yapay zeka

[SIZE=4][B][COLOR=red]Yapay Zeka'ya Dair Sorular ve Cevapları[/COLOR][/B][/FONT]

İngiliz matematikçi Alan Turing'in 1947 yılında yayınladığı bir makale yapay zekâ meselesini bilim kurgu roman konusu olmaktan çıkarıp, gündelik hayatın önemli bir parçası olması yolunda hızla ivme kazanan bir hedefe yöneltti. Turing, yapay zekâ sorununun öncelikle "hardware" değil, "software" yani programlama alanında çözülmesi gerektiğini öne sürdü. Turing'in makalesi ve onun çalışmaları yapay zekâ konusunda birçok bilim adamına ilham verdi.

Bugün yapay zekâ programları gündelik hayatın içinde yer almaya başladı bile. Kasparov'u yenen ünlü bilgisayar 'Deep Blue' sayesinde, yapay zekâ kavramı sokağa indi.

1. Yapay zekâ, yani AI (artificial intelligence) nedir?
Yapay zekâ basitçe akıllı bilgisayar programı demektir. Hesap yapabilen, tasnif edebilen ve en önemlisi problem çözme yetisine sahip bilgisayar programları genel olarak yapay zekâ tanımlaması içinde değerlendirilebilir.

2. Peki ama, zekâ nedir?
Dünyada amaçlara ulaşmak için gerekli yeteneklerin hesap kısmıdır. İnsanlarda, pek çok hayvanda ve bazı makinelerde farklı türlerde ve derecelerde görülmekte

3. İnsan zekâsına bağlı olmayan somut bir zekâ tanımı yok mu?
Henüz yok. Sorun şu: Henüz genel olarak hangi hesap prosedürlerinin akıllı olarak tanımlandığı belirlenemedi.

4. Bir şeyin akıllı olup olmadığına 'evet' ya da 'hayır' diye cevap vermek mümkün mü? Örneğin 'Bu makine akıllı mı, değil mi?' gibi..
Hayır. Zeka, mekanizmaları içeriyor ve yapay zekâ araştırması, bilgisayarların nasıl bazı mekanizmaları yürütüp bazılarını yürütmediğini keşfediyor. Eğer bir görevi gerçekleştirmek sadece günümüzde iyice bilinen mekanizmaları içeriyorsa, bilgisayar programları bu görevlerle ilgili etkileyici performanslar gerçekleştirebilir. Bu gibi programlar 'oldukça akıllı' programlar olarak kabul ediliyor.

5. Yapay zekâ, insan zekâsını taklit mi ediyor?
Zaman zaman. Öte yandan, sadece kendi metotlarımızı gözlemleyerek bile makineleri, problemleri çözecek hale getirmeyi öğrenebiliriz. Diğer taraftan, Al çalışmalarının çoğu, insanları ve hayvanları incelemektense dünyadaki zekâ gerektiren problemleri incelemeyi içeriyor.

6. Bilgisayar programlarında IQ söz konusu mu?
Hayır. IQ, zekânın çocuklardaki gelişim seviyesidir. Zeka testlerinde zekâ yaşının kronolojik yaşa bölümünün 100 ile çarpılmasıyla elde edilen sonuçtur. IQ hayattaki başarılar ve başarısızlıklarla karşılıklı ilişki içerisindedir; ancak bir bilgisayarın IQ testlerinde elde ettiği yüksek sonuçla, yararlanılabilirliği arasında zayıf bir ilişki vardır. Örneğin, bir çocuğun bol haneli bir sayıyı tekrar etmesi diğer zekâ yetenekleri ile bağlantılıdır; çocuğun bir kerede ne kadar bilgiyi hesaplayabileceğini ölçer. Ancak 'sayı uzunluğu' çok kısıtlı işleme sahip bilgisayarlar için bile önemsizdir. Bununla birlikte IQ testlerindeki bazı sorular yapay zekâ için faydalıdır.

7. İnsan ve bilgisayar zekâsı arasındaki diğer karşılaştırmalar nelerdir?
İnsan zekâsı konusundaki en önemli araştırmacılardan biri olan Arthur R. Jensen, bütün normal insanların aynı entelektüel mekanizmaya sahip olduklarını ve zekâ farklılıklarının nicel biyokimyasal ve psikolojik koşullara bağlı olduğunu "heuristik" (keşfetmeye yarayan) bir hipotez olarak öne sürüyor. Bunlar; hız, kısa vadeli hafıza ve doğru, tekrar ulaşılabilir uzun vadeli hafıza olarak tanımlanabilir.

Günümüzde yapay zekânın durumu ise bunun tam tersi. Bilgisayar programları büyük hıza ve hafızaya sahip; ancak yetenekleri, program tasarımcılarının programlara kazandırdığı entelektüel mekanizmalara bağlı. Çocukların ergenlik yaşlarına kadar geliştiremediği bazı yeteneklere sahip olabilirler, ancak iki yaşındaki bir çocuğun sahip olduğu bazı yetenekler onlarda olmayabilir. Bilmeye ve kavramaya dayalı bilimler, insanın yeteneklerinin tam olarak ne olduğu belirlemede hâlâ başarılı değil. Yapay zekâdaki entelektüel mekanizmaların organizasyonu insandakinden çok daha faydalı ve farklı olabilir.

8. Yapay zekâ araştırması ne zaman başladı?
İkinci Dünya Savaşı'ndan sonra bir grup araştırmacı, akıllı makineler üzerinde bağımsız çalışmalara başladı. İngiliz matematikçi Alan Turing yapay zekâ konusunda 1947 yılında verdiği bir konferansta yapay zekânın, bina inşa etmek yerine en iyi bilgisayarları programlayarak araştırılması gerektiğini iddia etti. 1950'lerin sonlarına gelindiğinde, yapay zekâ konusunda pek çok araştırmacı ortaya çıktı ve pek çoğunun çalışmaları bilgisayar programlamaya dayalı idi. Yapay zekâ araştırmacıları için en önemli dönüm noktalarından biri de "Turing Testi" oldu. Alan Turing'in 1950 yılındaki "Computing Machinery and Intelligence" isimli makalesi, bir makinenin akıllı sayılması için gerekli olan koşulları inceliyor. Turing, 'Eğer bir makine insan gibi davranıyorsa, o makine kesinlikle akıllıdır.' diyor. Bu test pek çok kişiyi ikna etti ama filozofları değil. Gözlemci, makine ve bir insan; "teletype" (tel ile bağlanan otomatik yazı makine sistemi) yolu ile (makinenin karşıdaki kişinin görünüşünü ve sesini taklit etmesini engellemek için) etkileşim içine girer. Kişi, gözlemciyi kendisi olduğuna inandırmaya çalışırken, makine de kandırmaya çalışır. Turing Testi, tek yönlü bir test. Bu testi geçen bir makine kesinlikle akıllı olarak değerlendirilmeli; ancak bir makine farklı koşullarda da akıllı kabul edilebilir.

9. Amaç insan seviyesinde zekâya ulaşmak mı?
Evet. En büyük çaba, dünyadaki problemleri çözen ve hedeflere ulaşan bilgisayar programları yapmak. Ancak pek çok araştırmacı bu konuda çok azimli de değil.

10. Yapay zekâ, insan seviyesinde zekâdan ne kadar uzakta? Ve eşitlik ne zaman sağlanacak?
Çok az kişi, şu anda yazılan programlar gibi çok sayıda program yazıldığında insan seviyesinde zekâya ulaşılabileceğini düşünüyor. Ancak çoğu yapay zekâ araştırmacısı, yeni esaslı fikirlere gerek olduğuna inanıyor ve bu nedenle insan seviyesinde zekâ için kesin bir tarih vermek mümkün değil.

[url=http://www.yapay-zeka.org/modules.php?name=News&file=article&sid=35]kaynak[/url]

Bakınız: (süt, dünya, din, yol, insan, akıl, hedef, dil, inci, isim, ecel, kazâ, nebî, bu ne, acı, bilgisayar, yapay zeka, asp)

[B][SIZE=4][COLOR=red]Yapay Zeka[/COLOR][/FONT][/B]

[I]"Yapay zeka, insanın düşünme yapısını anlamak ve bunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayar işlemlerini geliştirmeye çalışmak olarak tanımlanır. 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.[/I]

[B]Gelişim Süreci[/B]
Yapay zeka konusundaki ilk çalışma McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerisi; yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing'in hesaplama kuramına dayanıyordu. Her hangi bir hesaplanabilir 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 olası hale gelmiştir.

1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. SNARC isimli ilk yapay sinir ağı temelli bilgisayar 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. Bu toplantıda bir çok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, 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 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 zekanın 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 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.

Zeki davranışı üretmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin de ortaya konmasıyla bir çok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, sinir ağları konusundaki çalışmaların Minsky ve Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı YSA ların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı YSA larda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır.

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.

Uzman dizgelerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi. Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline 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 zekayı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988'de yapay zeka endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı.

Bütün bu çalışmaların sonunda yapay zeka araştırmacıları iki guruba ayrıldılar. Bir gurup insan gibi düşünen sistemler yapmak için çalışırken, diğer gurup ise rasyonel karar verebilen sistemler üretmeyi amaçlamaktaydı.

