“Tarihte üç büyük olay vardır. Bunlardan ilki kâinatın oluşumudur. İkincisi yaşamın başlangıcının olmasıdır. Üçüncüsü de yapay zekânın ortaya çıkışıdır.” Edward Fredkin

İlkel mânâda ilk bilgisayarların icat edildiği 1940’lı yıllardan günümüze kadar birçok gelişme yaşanmıştır. Bu gelişmelerle beraber bir zamanlar lüks olarak kabul edilen ve toplumun sadece belli bir kesiminin istifade edebildiği bilgisayarlar, bugün sosyal hayatın vazgeçilmez bir parçası olarak kabul edilmeye başlanmıştır. Her geçen gün insan hayatındaki yerini biraz daha sağlamlaştıran bilgisayarlar, zaman içerisinde çok farklı şekillere de bürünmüşlerdir. Bugün bilgisayar teknolojilerinin geldiği son nokta olarak yapay zekâ uygulamaları ön plana çıkmaktadır. İnsan beyninin çalışma şeklinin modellenmesi sonucu, çözülmesi güç kabul edilen problemler geçmişin aksine kolay bir şekilde çözüme kavuşturulabilmekte, günden güne daha da karışık bir hâl alan insan hayatı sadeleştirilerek, insanların daha sağlıklı kararlar vermeleri sağlanabilmektedir.

İlk olarak “yapay zekâ” terimi, yapay zekâ konusunda düzenlenmiş ilk konferans olan Dartmouth Konferansı’nda, John McCarthy tarafından kullanılmıştır. Ancak yapay zekâ felsefesini ortaya koyan ilk kişi olan ünlü İngiliz mantıkçı ve matematikçi Alan Turing; Dartmouth Konferansı’ndan altı yıl önce, yani 1950 yılında Mind adlı felsefe dergisinde “Computing Machinery and Intelligence” adlı bir makale yayınlamıştır. Bu makalede “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu dikkatli bir felsefî tartışmaya açmış ve makineler düşünebilir iddiasına karşı olan itirazları reddetmiştir.  Bilgisayarların düşünebilme yeteneğiyle ilgili detaylı çalışmalar yapılmış ve literatüre “Turing Testi” olarak giren bir test yöntemi önerilmiştir.

Turing Testi

Alan Turing ayrıca Turing Testi olarak adlandırılan ve bir bilgisayarın veya başka bir sistemin insanlarla aynı zihinsel yetiye sahip olup olmadığını ölçen bir test geliştirmiştir. Genel anlamda bu test bir uzmanın, makinenin performansı ile bir insanınkini ayırt edip edemeyeceğini ölçer. Eğer ayırt edemezse, makine insanlar kadar zihinsel yetiye sahip demektir. Bu testte bir insan ve bir bilgisayar, deneyi yapan kişiden gizlenir. Deneyi yapan hangisiyle haberleştiğini bilmeden bunların ikisiyle de haberleşir. Deneyi yapan kişinin sorduğu sorular ve deneklerin verdiği cevaplar bir ekranda yazılı olarak verilir. Amaç, deneyi yapanın uygun sorgulama ile deneklerden hangisinin insan, hangisinin bilgisayar olduğunu bulmasıdır. Eğer deneyi yapan kişi güvenilir bir şekilde bunu söyleyemez ise, o zaman bilgisayar Turing Testi’ni geçer ve insanlar kadar kavrama yeteneğinin olduğu varsayılır.

Çin Odası Deneyi

California Üniversitesi’nden John Searle bilgisayarların düşünemediğini göstermek için bir düşünce deneyi tasarlamıştır. Bir odada kilitli olduğunuzu düşünün ve odada da üzerlerinde Çince tabelalar bulunan sepetler olsun. Fakat siz Çince bilmiyorsunuz. Ama elinizde Çince tabelaları İngilizce olarak açıklayan bir kural kitabı var. Kurallar Çinceyi tamamen biçimsel olarak, yani söz dizimlerine uygun olarak açıklamaktadır. Daha sonra odaya başka Çince simgelerin getirildiğini ve size Çince simgeleri odanın dışına götürmek için, başka kurallar da verildiğini varsayın. Odaya getirilen ve sizin tarafınızdan bilinmeyen simgelerin oda dışındakilerce “soru” diye, sizin oda dışına götürmeniz istenen simgelerin ise “soruların yanıtları” diye adlandırıldığını düşünün. Siz kilitli odanın içinde kendi simgelerinizi karıştırıyorsunuz ve gelen Çince simgelere yanıt olarak en uygun Çince simgeleri dışarı veriyorsunuz. Dışta bulunan bir gözlemcinin bakış açısından sanki Çince anlayan bir insan gibisiniz. Çince anlamanız için en uygun bir program bile Çince anlamanızı sağlamıyorsa, o zaman herhangi bir sayısal bilgisayarın da Çince anlaması olanaklı değildir. Bilgisayarda da sizde olduğu gibi, açıklanmamış Çince simgeleri işleten bir biçimsel program vardır ve bir dili anlamak demek, birtakım biçimsel simgeleri bilmek demek değil, akıl durumlarına sahip olmak demektir.

