Yapay Zeka Nedir?
Yıllardır, “Zeka nedir?”, “Zeka nasıl ölçülebilir?”, “Beyin nasıl çalışır?” gibi soruları kendimize soruyoruz. Tüm bu sorular yapay zekayı anlamaya çalışırken büyük bir önem göstermektedir. Bununla birlikte bir mühendis, bilgisayar bilimcisi ya da istatistikçi için temel soru bir insan gibi davranışlar sergileyen akıllı makine sorunudur.
Yapay kelimesi bizim için çok farklı çağrışımlar uyandırabilir. Bu özellik akıllı siborg (biyolojik ve yapay kısımları olan varlıklar) korkularını gündeme getirmektedir. Bazı bilim kurgu romanları ve filmlerinden de hatırladığımız siborg canlıları… Yapaylık kavramı en doğru olan şeyin, ruhumuzu anlamaya, modellemeye, hatta yeniden yapılandırmaya çalışmamız gereken bir sorun olup olmadığı sorusunu gündeme getirmektedir.
Bu tür farklı hazırlıksız yorumlarla, yapay zeka terimini basit ve sağlam bir şekilde tanımlamak zorlaşır. Ancak yapay zeka kavramını geçmişte tanımlayan bazı bilim insanları da vardı. 1955 yılında yapay zekanın öncülerinden John McCarthy, yapay zeka kavramını kabaca şu şekilde tanımlayan ilk kişi oldu:
Yapay zekanın amacı zeki gibi davranan makineler geliştirmektir.
Bu tanımı test etmek için şöyle bir senaryo düşünelim. On beş kadar küçük robotik araç, kapalı 16 metre karelik bir yüzey üzerinde hareket ediyor. Çeşitli davranış kalıpları gözlemlenebilir. Bazı araçlar nispeten az hareket ile küçük gruplar oluşturur. Diğerleri uzayda huzur içinde hareket eder ve herhangi bir çarpışmayı zarif bir şekilde önler. Yine de diğerleri bir lideri takip ediyor gibi görünebilir. Agresif davranışlar da gözlemlenebilir. Gördüğümüz şey akıllı davranış mı?
McCarthy’nin tanımına göre, yukarıda adı geçen robotlar akıllı olarak tanımlanabilir. Psikolog Valentin Braitenberg, bu görünüşte ki karmaşık davranışın çok basit elektrik devreleri tarafından üretilebileceğini göstermiştir. Braitenberg adı verilen araçların her birinin bağımsız bir elektrik motoru tarafından çalıştırılan iki tekerleği vardır.
Her motorun hızı, şekilde gösterildiği gibi aracın önündeki bir ışık sensöründen etkilenir. Sensöre ne kadar çok ışık çarparsa motor o kadar hızlı çalışır. Şeklin sol tarafındaki araç, yapılandırmasına göre, bir nokta ışık kaynağından uzaklaşır, öte yandan diğer araç ışık kaynağına doğru hareket eder. Diğer küçük değişiklikler, bu çok basit araçlarla bile yukarıda açıklanan etkileyici davranışı gerçekleştirebileceğimiz çeşitli davranışlar sergileyebilir.
Açıkçası yukarıdaki tanım yetersizdir çünkü yapay zeka, Braitenberg aracı için kesinlikle çok zor olan pratik sorunları çözme amacına sahiptir. Britannica Ansiklopedisinde şöyle bir tanım bulunur:
Yapay zeka, dijital bilgisayarların veya bilgisayar kontrollü robotların normalde insanların daha yüksek entelektüel işleme yetenekleriyle ilişkili sorunları çözme yeteneğidir…
Ancak bu tanımın da zayıf yönleri vardır. Örneğin, uzun bir metni kaydedebilen ve talep üzerine alabilen büyük belleğe sahip bir bilgisayarın bu metinlerin ezberlenmesi için akıllı yetenekler sergilediğini, ayrıca 20 haneli sayıların çarpımı gibi insanların daha yüksek bir entelektüel işleme yeteneği olarak kabul edilebileceğini itiraf eder. Bu tanıma göre, her bilgisayar bir yapay zeka sistemidir. Bu ikilem Elaine Rich tarafından aşağıdaki tanımla zarif bir şekilde çözülmüştür:
Yapay Zeka, bilgisayarların şu anda insanların daha iyi olduğu şeyleri nasıl yaptıklarının araştırılmasıdır.
