Dünden bugüne Yapay Zeka

Bilgi işlemin bulunmasından bu yana teknolojideki en önemli devrim kabul edilen Yapay Zeka kavramını dünden bugüne incelerken, AI nedir, yapay zekanın tarihi, türleri, özellikleri ve örnekleri ile açıklayacağız.

Yapay Zeka nedir?

Yapay zeka (AI) terimi, insan beyninin yeteneklerini algoritma kombinasyonları yoluyla yeniden üretmek için tasarlanmış makineler tarafından gerçekleştirilen zeka işlemlerini ifade eder.

Daha spesifik olarak, yapay zeka, belirli makinelerin çevrelerindeki ortamı algılamasına ve buna insan beynine benzer şekilde tepki vermesine izin veren bir zeka. Bu, akıl yürütme, algılama, öğrenme ve problem çözme gibi işlevleri yerine getirme becerisini içerir.

Bilgisayar bilimi, mantık, felsefe ve robotik, yapay zeka modelini kullanarak sorunları çözebilen makinelerin yaratılmasına ve tasarımına katkıda bulunmuştur.

{module|IlgiliYazi}

Yapay Zeka'nın tarihi

Yapay Zeka düşüncesinin tarihteki ilk referansları, rasyonel sonuçlar elde etmek için bir dizi kuralı keşfeden Aristoteles ve ilk kendi kendini kontrol eden, akılcı, ancak akıl yürütmeyen makinenin MÖ 250'de İskenderiye Ctesibius tarafından yapımı kabul edilmektedir.

Ancak ilk gerçek örnekleri için, Yapay Zeka'nın babası sayılan Alan Turing ile 1930'lu yıllara gitmek gerekiyor. Başlangıç ​​noktası 1950'de, Turing'in Mind dergisinde, ana konunun makinelerin düşünüp düşünemeyeceği olduğu "Hesaplama makineleri ve zeka" adlı bir makale yayınlaması oldu.

Yapay zekanın daha sonraki temelleri, makinenin bir insanın konuşmasını taklit edebilmesi ve bunun insanlar tarafından ayırt edilememesi durumunda geçilen Turing Testi ile atıldı. Bu test bugün hala geliştirilmektedir ve çok sayıda çalışmanın ve araştırmanın konusu olmaya devam etmektedir.

Birçok araştırmacı ve tarihçi ise yapay zekanın modern başlangıç ​​noktasının 1956'da gerçekleştirilen Dartmouth Konferansı olduğunu işaret ediyor. John McCarty, Marvin Misky ve Claude Shannon, konferansta yapay zekayı, "akıllı makineler, özellikle de akıllı hesap programları yapmanın bilimi" olarak tanımladılar. Ayrıca bu üçlü, toplumun 10 yıl içinde yani 1970'lerde makinelerle çevreleneceğine işaret ettiler. Ancak teknolojinin geliştirilmesi ve somut örnekler vermesi 1990'ları buldu.

Artık büyük teknoloji şirketlerinin çoğu bu teknolojiye büyük yatırımlar yapıyordu. Kurumsal alanın dışında ise IBM'in Deep Blue süper bilgisayarının, 1997'de dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenmesi, yapay zekanın akademi dışında duyulmaya başladığı bu tarihi de önemli bir milat haline getirdi.

Son 10 yılda ise çok daha hızlı bir ilerleme var. Yapay Zeka, bugüne dek ulaşamadıkları sektörlerde, hatta gündelik hayatta sıklıkla karşımıza çıkıyor. Örneğin ticari alanda konuşmayı anlayan Google Now gibi ilk ürünler piyasaya çıktı, fotoğrafçılık alanında, Google Fotoğraflar gibi bir görüntünün içeriğini tanımlamaya izin veren uygulamalar hayatımıza girdi. Bir diğer önemli dönüm noktası ise 2011'de iPhone 4S ile başlayan Apple'ın cep telefonlarına entegre sanal asistanının (Siri) sunumuydu.

{module|IlgiliYazilar}

Yapay zeka türleri

1. Uzman Sistemler

Belirli bir konuda insan uzmanlığını taklit etmeye çalışan bir yapay zeka türüdür. Bir teknik servis görevlisinden bir resepsiyoniste, bir film tutkunundan bir ekonomiste kadar her şey uzman sistemlerin konusu olabilir.

2. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi (Machine Learning) aslında yapay zekanın teorik açıklaması ile mükemmel uyum sağlar. Bu teknik, bir yapay zekanın, bir yazılımın veya bir robotun kendi başına öğrenme yeteneğini işaret eder.

Makine Öğrenimi, yapay zekanın klasik adımlarını izler: Önce öğrenme, deneyim oluşturan bir eğitim ve görevin başarıyla tamamlanıp tamamlanmadığını bize söyleyen bir uygulama içerir.

Makine Öğrenimi, denetimli veya denetimsiz olmak üzere iki türe sahiptir. İlkinde, sisteme neyi doğru neyin yanlış yaptığını söyleyen bir insan vardır. Denetimsiz Makine Öğrenimi ise yapay zeka sisteminin kendisine verili kurallara dayanarak neyi iyi ve neyi yanlış yaptığını keşfetmesidir.

3. Sinirsel ağlar

İnsan beyninin davranışını taklit eden diğer sistemlerle karşılaştırıldığında, sinir ağları nöronların davranışını, yani beyindeki bilgiyi ileten ve işleyen sinir hücrelerini kopyalamaya çalışır. Bu, öğrenmenin başka bir yoludur ve bu nedenle bir tür Makine Öğrenimi olarak görülür.

Bir yapay nöron, girdi verisini alır, bunlara matematiksel işlemler, bir dizi ve bir aktivasyon işlevini (matematiksel bir formül) uygulayarak sonuç üretir. Temelde basit bir mekanizma gibi görünse de Yapay Sinir Ağları oluşturmak için milyonlarca nöron paralel olarak çalıştırılabilir.

Yapay Sinirsel Ağları bir bilgisayar programından ayıran şey, komut ya da kurallardan ziyade, daha çok birbirleriyle etkileşim ile ve atanan göreve bağlı olarak öğrenme ve hata yoluyla girdi ve çıktılarını değiştirmeleridir.

Sinir ağları, bir kalıbı tanımanız veya fikirleri ilişkilendirmeniz gereken görevler için uygundur. Robot kontrolü, metin ve görüntü tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda kullanılırlar.

4. Derin Öğrenme

Derin Öğrenme, büyük verileri işlemek amacıyla kullanılan bir Makine Öğrenimi türüdür. Derin Öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak farklı katmanlarda verileri işler.

Yapay zekanın özellikleri

Çevrede bulunan bilgilere tepki verme yeteneği

Belirli deneyimlerden öğrenme ve hafızaya alma

Belirli sorunları çözme yeteneği

Uyarlanabilirlik

Duyusal algılama yeteneği (işitsel, görsel, dokunsal)

Uygulamalar için tutarlı ve açık altyapı yönetme yeteneği

Esneklik, yani optimizasyon kapasitesi

İyi performans, yani büyük miktarda bilgiyi verimli bir şekilde kullanma yeteneği

Performansı ölçmek ve gelecekteki yatırımları yapmak için ölçülebilir karakter

Yapay Zeka örnekleri

AI, günümüz teknolojisinin çoğunda, özellikle akıllı telefonlarda, tabletlerde, bilgisayarlarda ve entegre elektronik sistemlere sahip birçok cihazda mevcuttur. Yapay zekanın en yaygın örnekleri ise şöyle sıralanabilir:

Ev otomasyonu (aydınlatma, ev eğlencesi, priz ve iklimlendirme sistemleri kontrolü)

Otonom araçlar

Google Asistan, Siri veya Alexa gibi sesli asistanlar

Görüntü tanıma yazılımları

Güvenlik ve dolandırıcılık karşıtı (anti-fraud) yazılımları

Analitik araçları

E-ticaretteki kişisel tavsiye araçları