Geçmişten günümüze gelen birikimle yapay zekâ hakkında şu tanımlamalar yapılmıştır:

• “Yapay zekâ; insan gibi davranışlar sergileme, sayısal mantık yürütme, hareket, konuşma ve ses algılama gibi birçok yeteneğe sahip yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür.”
• “Yapay zekâ insan tarafından yapıldığında zeki olarak adlandırılan davranışların makine tarafından yapılmasıdır.”
• “İnsan aklının nasıl çalıştığını göstermeye çalışan bir kuramdır.”
• “Yapay zekânın amacı insan zekâsını bilgisayar aracılığıyla taklit etmektir.”
• “Yapay zekâ, makineleri kontrol eden bilgisayar programları oluşturarak zekânın yapısını anlamaya çalışır.”

Bu bağlamda yapay zekâ birçok alt disipline de ayrılabilir: görüntü, dil, planlama disiplinleri gibi…

• “Yapay zekâ, zeki makineler, özellikle zeki bilgisayar programları yapma mühendisliği ya da bilimidir.”
• “Düşünme, anlama, faaliyete geçirmeyi sağlayacak bilgiişleme çalışmasıdır.”
• “Yapay zekâ bağımsız makineler ─bu makineler insan olmaksızın karmaşık işler yapabilir─ inşa etmek için araştırma yapan bilişsel bilim dalıdır. Bu hedef makinelerin düşünmesini ve anlamasını gerektirir. Bu konuda akıl almaz ilerlemeler sağlanmışsa da hedefe bakıldığında hayal gibi gözükmektedir.”

Burada, akıllı bir sistemin karar vermeden önce öğrenmeye olan gereksinimini ortaya atmakta fayda olacaktır. Bu anlamda yapay sinir ağları, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi birçok öğrenme tekniği vardır.

Makine Öğrenimi: Programlanmadan öğrenme yeteneği.

Derin Öğrenme: Derin sinir ağına dayalı öğrenme.

Yapay Zekâ Teknikleri

Uzman Sistemler 

Yapay zekâ ile farkından bahsedilirse, yapay zekâ programının amacı herhangi bir insanın çözebileceği problemi çözmektir. Uzman sistem ise uzman bir insanın çözebileceği problemleri çözer

Uzman Sistemlerin Uygulama Alanları

Yapay zekâ uygulamalarının önemli alt dallarından birisi olan uzman sistemler, günümüz teknolojilerine yaygın bir şekilde entegre edilerek, pratik bir karar destek mekanizması olarak kullanılmaktadır. Günümüzde, yatırım danışmanlığı, menkul değerler alım ve satım kararları, hastalıklara tanı koyma ve hastalara reçete yazma, işletme yönetiminde planlama, programlama ve zamanlama yapma, işletme, mühendislik, eczacılık, hukuk ve muhasebecilik danışmanlığı ve öğretimi, yapı tasarımı, yapı planlaması, yapı denetimi ve iç mimari, bilgisayar tasarımı, ürün maliyetlerini bulma gibi çok geniş bir sahada uzman sistemlerin farklı bir uygulamasına rastlamak mümkündür.

Yapay Sinir Ağları

Yapay sinir ağları, adından da anlaşılacağı gibi, beynin çok basit bir nöron modelinin benzetimidir. Bu şekilde elde edilen ağ ile öğrenme olayı gerçekleşir. Yapay sinir ağlarının kullanım alanları: Kontrol ve sistem tanımlama, görüntü ve ses tanıma, tahmin ve kestirim, arıza analizi, tıp, haberleşme, trafik, üretim yönetimi olarak sayılabilir.

Yapay sinir ağları, hesaplama gücünü iki önemli özelliğinden almaktadır: Güçlü paralel dağılmış yapısı ve öğrenip genelleme yapabilme yeteneği. Genelleme, daha önce öğrenme sürecinde karşılaşılmayan verilere uygun mantıklı çıkışlar üretebilmek şeklinde tanımlanabilir. Bu iki önemli özellik sayesinde YSA karmaşık problemlerin çözümünde kullanılabilmektedir.