Rich, kısaca, yapay zeka araştırmacılarının son 50 yıldır neler yaptığını karakterize ediyor. 2050 yılında bile bu tanım güncel olabilir.
Pek çok hesaplamanın kısa sürede yürütülmesi gibi görevler dijital bilgisayarların güçlü noktalarıdır. Bu bağlamda, birçok yönden insanlara kıyasla daha iyi performans gösterirler. Bununla birlikte, diğer birçok alanda, insanlar makinelerden çok daha üstündür. Örneğin, bilmediğiniz bir odaya giren bir kişi, kısa sürede çevreyi tanıyacak ve gerekirse hemen kararlar alacak ve eylemler planlayacaktır. Bugüne kadar, bu görev otonom robotlar için çok zorlu olmuştur. Rich’in tanımına göre bu, yapay zekanın bir görevidir. Aslında, otonom robotlar üzerine yapılan araştırmalar yapay zekadaki önemli ve güncel bir temadır.
Yapay Zekanın Tarihi
1931
|
|
Avusturyalı-Amerikalı mantıkçı, matematikçi ve matematik felsefecisi olan Gödel, teoremlerinde tam sayı aritmetiğini içerecek kadar karmaşık herhangi bir sistemin içinde, sistemin aksiyomlarından yola çıkarak doğruluğu veya yanlışlığı kanıtlanamayacak önermeler bulunacağını ispatladı. Bunun için ise Gödel numaralandırması ismi verilen bir metot geliştirdi. |
1943
McCulloch ve Pitts, sinir ağlarını modelleyip önermeli mantıkla bağlantı kurdular.
1950
|
|
İngiliz matematikçi, bilgisayar bilimcisi ve kriptolog olan Alan Mathison Turing bilgisayar biliminin kurucusu sayılır. Geliştirmiş olduğu Turing testi ile makinelerin ve bilgisayarların düşünme yetisine sahip olup olamayacakları konusunda bir kriter öne sürdü.
Alan Turing, Turing testi ile makine zekasını tanımladı ve öğrenen makineler ve genetik algoritmalar hakkında yazdı. |
1951
|
|
Yapay zeka alanında yaptığı çalışmalarla bilinen Amerikalı bilim insanı Marvin Minsky, bir sinir ağı makinesi geliştirdi ve 3000 vakum tüpüyle 40 nöronu simüle etti. |
1955
Arthur Samuel (IBM), geliştiricisinden daha iyi oynayan ve öğrenen dama programı geliştirdi.
1956
McCarthy, Dartmouth Koleji’nde bir konferans düzenledi ve Yapay Zeka adını ilk kez tanıttı.
Carnegie Mellon Üniversitesi’nden (CMU) Newell ve Simon, ilk sembol işleme bilgisayar programı olan Mantık Kuramcısını sundular.
1961
Newell ve Simon tarafından üretilen genel sorun çözücü (GPS) insan düşüncesini taklit etmekteydi.
1963
McCarthy, Stanford Üniversitesi’nde Yapay Zeka Laboratuvarı’nı kurdu.
1966
Weizenbaum’un Eliza programı doğal dilde insanlarla iletişim kuruyordu.
1972
|
|
Fransız bilim adamı Alain Colmerauer, mantık programlama dili PROLOG’u icat etti. PROLOG, Fransızca “Programmation en Logique” kelimesinden gelmektedir. PROLOG üzerine çeşitli amaç ve seviyelerde birçok kitap yayınlanmış ve dilin bir standardı oluşmuştur. |
1976
Shortliffe ve Buchanan, belirsizlikle başa çıkabilen bulaşıcı hastalıkların teşhisi için uzman bir sistem olan MYCIN’i geliştirdi.
1981
Japonya, büyük bir masrafla, güçlü bir PROLOG makinesi inşa etmek amacıyla “Beşinci Nesil Projesi” ne başladı.
