay zekâ alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman sistemleri yöntemi gelişti.

Uzman sistemler bir konuda belli ön koşullar aynı anda var olduğunda konunun bir uzmanın ne karar alacağını belirleyen kuralların tümünü içeren bir programı gelen problemlere uygulamak temellidir. Bunun bir avantajı her verilen kararın hangi kurallar uygulanarak verildiğinin kolayca bilinmesi idi. Bu birçok kuralcı bürokratik karar örgütleri için kolayca uygulamalar geliştirilebilmesi demekti. Bu doğal olarak bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının ne işe yaradığından haberi olmaması da demekti. Buna rağmen uzman sistemlerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi.Yapay zekâ yavaş yavaş bir endüstri hâline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekâyı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988’de yapay zekâ endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı.

Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekâsı ile dil arasındaki bağlantıyı gözler önüne serdiğinde, dil üzerinden yürütülen yapay zekâ çalışmaları tekrar önem kazandı. İnsan zekâsının doğrudan doğruya kavramlarla düşünmediği, dil ile düşündüğü, dil kodları olan kelimeler ile kavramlar arasında bağlantı kurduğu anlaşıldı. Bu sayede insan aklı kavramlar ile düşünen Hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilmekteydi ve dil dizgeleri olan cümleler yani şablonlar ile etkili bir öğrenmeye ve bilgisini soyut olarak genişletebilme yeteneğine sahip olmuştu. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar hızlanmaya başladı. Önce, yine Uzman sistemler olarak karşımıza çıkan doğal dil anlayan programlar, daha sonra Sembolik Yapay Zekâ ile ilgilenenler arasında ilgiyle karşılandı. Ve yazılım alanındaki gelişmeler ile İngilizce olan A.I.M.L (Artificial intelligence Markup Language) ve Türkçe T.Y.İ.D (Türkçe Yapay Zekâ İşaretleme Dili) gibi bilgisayar dilleri ile sentaktik işlemine uygun veri erişim metotları geliştirilebildi. Bugün Sembolik Yapay Zekâ araştırmacıları özel Yapay Zekâ dillerini kullanarak verileri birbiri ile ilişkilendirebilmekte, geliştirilen özel prosedürler sayesinde anlam çıkarma ve çıkarım sama yapma gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları benzeştirmeye çalışmaktadırlar. Bütün bu gelişmelerin ve süreçlerin sonunda bir grup yapay zekâ araştırmacısı, insan gibi düşünebilen sistemleri araştırmaya devam ederken, diğer bir grup ise ticari değeri olan rasyonel karar alan uzman sistemler üzerine yoğunlaştı. Daha sonrasında Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılarak insan ve makine (yazılım) arasında bir diyaloğun sürdürülmesini sağlayan yapay zeka alt dalına “diyalog bazlı yapay zeka” (conversational artificial intelligence) dendi. Daha önce insanların bilgisayara komut vermesinde kullanılan web, mobil uygulama gibi grafiksel ara yüzlerin (GUI) yerine geçmeyi amaçlayan diyalog bazlı ara yüzler (CUI) insanların bilgisayara günlük dilde yazarak veya konuşarak komut verebilmesini amaçladı. Günümüzde, chatbotlar ve sesli asistanlar diyalog bazlı yapay zeka alanında sıkça kullanılan teknolojik ürünler olarak karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca spor müsabakaları, sağlık, otomotiv, video oyunları, finans ve ekonomi alanlarında oldukça sık kullanılmaktadır. Yapay zekânın en önemli uygulama alanları ses tanıma, görüntü işleme, doğal dil işleme, sanal asistanlar, sohbet botları, akıllı arabalar, oyunlar, dinleme ve izleme öneri robotları olarak sıralanmaktadır. Yapay zekânın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir:

Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerileri.

Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex. Çeviri gibi çevrimiçi araçlar.

Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve ses tanıma.

Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin, üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar.

Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri.

Yapay zekanın geleceği ile ilgili birçok teori bulunmakta. Daha çok filmlere konu olan bu teoriler; Günümüz dev şirketlerinin CEO’larının dahil olduğu tartışmalara neden olmuştur. Yapay zekânın günümüzde geliştirilen uygulamalarının yararlarına karşın gelecekte büyük problemlere yol açabileceğini ve durdurmanın imkânsız olacağını savunan, teknoloji ve bilim dünyasında İsim yapmış kişiler de bulunmaktadır. Felaket teorilerinin gerçekleşebileceğini söyleyen isimlerden bazıları Elon Musk ve Stephen Hawking gibi isimler çalışmalarının durdurulması gerektiğini savunmaktadır. Elon Musk; Yapay zekada ki gelişmelerden endişe duyduğunu belirtmişti. Ancak olumsuz görüşlerine rağmen geçen aylarda kendi kendine giden sürücüsüz aracı Tesla Model S’i tanıtmıştı. Stephen Hawking ise; “Yapay zeka insanlığın son buluşu olacak.” diyerek yapay zekanın insanlığın sonunu getireceğini ima etmişti. Mark Zuckerberg ise; “Bu konuyla ilgili görüşlerim gayet net. Hayırcıları ve kıyamet senaryosu uyduranları anlamıyorum. Gerçekten olumsuz ve bazı yönlerden de sorumsuz buluyorum.” diyerek tüm olumsuz görüşlerin aksine yapay zeka geleceğine olumlu baktığını vurgulamıştı. Aslında bu sorunun net cevabını bize zaman gösterecek ve bakalım ilerleyen zamanda daha neler olacak.

Fatih Özsöz

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu