Yapay Zekâ (Artificial Intelligence/AI) insan zekâsının işlemlerinin donanımsal ve yazılımsal sistemler tarafından taklit edilmesidir. Bu işlemler öğrenme, anlam bulma ve hatalardan sonuç çıkarmayı içerir. Yapay zekânın belirli uygulamalarına uzman sistemler (expert systems), konuşma tanıma (speech recognition) ve yapay görme (machine vision) örnek verilebilir.
Bir yapay zekâyı zayıf ve güçlü olarak sınıflandırmak mümkün.
Zayıf AI, aynı zamanda dar AI (narrow AI) olarak da bilinen yapay zekâlar belirli görevleri yapmak için tasarlanırlar. Siri, Google Asistan gibi yapay zekâlar bu kategoridedir. Güçlü AI (Artificial General Intelligence) ise insan zekâsının idrakine sahiptir. Aşina olmadığı bir görev verilse dahi güçlü AI insan yardımı olmaksızın çözüm üretebilir.
AI için donanım, yazılım ve personel maliyetleri pahalı olabileceğinden, birçok satıcı standart tekliflerinde AI bileşenlerinin yanı sıra Hizmet Olarak Yapay Zekâ (AIaaS) platformlarına erişim de içerir. Hizmet olarak AI, bireylerin ve şirketlerin çeşitli iş amaçları için AI ile deneme yapmalarını ve bir taahhütte bulunmadan önce birden fazla platform örneklemelerini sağlar. Popüler AI bulut teklifleri arasında Amazon AI servisleri, IBM Watson Assistant, Microsoft Bilişsel Servisler ve Google AI servisleri bulunur.
Bazı endüstri uzmanları yapay zekâ teriminin popüler kültürle çok yakından bağlantılı olduğuna inanmakta ve bu da kamuoyunun yapay zekâ konusunda gerçekçi olmayan yaşamı nasıl değiştireceği konusunda beklenmeyen korkuları ortaya koymaktadır. Araştırmacılar ve pazarlamacılar, daha tarafsız bir çağrışıma sahip olan artırılmış zekânın, sadece hizmet için geliştirildiğine, insanların yerini alma amacı olmadığına yardım edeceğini umut ediyor.
Yapay zekâ terimi 1950’lerin başında ortaya çıksa da, günümüz teknolojisinin hızla gelişmesiyle son yıllarda ciddi popülerlik kazanmış tartışmalı bir alandır. Tartışmaların sebebi ise makinenin bir insan gibi düşünebilmesinin bazı etik sorunlar doğurmasıdır. O yüzden yapay zekâ savunucuları uzun zaman boyunca destek göremediler. Ta ki IBM’nin Deep Blue adlı bilgisayar, Rus satranç ustası Garry Kasparov’u mağlup edene kadar. Akabinde yine IBM tarafından üretilen bilgisayar ‘’Watson’’, 2011 yılında, bir soru cevap programı olan ‘’Jeopardy’’yi şampiyonlar Brad Rutter ve Ken Jennings’i yenerek kazandı.
Peki bir makinenin zeki olup olmadığına nasıl karar vereceğiz? Burada devreye ünlü matematikçi ve bilgisayar bilimci Alan Turing’e ait ve onun adıyla anılan Turing Testi ile karar vermek mümkün. Bir insan ile bir yapay zekâ arasında geçen yazılı konuşmaya şahit olan bir hakem eğer hangisinin insan hangisinin bilgisayar olduğunu anlayamıyorsa, bu yapay zekâ turing testini geçmiş demektir. Teste göre karşısındakini insan olduğuna ikna eden bilgisayarın testi geçmesi hâlinde “düşünebildiği” kabul ediliyor.
Yakın zamanda, 2014 yılında, 13 yaşında Ukraynalı bir öğrenci gibi programlanan Eugene Goostman aslı yazılım ilk kez Turing testini geçerek jüri üyelerini kanlı canlı bir insan olduğuna inandırdı.
Yapay Zekâ Türleri:
Arend Hintze, bilgisayar bilimi asistan profesörü, yapay zekâyı dört sınıfa ayırmıştır. Bugüne kadar var olmuş ve var olması beklenen tüm yapay zekâ çalışmaları bu dört tipe girmektedir. Bunlar:
Reactive Machines: IBM’nin satranç oynayan programı Deep Blue 90larda dünyanın en iyi satranç oyuncusu Garry Kasparov’a karşı galibiyet kazandı. Deep Blue satranç tahtasındaki parçaları tanımlayıp tahminler yürütebiliyor, ancak tecrübelerini ileride kullanabilmek için depolayabileceği bir hafızası bulunmuyordu. Olası bütün hamleleri hesaplayıp en mantıklı hamleyi yapıyordu. Deep Blue ve Google’ın AlphaGO’su sınırlı görev için tasarlanmış olup başka bir göreve uyarlanması çok zor.
Sınırlı Hafıza(Limited Memory): Bazı yapay zekâlar tecrübelerini gelecek kararları için kullanabilirler. Otonom araçların karar verme fonksiyonları bu şekilde çalışır.
Zihin Teorisi (Theory of Mind): Bu psikoloji terimi; onların kararlarını etkileyen inançları ve istekleri olan başkalarının farkına varma anlamına gelir. Bu tür bir yapay zekâ günümüzde mevcut değil.
Öz Farkındalık (Self Awareness): Bu kategoride yapay zekâ varlığının farkında ve bir bilince sahiptir. Bu makineler kendi statülerini anlarlar ve bilgiyi başkalarının duygularını anlamak için kullanırlar. Bu tür bir yapay zekâ günümüzde mevcut değil.
Yapay zekâ teknolojisi örnekleri
Otomasyon: Bir sistemi veya işlemi otomatik yapan şey nedir. Örneğin, robotik süreç otomasyonu (RPA), normalde insanların gerçekleştirdiği yüksek hacimli, tekrarlanabilir görevleri gerçekleştirmek için programlanabilir. RPA, değişen koşullara uyum sağlayabilmesi için BT otomasyonundan farklıdır.
Makine öğrenimi (Machine Learning): Bir bilgisayarın programlama olmadan hareket etmesini sağlayan bilim. Derin öğrenme, çok basit bir şekilde öngörücü analitiklerin otomasyonu olarak düşünülebilecek bir makine öğrenmesi alt kümesidir. Üç tür makine öğrenme algoritması vardır:
• Denetimli öğrenme (Supervised learning): Veri kümeleri, etiketlerin tespit edilip yeni veri kümelerinin etiketlenmesi için kullanılabileceği şekilde etiketlenir.
• Denetimsiz öğrenme (Unsupervised learning): Veri kümeleri etiketlenmez ve benzerlik veya farklılıklara göre sıralanır
• Takviye öğrenme (Reinforcement learning): Veri kümeleri etiketlenmez, ancak bir eylem veya birkaç eylem gerçekleştirdikten sonra AI sistemine geri bildirim verir
Yapay görme (Machine Vision): Bilgisayarların görmesine izin verme bilimi. Bu teknoloji, bir kamera, analog-dijital dönüşüm ve dijital sinyal işleme kullanarak görsel bilgileri yakalar ve analiz eder. Genellikle insan gözüyle karşılaştırılır, ancak makine görüşü biyoloji ile sınırlı değildir ve örneğin duvarlardan görmek için programlanabilir. İmza tanımlamasından tıbbi görüntü analizine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılır. Makine tabanlı görüntü işlemeye odaklanan bilgisayar görüşü, genellikle makine görüşü ile birleştirilir.
Doğal dil işleme (Natural Language Processing): