NEDİRYapay Zeka

Yapay Zeka Nedir?

İngilizce Artificial Intelligence (AI) anlamına gelen yapay zeka, bir bilgisayarın bir canlı gibi çeşitli faaliyetlerde bulunmasıdır. Kendi kendine gidebilen araçlar, Apple’ın Siri’si, gelişmiş robotlar ve hatta otonom silahlar yapay zekaya örnek verilebilir. Yapay zeka, kendi içinde ikiye ayrılıyor. Peki bu yapay zeka nedir?

  1. Dar Yapay Zeka (YZ) : Sadece bir görevi yerine getirmek için yaratılmış yapay zekalardır. Örneğin; yalnızca yüz tanıma sistemi veya sadece araç kullanan bir yazılım.
  2. Genel Yapay Zeka (AGI) : Genel ve güçlü bir yapay zekadır. Düşünen makineler olarak da bilinir.

Öyleyse yapay zeka nedir hemen tanımına geçelim.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka nedir sorusunu yanıtlamamız için öncelikle tarihine ışık tutmak gerekmekte.

1940’larda ilk dijital bilgisayarın geliştirilmesinden sonra bir bilgisayarın, verilen karmaşık görevleri yerine getirebileceği kanıtlanmıştı. Bunu destekleyen en somut done ise matematiksel teoremleri kanıtlamak için kullanılması. İlk yapay zeka keşfi Alan Turing sayesinde olmuştur.

Uyarı : Bu mucize buluşun hikayesi yazının devamında yer alıyor.

Öncelikle insan zekasını anlamamız gerekmez mi? İnsanların sıradışı davranışları çoğunlukla zekalarına atfedilir. Öyleyse neden karmaşık davranışlarda bulunan böceklere zeki demiyoruz? Farkı merak ettiysen okumaya devam et çünkü zeka sandığımızdan daha karmaşık.

Yaban arısı en iyi örneklerden biri. Dişi yaban arısı, bulduğu yiyecek ile yuvasına döndüğünde önce yiyeceğini yuvasının girişine bırakır. Yuvasının içine girer ve davetsiz bir misafir olup olmadığını kontrol eder. Eğer içerde kimse yoksa geri dönerek yiyeceği alıp tekrar yuvasına girer.

Bunu yazarken bile yoruldum 🙂 Peki içeriyi kontrol ederken, yuvasının girişindeki yiyeceği 1-2 santim geriye alırsak ne olur? Maalesef yaban arısı yiyeceği tekrar yuvasının girişine koyup tekrar içeriyi kontrol ediyor. Çünkü bu, içgüdüsel bir davranıştır. Sonsuza kadar devam edebilecek bir döngüye çevirebiliriz bunu.

İnsan zekasının ise en büyük farkı burada çıkıyor. Yeni koşullara uyum sağlayabiliyor olmamız!

Yapay Zeka Başarısını Belirleyen Faktörler

Psikologlar, insan zekasını tek bir özellik ile karakterize etmezler. Pek çok farklı özelliği ele alırlar. Yapay zeka araştırmaları şu zeka bileşenlerine yönelmektedir; öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama ve dil kullanma.

1. ÖĞRENME

Yapay zekaya uygulanan bir dizi öğrenme yöntemleri bulunmaktadır. En sık kullanılan ise deneme yanılma yöntemidir. Örneğin; bir satranç yapay zekası gelişme aşamasında çok kötü kararlar verebilir. Acemi bir satranç oyuncusuna bile yenilebilir. Peki nasıl oluyor da gelişiyor? Dedim ya deneme yanılma yöntemi. Pek çok satranç oyunu oynuyor ve insanların birbirleri ile oynadıkları oyunları analiz ediyor. Sonuçlarını gözlemliyor ve en önemlisi depoluyor. Böylece, program benzer sorunla tekrar karşılaştığında çözümü hatırlıyor. Bir bilgisayarın, bizler gibi ezberci eğitimden sıkılma ve ezberini unutma derdi yok 🙂

2. MUHAKEME

Bir yapay zeka, içinde bulunduğu duruma uygun çıkarımlar yapmalıdır. Bu çıkarımlar şöyle sınıflandırılır; tümdengelim ve tümevarım. Tümdengelim için örnek; “Ali ya sinemada ya da kafede olmalı. Kafede değil bu nedenle sinemada.” Tümevarım için örnek; “Bu tarz kazalar makine arızasından dolayı oluyordu. Bu nedenle bu kazaya makine arızası neden oldu.”

İkisi arasındaki en önemli fark, tümdengelimli durumda önermenin doğruluğunun sonucun doğruluğunu garanti etmesidir, oysa tümevarım durumunda önermenin gerçeği, mutlak güven vermeden sonucu destekler.

Tümevarımsal akıl yürütme yöntemi bilimde çok yaygındır. Verilerin toplandığı, gelecekteki davranışı tanımlamak ve tahmin etmek için geçici modeller geliştirilir. Anormal veriler ortaya çıktığında ise oluşturulan bu model revize edilir veya güncellenir. Tümdengelimli akıl yürütme matematik ve mantığı esas alır.

Maalesef bu, yapay zekanın karşılaştığı en büyük sorunlardan biridir. Bugüne kadar izlediğimiz yapay zeka ve bilim kurgu filmlerinde hep benzer sonuçlarını görmüştük. Programın, duygu ve sezgi eksikliği vurgulandı.

3. PROBLEM ÇÖZME

Yapay zekada problem çözme, önceden tanımlanmış bir hedef veya soruna yönelik kurgulanan bir dizi olaydır. Bu yöntem özel amaç ve genel amaç olarak ikiye ayrılır. Özel amaçlı yöntem, belirli bir sorun için özel olarak üretilir. Bunun aksine genel amaç yöntemi ise çok çeşitli sorunlar için uygulanabilir.

4. ALGI

Günümüzde yapay zeka algısı; yüz tanıma gibi optik sensörlerin insanları tanıması, otonom araçların trafiğe açık alanda orta hızda sürüş yapması ve robotların binalarda dolaşarak boş şişeleri toplamasına imkân verecek kadar gelişmiş durumda.

5. DİL

Dil, sözlü kelimelerle sınırlandırılmamalıdır. Örneğin; trafik işaretleri bir küçük dil oluşturabilir. Bu bir konvansiyon meselesidir. Bir insan dilinin en önemli özelliği çeşitliliğidir. Üretken bir dil, sınırsız farklı varyasyonlar ile cümle oluşturabilir. Bir bilgisayar yazılımı, gerçek bir insana yakın cevaplar üretebilir ve hiçbir dili anlamamasına rağmen sizle sohbet edebilir.

1950’li yıllardan günümüze dek her dönem tartıştığımız, kehanetlerde bulunduğumuz ve hep yanıldığımız bir konu var. Yapay zeka , insan zekasını geçebilecek mi? Yapay zeka hakkında pek çok kuram, bilim kurgu filmi ve makale yazıldı.  Bunlardan biri 1950 yılında yazılan ve yapay zekanın başlangıcında büyük rol oynayan makale. İşte Alan Turing ve kuramı…

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Yapay zeka mühendisliği, yapay zeka tabanlı yazılımları ve donanımları geliştiren modeller oluşturmak için sinir ağları gibi geleneksel makine öğrenimi teknikleriyle çalışan bir bireydir.

Yapay zeka mühendisleri tarafından oluşturulan uygulama türleri şunları içerir;

  • Duygu analizine dayalı içeriğe dayalı reklamcılık
  • Dil çevirisi
  • Görsel tanımlama veya algılama

Bir yapay zeka mühendisi bir veri mühendisi mi yoksa bilim insanı mıdır? İkisinin rolünün ne kadar farklı olabileceğini şimdi anlayacaksınız.

  • Veri mühendisleri; kaynaklardan verileri çıkartmak ve işlenip analiz edilebilmesi, dönüştürmek için programlar yazar. Ayrıca ardışık veri düzenlerini optimize eder ve sürdürür.
  • Veri bilimcileri; işle ilgili karar vermeyi desteklemek için makine öğrenimi modelleri oluşturur. Genellikle işe bir yapay zeka mühendisinden daha yüksek bir stratejik noktadan bakarlar.

Yapay zeka nedir, yapay zeka mühendisi olmak için ne gerekiyor?

Yapay zeka mühendisliği nispeten yeni bir alandır ve şu anda bu ünvana sahip olanlar çeşitli geçmişlere sahiptir. Aşağıdakiler, çoğunun sahip olduğu ortak özelliklerden bazılarıdır.

