Bugün yapayzekaio.com ekibi olarak yapay zekaya genel bir bakış atalım istedik. Yapay zeka ile öğrenmek veya problemlerimizi çözmekte ne kadar başarılıyız, ne kadar bilgiliyiz gelin beraber bakalım.
Yapay zeka olarak tabir edilen kavram, kendisine verilmiş olan görevleri yerine getirmek amacıyla insan zekasına benzer ölçüde hareket eden ve elde ettiği bilgilere göre tekrarlı olacak şekilde kendisini düzeltebilen sistemlerin bütünü olarak tanımlanabilir.
21.yüzyılda sıklıkla duyulan yapay zeka terimi, genellikle akıl yürütme, bilgi analizi ya da geçmişte edinilen tecrübelerden yola çıkarak öğrenme gibi insanoğluna ait entelektüel süreçler ile donatılmış olan sistemler geliştirme projelerine uygulanır. 1940’lı yıllarda dijital bilgisayarların geliştirilmesinden bu zamana, bilgisayarların oldukça karmaşık görevleri -örneğin, matematik teoremlerinin kanıtlarını araştırmak ya da satranç oynamak gibi- üstün bir beceri ile yerine getirmek üzere programlanabileceği ispatlanmıştır.
Bununla beraber, bilgisayarların işlem gerçekleştirebilme hızları ve bellek kapasitelerinde devam eden ilerlemelere karşın, daha gelişmiş alanlarda veya fazlasıyla günlük bilgiyi gerektiren görevlerde insanların sahip olduğu bilgiye erişebilen bir program henüz bulunmamaktadır.
Öte yandan bazı programlar, belli görevleri yerine getirme alanında uzmanlaşan insanlar ve profesyonellerin performans düzeylerine ulaşabilmiştir.
Örneğin, yapay zeka bazı konularda şuan sınırlı olmasına rağmen, tıbbi teşhis, bilgisayar arama motorları, ses işleme veya el yazısı tanıyabilme gibi birçok uygulamada bulunmaktadır.
Yapay Zeka ve Öğrenmek
Yapay zekaya uygulanan bir dizi farklı öğrenme biçimi vardır. En basiti deneme yanılma yoluyla öğrenmektir.
Örneğin, mat bir arada satranç problemlerini çözmek için basit bir bilgisayar programı, matı bulana kadar rastgele hamleleri deneyebilir. Program daha sonra çözümü konumla birlikte depolayabilir, böylece bilgisayar aynı konumla bir daha karşılaştığında çözümü geri çağırabilir.
Ezberci öğrenme olarak bilinen bireysel öğelerin ve prosedürlerin bu basit ezberlenmesinin bir bilgisayarda uygulanması nispeten kolaydır. Daha zorlu olan, genelleme denen şeyi uygulama sorunudur. Genelleme, geçmiş deneyimlerin benzer yeni durumlara uygulanmasını içermektedir.
Yapay Zeka ve Muhakeme
Akıl yürütmek, duruma uygun çıkarımlar yapmaktır. Çıkarımlar, tümdengelimli veya tümevarımlı olarak sınıflandırılır.
İlkine bir örnek, “Kitap ya müzede ya da kafede olmalı. Kafede değil; bu nedenle müzede” ve ikincisi, “Bu tür önceki kazalara enstrüman arızası neden oldu; bu nedenle bu kazaya alet arızası neden oldu.” Bu akıl yürütme biçimleri arasındaki en önemli fark, tümdengelim durumunda öncüllerin doğruluğunun sonucun doğruluğunu garanti etmesi, tümevarım durumunda ise öncüllerin doğruluğunun mutlak güvence vermeden sonuca destek vermesidir.
Tümevarımsal akıl yürütme, verilerin toplandığı ve gelecekteki davranışları tanımlamak ve tahmin etmek için geçici modellerin geliştirildiği bilimde yaygındır – ta ki anormal verilerin ortaya çıkması modeli revize etmeye zorlayana kadar. Tümdengelimli akıl yürütme, çürütülemez teoremlerin ayrıntılı yapılarının küçük bir temel aksiyom ve kurallar kümesinden oluşturulduğu matematik ve mantıkta yaygındır. Çıkarımlar, özellikle tümdengelimli çıkarımlar yapmak için bilgisayarları programlamada önemli bir başarı elde edilmiştir.
Bununla birlikte, gerçek muhakeme, sadece çıkarımlar yapmaktan daha fazlasını içerir; belirli görev veya durumun çözümüyle ilgili çıkarımlar yapmayı içerir. Bu, yapay zekanın karşılaştığı en zor sorunlardan biridir.
Yapay Zeka ve Problem Çözme
Yapay zekada problem çözme, önceden tanımlanmış bir hedefe veya çözüme ulaşmak için bir dizi olası eylem arasından sistematik bir arama olarak karakterize edilebilir. Problem çözme yöntemleri özel amaçlı ve genel amaçlı olmak üzere ikiye ayrılır.
Özel amaçlı bir yöntem, belirli bir sorun için özel olarak hazırlanır ve genellikle sorunun gömülü olduğu durumun çok özel özelliklerinden yararlanır. Bunun aksine, genel amaçlı bir yöntem çok çeşitli problemlere uygulanabilir. Yapay zekada kullanılan genel amaçlı bir teknik, araç-sonuç analizidir; mevcut durum ile nihai hedef arasındaki farkın adım adım veya kademeli olarak azaltılmasıdır. Algılamada çevre, gerçek veya yapay çeşitli duyu organları aracılığıyla taranır ve sahne, çeşitli uzamsal ilişkilerde ayrı nesnelere ayrıştırılır.
Bir nesnenin bakış açısına, sahnedeki aydınlatmanın yönüne ve yoğunluğuna ve nesnenin çevreleyen alanla ne kadar kontrast oluşturduğuna bağlı olarak farklı görünebileceği gerçeği nedeniyle analiz karmaşıktır. Şu anda yapay algı, optik sensörlerin bireyleri tanımlamasını, otonom araçların açık yollarda orta hızlarda sürmesini ve robotların boş gazoz kutuları toplayarak binalarda dolaşmasını sağlayacak kadar gelişmiş durumda. Algı ve eylemi bütünleştiren en eski sistemlerden biri, hareketli bir televizyon gözü ve bir kıskaç eli olan sabit bir robottu.
Çeşitli nesneleri tanıyabiliyor ve rastgele bir bileşen yığınından basit eserleri bir araya getirebiliyordu.