1986
Rumelhart, Hinton ve Sejnowski tarafından geliştirilen Nettalk sistemi metinleri yüksek sesle okumayı öğreniyordu.
1990
Pearl, Cheeseman, Whittaker, Spiegelhalter Bayes ağları ile olasılık teorisini yapay zekaya getirdi. Çok faktörlü sistemler popüler hale geldi.
1992
Tesauros TD-gammon programı pekiştirmeli öğrenmenin avantajlarını gösterdi.
1993
Futbol oynayan otonom robotlar yapmak için dünya çapında RoboCup girişimi başladı.
1995
|
|
Vladimir Vapnik, istatistiksel öğrenme teorisinden olan destek vektör makinelerini geliştirdi. |
1997
IBM’in satranç bilgisayarı Deep Blue, satranç dünya şampiyonu Gary Kasparov’u yendi.
Japonya’da ilk uluslararası RoboCup yarışması düzenlendi.
2003
RoboCup’taki robotlar yapay zeka alanında neleri başarabileceğini etkileyici bir şekilde gösterdi.
2006
Hizmet robotları yapay zeka alanında önemli bir duruma geldi.
2009
İlk Google sürücüsüz otomobili, California otoyolunda kullanıldı.
2010
Otonom robotlar öğrenme yoluyla davranışlarını geliştirmeye başladı.
2011
IBM’in “Watson” bilgisayarı, “Jeopardy!” adlı şov programında iki insan rakibini yendi. Watson doğal dili anlıyor ve zor soruları çok çabuk bir şekilde cevaplayabiliyor.
2015
Google’ın sürücüsüz arabaları bir milyon milin üzerinde sürüş yaptı ve şehirlerde dolaştı.
Derin öğrenme, çok iyi görüntü sınıflandırması sağladı.
2016
Google DeepMind’in AlphaGo programı, dünyanın en iyi Go oyuncularından Koreli Lee Sedol’u yendi. Örüntü tanımaya uygulanan derin öğrenme teknikleri, pekiştirmeli öğrenme ve Monte Carlo ağacı araştırması bu başarıyı beraberinde getirmektedir.
2017
Robot Sophia, Hanson Robotics’in beyin takımı tarafından geliştirildi. Bu insansı robot yaratılırken hedeflenenler; insanları rahatsız etmeyecek bir görüntüye ve gerçek insanlara hitap edebilecek estetiğe ve bütünleşik sosyal duyarlılığa sahip olmasıydı. Robot Sophia’nın yaratımında sosyal zekanın daha iyi anlaşılabilmesi için sosyal insan bilimsel ve sanatsal yönler de dahil olmak üzere mümkün olan tüm detaylarda gösterilmeye çalışıldı.
2019
2019’un başında Google’nın yapay zekası (Google Deep Mind), yapılan sağlık taramalarında akciğer kanserini tam altı radyologdan daha iyi algılayarak tıp dünyasını şoke etti.
Diğer yazılarıma ulaşmak için tıklayınız.
KAYNAKÇA
- V. Braitenberg. Vehicles – Experiments in Synthetic Psychology. MIT Press, 1984.
- Encyclopedia Britannica. Encyclopedia Britannica Verlag, London, 1991.
- E. Rich. Artificial Intelligence. McGraw-Hill, 1983.
- A.M. Turing, Computing Machinery and Intelligence. Mind 59, 433–460 (1950).
- A.L. Samuel, Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. IBM Journal 1(3), 210–229 (1959).
- A. Newell, H.A. Simon, Gps, a program that simulates human thought, in Lernende Automaten, ed. by H. Billing (Oldenbourg, München, 1961), pp. 109–124.
- J. Weizenbaum, ELIZA–A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine. Communications of the ACM 9(1), 36–45 (1966).
- Robocup official site. http://www.robocup.org.
- D. Silver, A. Huang, C.J. Maddison, A. Guez, L. Sifre, G. van den Driessche, J. Schrittwieser, I. Antonoglou, V. Panneershelvam, M. Lanctot et al., Mastering the game of go with deep neural networks and tree search. Nature 529(7587), 484–489 (2016).