Yapay zeka özellikle son yıllarda adından sıkça bahsettiren bir terim oldu. Bu alana ilgi duyan yada sadece merak edip nedir bu yapay zeka diyenler için Yapay zeka nedir sorusunu tarihçesinden başlayarak anlatmaya çalıştım. İyi okumalar…
Cansız nesnelerin akıllı varlıklar olarak hayat bulmaları fikri eski zamanlardan beri ortalıkta dolaşıyordu. Antik Yunanlıların robotlar hakkında mitleri vardı(Talos) ve Mısırlı mühendislerin otomatları. Bunun gibi birçok örnek mevcut. 1950’lere gelindiğinde, yapay zeka kavramına kültürel olarak asimile olmuş bir bilim insanı vardı. Bu yapay zekanın matematiksel olasılığını araştıran genç bir İngiliz bilge olan Alan Turing’di. Turing, insanların sorunları çözmek ve karar vermek için aklın yanı sıra mevcut bilgiyi de kullandığını öne sürdü, peki makineler neden aynı şeyi yapmasın? Bu düşünce, akıllı makinelerin nasıl inşa edileceğini ve zekalarının nasıl test edileceğinin tartışıldığı 1950 tarihli Computing Machinery and Intelligence başlıklı makalesinin mantıksal çerçevesiydi.
Ancak 1949’dan önce bilgisayarlar zeka için önemli bir önkoşuldan yoksundu: komutları depolayamazlardı, yalnızca yürütürlerdi. Başka bir deyişle, bilgisayarlara ne yapacakları söylenebiliyordu ama ne yaptıklarını hatırlayamıyorlardı. İkincisi, bilgi işlem son derece pahalıydı . 1950’lerin başında, bir bilgisayar kiralamanın maliyeti ayda 200.000 doları buluyordu. Sadece prestijli üniversiteler ve büyük teknoloji şirketlerinde bilgisayarlar vardı. Genel programlamadan yapay zekaya geçiş, Allen Newell, Cliff Shaw ve Herbert Simons’la, Logic Theorist aracılığıyla başlatıldı . Logic Theorist, bir insanın problem çözme becerilerini taklit etmek için tasarlanmış bir programdı. Birçok kişi tarafından ilk yapay zeka programı olarak kabul ediliyor.1956’da John McCarthy ve Marvin Minsky tarafından ev sahipliği yaptığı bu tarihi konferansta, McCarthy, büyük bir işbirliği çabası hayal ederek, çeşitli alanlardan üst düzey araştırmacıları, yapay zeka üzerine açık uçlu bir tartışma için bir araya getirdi. Bu olayın sonucunda önümüzdeki yirmi yıllık AI(Artificial Intelligence: Yapay zekanın İngilizce karşılığıdır) araştırmasını başlattı.
Yapay zekanın erken dönemlerinde, insanların güçlükle çözebildiği ama bilgisayarlar için nispeten sıradan, yani biçimsel ya da matematiksel kurallarla tanımlanabilen problemler hızla çözüldü. Ancak gerçek sorunun, insanlar için kolay ama biçimsel ya da matematiksel olarak tanımlanması zor olan, insan yüzü ya da konuşma tanıma gibi günlük hayatta sürekli çözdüğümüz problemler olduğu ortaya çıktı. Zaman ilerledikçe çoğu problem başarıyla çözüldü(bkz:)
Başarımlar
1997: Deep Blue, dünya satranç şampiyonu olan Garry Kasparov’u yenen ilk bilgisayar satranç oyun programı oldu.
1998: Dave Hampton ve Caleb Chung Furbby’i yarattı, ilk ev robotu olarak tarihe geçti.
2000: Yapay olarak akıllı bir insan robotu olarak tasarlanan Honda’nın ASIMO robotu, bir insan gibi hızlı bir şekilde yürüyebilme, bir restoran ortamında tepsileri müşterilere sunabilme özelliklerine sahipti.
2006:Geoffrey Hinton Çoklu öğrenme tanımını ortaya attı bu terim özetle derin öğrenmeye ilk bakış olmuştur.
2007:Fei Fei Li ve Princeton Üniversitesi’ndeki meslektaşları, görsel nesne tanıma yazılımı araştırmasına yardımcı olmak için tasarlanmış açıklama görüntülerinin büyük bir veri tabanını ImageNet’i oluşturmaya başladılar.