Daha önce bahsedilen uzman sistemler kadar geniş bir sahada kullanılmakta olan yapay sinir ağları, arıza analizi ve tespitinde, tıpta kanserli hücrelerin tespitinde, savunma sanayiinde hedeflerin izlenmesinde ve algılanmasında, haberleşme sektöründe görüntü ve veri sıkıştırmada, üretim sistemlerinin optimizasyonu ve ürün analizinde, otomasyon ve kontrol sistemlerinde ve daha birçok alanda kullanılmakta olup, teknolojinin paralelinde yapılacak çalışmalarla ilerleyen dönemlerde çok daha geniş bir alanda kullanılacağı tahmin edilmektedir.

Bulanık Mantık

0-1 ikili mantık yerine çok değerli, ara değerleri de alabilen, uygulayabilen düşünceler ve uygulamalardan bahseder bulanık mantık. Doğru-yanlış yerine biraz doğru-biraz yanlış şeklinde açılımlar sergiler. Siyah-beyaz değil de gri tonlarla çalışmaktan söz eder. Günümüzde de bulanık mantıkla çalışan ev aletleri, arabaların çeşitli kısımları ve elektronik cihazlar üretilmektedir.

Genetik Algoritmalar 

Genetik algoritmalar ise canlı sistemlere benzer bir şekilde öğrenen yazılım programlardır. Kısaca bilgisayarda gelişimi tetikleyen süreci takip eden bir araştırma metodudur.

Yumuşak Programlama 

Uzman sistemler, bulanık mantık, yapay sinir ağları ve genetik algoritma uygulamalarda tek başlarına kullanılabildikleri gibi birçok uygulamada her bir yöntemin avantaj ve dezavantajları göz önüne alınarak birlikte kullanılır. İşte böyle bir yaklaşıma yumuşak programlama adı verilir. Bu şekilde çok daha etkin yöntemler geliştirilmiştir.

Yapay Zekâ Uygulama Alanları 

• Ses tanıma
• Görüntü işleme
• Doğal dil işleme
• Muhakeme

Örnek olarak; oyunlar, sanal asistanlar, satın alma tahmincileri, akıllı arabalar, sohbet ve destek botları, müzik ve seyir öneri robotları sayılabilir.

Yapay Zekâ Mühendisliği

Bu alandaki teknolojik gelişmeler yapay zekâ mühendisliği mesleğini de ortaya çıkarmıştır. Yapay zekâ mühendisliği, yapay zekânın tanımından başlayarak; makine algoritmalarının ardından derin öğrenme algoritmalarının nasıl çalıştığını araştıran bir meslek dalıdır. Bilgisayar mühendisliği ve yazılım mühendisliği ile birlikte ilerleyen bir dal olan yapay zekâ mühendisliği ülkemizde de, dünyada da henüz çok yeni bir program. Bilgisayar mühendisliğinin bir alt dalı olarak tanımlanabilir.

Yapay zekânın kullanım alanları geliştikçe, çeşitli tartışmaları da beraberinde getirmiştir. Bazılarına göre yapay zekâ henüz emekleme aşamasındayken, bazılarına göre ise kısa süre içerisinde gelişerek insansoyunu kontrol edeceği tehdit unsuru olarak görülmektedir.

Yapay zekâ, insansoyunu tehdit eden en büyük tehlike mi, yoksa hayat kalitemizi artıracak bir teknoloji mi; bunu zaman gösterecek.

Kaynakça

Pirim, Harun, Yapay Zekâ, Journal of Yasar University (2006).

Karaduman, Teyfik, Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, Adli Bilişim A.B.D, Yapay Zekâ Uygulama Alanları (2015).

Hayata Pi Academic İle Bakın

Pi Academic platformu olarak, yazar, editör ve diğer içerik üreticilerimizle sizler için ilgi çekici ve ilgiyle takip edebileceğiniz içerikler üretmekteyiz. Sizlere sunduğumuz içerikler başta Bilim, Teknoloji, Hukuk, İş Dünyası ve Haberler olarak kategorize edilmiştir. Tercih ettiğiniz içerik kategorisine tıklayarak okumaya başlayabilirsiniz.

Bununla beraber siber güvenlik alana ilgi duyuyor ve internette güvende kalmanız için bir şeyler okumak isterseniz buradan temel tavsiyelerle başlayabilirsiniz.