1. Eğitim

Birçok yapay zeka mühendisi, önceki teknik rollerden ayrıldı. Genellikle bu işler için gerekli alanlarda lisans veya yüksek lisans derecelerine sahipler. Bunlar şunları içerir;

  • Bilgisayar bilimi,
  • İstatistik,
  • Uygulamalı matematik,
  • Dilbilim,
  • Bilişsel bilim

Yukarıda saydığım becerilerin çoğunun yapay zeka ve makine öğrenimi ile bir miktar ilgisi bulunuyor.

2. Teknik Beceriler

Bir yapay zeka mühendisinin uzmanlaşması için en önemli teknik becerilerden ikisi programlama ve matematik / istatistiktir.

  • Programlama: Yapay zeka rolüne giren yazılım girişimciler veya bilgisayar bilimi alanında derece sahibi geliştiriciler muhtemelen birkaç programlama dilini kavramış olabilir. AI’da ve özellikle makine öğreniminde en sık kullanılan iki dil Phyton ve R.
  • Matematik / İstatistik : Yapay zeka mühendisliği kodlamadan daha fazlasıdır. Makine öğrenimi modelleri, istatistik ve olasılık gibi matematiksel kavramlara dayanır. Modellerinizin geçerliliğini ve doğruluğunu belirlerken, istatistikselönem gibi kavramları da sağlam bir şekilde kavramamız gerekecektir.

3. Hassas Yetenek

Yapay zeka mühendisleri boşlukta çalışmaz. Bu nedenle, modelleme için ihtiyacınız olan teknik beceriler olsa da, fikirlerinizi tüm organizasyona yaymak için aşağıdaki yumuşak becerilere de ihtiyacınız olacak.

  • Yaratıcılık – Yapay zeka mühendisleri, insanların verimsiz bir şekilde yaptığı ve makinelerin daha iyi yapabileceği görevler için her zaman tetikte olmalıdır. Sektörünüzün içindeki ve dışındaki yeni yapay zeka uygulamalarından haberdar olmalı ve bunların şirketinizde kullanılıp kullanılamayacağını düşünmelisiniz. Ek olarak, ezber bozan fikirleri denemekten korkmamalısınız.
  • İş bilgisi – Bir yapay zeka mühendisi olarak rolünüzün şirketinize değer sağlamak olduğunu unutmamak önemlidir. Şirketinizin ilgisini ve ihtiyaçlarını stratejik ve taktiksel düzeyde gerçekten anlayamıyorsanız, değer sağlayamazsınız.

Harika bir yapay zeka uygulaması, şirketinizle alakalı değilse veya iş operasyonlarını herhangi bir şekilde iyileştiremiyorsa pek bir şey ifade etmez. Şirketinizin iş modelini, hedef müşterilerin ve hedeflerinin kim olduğunu ve uzun veya kısa vadeli ürün planları olup olmadığını anlamanız gerekir.

  • İletişim – Bir yapay zeka mühendisi rolünde, kuruluşunuzun her yerinde gruplarla çalışma fırsatınız olacak ve onların dilini konuşabilmeniz gerekecek. Örneğin, bir proje için yapmanız gerekenler:

-İhtiyaçlarınızı veri mühendisleriyle tartışın. Böylece size doğru veri kaynaklarını sunabilirler.

-Finans, geliştirdiğiniz yapay zeka uygulamasının uzun vadede nasıl maliyet tasarrufu sağlayacaını veya daha fazla gelir getireceğini açıklayın.

-Yeni bir uygulamanın değerini açıklayın. Müşteri odaklı bir teminat geliştirmek için pazarlamayla birlikte çalışın.

  • Prototip– Fikirleriniz ilk denemede mutlaka mükemmel olmayacak. Başarı, çalışan bir şey bulana kadar modelleri hızlı bir şekilde test etme ve değiştirme yeteneğinize bağlı olacaktır.

Yapay zeka mühendisi maaşı ne kadar kazanıyor? Indeed ve ZipRecuiter gibi sitelerden alınan tahminlere göre, bir yapay zeka mühendisi maaşı 90,000 ila 200,000 dolar aralığında. Türkiye’de ise başlangıç olarak 9.000 tl teklif ediliyor. Unutmayın ki; maaşı belirleyen en büyük faktör lokasyondur. San Francisco, Los Angeles, Seattle, Boston ve New York City bu iş için en maaş imkânı veren bölgeler.