[B]İnsan gibi düşünen sistemler[/B]
İnsan gibi düşünen bir program üretmek için insanların nasıl düşündüğünü saptamak gerekir. Bu da psikolojik deneylerle yapılabilir. Yeterli sayıda deney yapıldıktan sonra elde edilen bilgilerle bir kuram oluşturulabilir. Daha sonra bu kurama dayanarak bilgisayar programı üretilebilir. Eğer programın giriş/çıkış ve zamanlama davranışı insanlarınkine benzer veya aynı ise programın düzeneklerinden bazılarının insan beyninde de mevcut olabileceği söylenebilir.

İnsan gibi düşünen sistemler üretmek bilişsel bilimin (cognitive science) araştırma alanına girmektedir. Bu çalışmalarda asıl amaç genellikle insanın düşünme süreçlerini çözümlemede bilgisayar modellerini bir araç olarak kullanmaktır. İnsan gibi davranan sistemler Yapay zeka araştırmacılarının baştan beri ulaşmak istediği ideal, insan gibi davranan sistemler üretmektir.

[B]İnsan gibi davranan sistemler[/B]
Böyle bir sistemin amaca ulaşıp ulaşmadığı Turing'in ortaya koymuş olduğu bir kriter ile (tartışmalı da olsa) ölçülebilir. Turing zeki davranışı, bir sorgulayıcıyı kandıracak kadar bütün bilişsel görevlerde insan düzeyinde başarım göstermek olarak tanımlamıştır. Bunu ölçmek için de Turing testi olarak bilinen bir test önermiştir. Turing testinde denek, sorgulayıcıyla bir terminal aracılığıyla haberleşir. Eğer sorgulayıcı, deneğin insan mı yoksa bir bilgisayar mı olduğunu anlayamazsa denek Turing testini geçmiş sayılır. Turing, testini tanımlarken zeka için bir insanın fiziksel benzetiminin gereksiz olduğunu düşündüğü için sorgulayıcıyla bilgisayar arasında doğrudan fiziksel temastan söz etmekten kaçınmıştır. Burada vurgulanması gereken nokta, bilgisayarda zeki davranışı üreten sürecin insan beynindeki süreçlerin modellenmesiyle elde edilebileceği gibi tamamen başka prensiplerden de hareket edilerek üretilmesinin olası olmasıdır. Yani uçakların kanat çırpmadan uçtukları gibi, yapay zeka da illaki insan beyninin çalıştığı gibi çalışmayabilir.

[B]Rasyonel karar alan sistemler[/B]
Bu sistemlerin temelinde mantık yer alır. Burada amaç çözülmesi istenen sorunu mantıksal bir gösterimle betimledikten sonra çıkarım kurallarını kullanarak çözümünü bulmaktır. Yapay zeka'da çok önemli bir yer tutan mantıkçı gelenek zeki sistemler üretmek için bu çeşit programlar üretmeyi amaçlamaktadır.

Bu yaklaşımı kullanarak gerçek sorunları çözmeye çalışınca iki önemli engel karşımıza çıkmaktadır. Mantık, formel bir dil kullanır. Gündelik yaşamdan kaynaklanan, çoğu kez de belirsizlik içeren bilgileri mantığın işleyebileceği bu dille göstermek hiç de kolay değildir. Bir başka güçlük de en ufak sorunların dışındaki sorunları çözerken kullanılması gerekecek bilgisayar kaynaklarının üstel olarak artmasıdır.

[B]Rasyonel davranan sistemler [/B]
Amaçlara ulaşmak için prensiplere (bilgi, kural, inanç) uygun davranan sistemlere rasyonel denir. Bir ajan algılayan ve bu algılamaların çözümlenmesinden elde ettiği sonuçlara göre harekette bulunan bir sistemdir. Bu yaklaşımda yapay zeka, rasyonel ajanların incelenmesi ve oluşturulması olarak tanımlanmaktadır. Rasyonel bir ajan için gerekli koşullardan biri de doğru çıkarımlar yapabilmek ve bu çıkarımların sonuçlarına göre harekete geçmektir. Ancak, yalnızca doğru çıkarım yapabilmek yeterli değildir. Çünkü bazı durumlarda doğruluğu ispatlanmış bir çözüm olmadığı halde gene de bir şey yapmak gerekebilir. Bunun yanında çıkarımdan kaynaklanmayan bazı rasyonel davranışlar da vardır. Örneğin, sıcak bir şeye değince insanın elini çekmesi bir refleks harekettir ve uzun düşünce süreçlerine girmeden yapılır. Bu yüzden yapay zekayı rasyonel ajan tasarımı olarak gören araştırmacılar, iki avantaj öne sürerler. Birincisi 'düşünce yasaları' yaklaşımından daha genel olması, ikincisi ise bilimsel geliştirme yöntemlerinin uygulanmasına daha uygun olmasıdır.

[I]www.programlama.com
www.yapay-zeka.org[/I]

Bakınız: (dolar, uçak, dünya, din, aşk, nil, yol, insan, dil, özel, inci, isim, şirk, kazâ, nebî, satranç, acı, gül, bilgisayar, yapay zeka)