2009:Rajat Raina, Anand Madhavan ve Andrew Ng, “çok çekirdekli işlemcilerin yetersiz kaldığını ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin uygulanabilirliğinin devrim potansiyeline sahip olduğunu” savunarak, “Grafik İşlemcilerini(GPU) Kullanarak Büyük Ölçekli Denetimsiz Öğrenme’yi yayınladılar.
2009: Google sürücüsüz araç geliştirmeye başladı. 2014 yılında, Nevada’da ABD eyaletinde kendi kendine sürüş testi yapan ilk araba oldu.
2012:Apple Siri’yi tanıttı ve cihazlarında kullanmaya başladı.
2013: Facebook, eski Google çalışanı deep learning uzmanı Marc’Aurelio Ranzato’un, daha önce satın aldığı yüz tanıma teknolojisi şirketi Face.com’un kurucusu Yaniv Taigman’ın aralarında bulunduğu özel bir ekip oluşturdu.
2014:Google yapay zeka şirketi Deepmind’ı satın aldı. 400 milyon dolar değerindeki bu anlaşmanın sebebi yapay zeka ile öğrenme (machine learning) ve sinir ağlarını harmanlayarak genel amaçlı öğrenme algoritmaları tasarlamaktı.
2017:Deep Mind araştırmacıları geliştirdikleri yeni algoritmayla yapay zekaya hafıza eklemeyi başardılar.
Yapay Zekâ Türleri
Michigan State Üniversitesi’nde bütünleştirici biyoloji ve bilgisayar bilimi ve mühendisliği yardımcı doçenti olan Arend Hintze, 2016 tarihli bir makalesinde , AI’nın günümüzde yaygın olarak kullanılan göreve özel akıllı sistemlerden başlayarak ve duyarlı sistemlere doğru ilerleyen dört türe ayrılabileceğini açıkladı. , henüz var olmayan kategoriler dahil 4 gruba ayrılmıştır. Kategoriler aşağıdaki gibidir:
Tip 1: Reaktif makineler. Bu AI sistemlerinin hafızası yoktur ve göreve özeldir. Bir örnek, 1990’larda Garry Kasparov’u yenen IBM satranç programı Deep Blue’dur. Deep Blue satranç tahtasındaki taşları tanımlayabilir ve tahminlerde bulunabilir, ancak hafızası olmadığı için geçmiş deneyimleri gelecektekileri bilgilendirmek için kullanamaz.
Tip 2: Sınırlı bellek. Bu yapay zeka sistemlerinin hafızası vardır, böylece gelecekteki kararları bildirmek için geçmiş deneyimleri kullanabilirler. Kendi kendini süren arabalardaki karar verme işlevlerinden bazıları bu şekilde tasarlanmıştır.
Tip 3: Zihin teorisi. Zihin teorisi bir psikoloji terimidir. AI’ya uygulandığında, sistemin duyguları anlayacak sosyal zekaya sahip olacağı anlamına gelir. Bu tür AI, insan niyetlerini çıkarabilecek ve AI sistemlerinin insan ekiplerinin ayrılmaz üyeleri haline gelmesi için gerekli bir beceri olan davranışları tahmin edebilecektir.
Tip 4: Öz farkındalık. Bu kategoride, AI sistemlerinin kendilerine bilinç veren bir benlik duygusu vardır. Öz farkındalığa sahip makineler kendi mevcut durumlarını anlarlar. Bu tür bir AI henüz mevcut değildir.
Avantajları-Dezavantajları
Avantajları
- Detay odaklı işlerde başaralı
- Veri ağırlıklı görevler için az sürede çok işlem yapar
- Tutarlı sonuçlar sunar
- Yapay zeka destekli sanal aracılar her zaman kullanılabilir
Dezavantajları
- Masraflı
- Derin teknik uzmanlık gerektirir
- AI araçları oluşturmak için sınırlı kalifiye işçi temini
- Sadece ne gösterildiğini bilir
- Bir görevden diğerine genelleme yapma yeteneğinin olmaması
Kullanım alanları
Yapay zeka uygulamaları son derece kullanışlı olsalar da, bu makineler şu anda varoluşsal anlamda daha akıllı hale gelemiyor ancak büyük bir veri kümesine dayalı olarak, becerilerini ve kullanış alanlarını eskiye nazaran geliştiriyorlar. Aşağıda verilenler, günümüzde kullanılan en popüler yapay zeka kullanım alanlarından bazılarıdır.