Yapay Zeka Nerelerde Kullanılır?

Yapay zeka, günümüzde pek çok alanda kullanılır. Ona aktarabildiğimiz kadarını yapabiliyor olsa da hayatımızı kolaylaştırdığı ve gelişmeye açık olduğunu ortaya koyuyor. İnternet alışverişlerinizden sonra, gezintilerinizden sonra benzer öneriler alırsınız. Hatta akıllı telefonların yanında konuştuğumuz şeyleri kısa bir süre sonra internet reklamlarında görebiliriz. Fotoğraflarda yüz tanıma sistemi, posta kutularınızdaki spam içerikleri anlama en basit yapay zekaya birer örnektir. Otomotiv, sosyal medya ve hatta spor karşılaşmalarında bile pek çok alanda kullanılır. Sadece bu alanlar ile sınırlı kalmadan geleceğimizin her noktasında yapay zekayı kullanabiliriz. Bana göre insanlık için en büyük faydası simülasyonlar. Bir şeyin sonucunu kesin olarak bilmemek veya tahmin edilemeyen faktörlerin olma ihtimali bile insanlığı bilimde yavaşlatıyor. Gelişmiş bir yapay zeka, pek çok olasılığı ve tehlikeyi hesaplayabilir.

İlk Yapay Zeka Programları

İlk başarılı yapay zeka programı, 1951’de Manchester Üniversitesi’nin Ferranti Mark 1 bilgisayarında yürütüldü. Christopher Strachey , bu başarısının onu ölümüne kadar Oxford Üniversitesi Programlama Araştırma Grubu’nun başkanı yapacağını bilmiyordu. Bu yapay zeka 1952 yılında makul hızda bir dama oyunu oynayabiliyordu. Yine 1952 yılında Anthony Oettinger, Cambridge Üniversitesi’nde bir yazılım daha geliştirdi. Shopper adı verilen program, EDSAC bilgisayarında yürütüldü. Shopper, 8 alışveriş mağazasından oluşan bir simülasyondu. Bir ürünü satın alması için ona talimat verildiğinde, ürünü bulana kadar tüm mağazaları geziyordu. Az önce bahsettiğimiz gibi bir yapay zekanın en iyi özelliği depolayabilmesiydi. Shopper da ürünü aradığı sırada gezdiği mağazalardaki stokları hafızasına depoluyordu. Bu sayede başka bir ürün için talimat verildiğinde direkt bulunduğu mağazaya gidebilecekti. Giriş bölümünde bahsettiğim deneme yanılma yöntemi yani basit ezberci yöntemdir bu. İlerleyen yıllarda John Holland, IBM 701 bilgisayarının prototip için ayrıca bir test yazılımı da yazdı. Sanal bir labirentte gezinmeyi sağlayan bu yazılım mantığı günümüzde siber savunma için de kullanılmaktadır. Bu çalışma Holland’ı yapay zeka çalışmalarını geliştirmeye ikna etmişti. 1952’de Michigan Üniversitesine taşındı ve 1959’da büyük teoreminde çok işlemcili bilgisayarın, o ağdaki her bir yapay nöronu ayrı bir işlemciye atacağını ortaya atıyordu. Böylece 1985’te Daniel Hillis’in , 65,536 işlemcili Thinking Machines Corporation gibi ilk süper bilgisayarı yapması için ilham verici oldu. John Holland önündeki 40 yılını Michigan’daki fakültede genetik algoritmalar üzerine çalışma yaparak harcadı.

Mantıksal Akıl Yürütme ve Problem Çözme

Mantıksal olarak akıl yürütme fikri, hem insan zekası hem de yapay zekanın(AI) ortak ana noktasıdır. Bu sebeple AI çalışmalarında büyük bir rol oynar. Yapay zekanın bu alandaki dönüm noktası Alfred North Whitehead ve Bertrand Russell’ın üç ciltlik bir çalışması olan Principia Mathematica’dan(1910-13) teoremleri kanıtlamak için yürütülmesiydi.

Newell, Simon ve Shaw daha güçlü bir yapay zeka için çalışmalarına devam ettiler. Türkçe’ye Genel Sorun Çözücü olarak geçen Genel Problem Solver’ın ilk versiyonu 1957’de yayınlandı.

Uzman Sistemler

Bir mikro dünya hayal edin. Örneğin; bir gemi ambarı veya kargo modeli. Uzman sistemler,  kendi kendine yeten ve nispeten karmaşık olmayan bir tür mikro dünyayı işgal eder. Peki bu ne demek oluyor? Uzman bir yapay zeka, uzman bir insandan çok daha iyi performans gösterebilir demek.

Özellikle tıbbi teşhis, kimyasal analiz, finansal yönetim, petrol ve maden arama, genetik mühendisliği, otomobil tasarımı, kamera lens tasarımı, havayolu planlaması gibi pek çok alanda kusursuz çalışır. Uzman bir sistemin bilgisi ve çıkarımı nereden geliyor?

Uzman bir sistemin temel bileşeni bilgi tabanıdır. Bu bilgiler söz konusu alandaki uzman kişilerle iletişime geçilerek toplanır. Yapay zeka mühendisliği, uzman bir insandan toplanan bilgileri “eğer-öyleyse” şeklinde bir kod kuralına dönüştürerek bilgi tabanına yükler.

Bulanık Mantık

Bazı uzman sistemler bunun yanı sıra bulanık mantık kullanır. Standart mantıkta yalnızca iki doğruluk değeri vardır; doğru veya yanlış. Bu sebeple uzman bir sistemin bulanık mantık kullanması faydalıdır.

Dendral

1965 yılında yapay zeka araştırmacısı Edward Feigenbaum ve genetikçi Joshua Lederberg, bir kimyasal analiz sistemi olan Dendral üzerinde çalışmaya başladı. Karbon, hidrojen ve azot üzerinde kimyasal analiz yapan bu yazılım ilerleyen dönemde akademi çalışmalarında kullanıldı ve pek çok uzman kimyager insana karşı rakip oldu.

Mikin

Kan enfeksiyonlarını tedavi etme amacı ile yaratılan bir uzman sistem olan MYCIN, 1972’de Stanford Üniversitesi’nde başladı. Yazılım, belirtilen semptonlara ve tıbbı test sonuçlarına göre hastalığı teşhis etmeye çalışacaktı. Ancak yapay zekaya ne verirsek o demiştik ya, bu yazılım da ateşli silahla sonucu getirilen bir hastaya bakteri teşhisi koymaya çalışmaya devam etmiştir.

Bağlantısallık

Bağlantısallık veya nöron benzeri hesaplama, insan beyninin sinir düzeyinde nasıl çalıştığını anlama çabalarından gelişti. Hatta insanların nasıl öğrendiklerini ve hatırladıklarını da ele aldı. 1943’te Illinois Üniversitesi’nden bir nörofizyolog ve Chicago Üniversitesi’nden bir matematikçi çok önemli bir araştırmaya imza attı. Beyindeki her bir nöronun basit bir dijital işlemci olduğuna dair sinir ağları ve otomatlar yayımladılar.

Sonuç

Yapay zeka üretebilmek için kullanılan ana metodlardan yalnızca bazılarını saydım. Bu sayede insan beyninin taklit edilmesi hedefleniyor. Ancak insan beynindeki nöronlar ve sinapslar sürekli değişkenlik gösterdiği için henüz bu yazılımlar bu konuda yetersiz.

1954’te MIT’den bir ekip ilk yapay sinir ağını çalıştırmayı başardı. Ağlarını, basit kalıpları öğreterek eğitebildiler. Buna ek olarak en önemlisi, eğitim verilen bir ağdaki nöronların %10’unu rastgele yok ettiklerinde herhangi bir etki gözlemlemediler. Bu, insan beyninin kazada veya ameliyatta sınırlı hasarı tolere etmesini anımsattı.

Sanıyorum ki dünyayı ele geçirene kadar gelişmeye devam edecek bir yapay zeka mühendisliği var.

Eğer yapay zeka nedir sorusu ile ilgili farklı düşünceleriniz bulunuyorsa bunu yorum yaparak paylaşmanızı bekliyor olacağız.

Burak Yılmaz

Teknoloji, bilim ve uzay meraklısı. Kişisel blog yazarı.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir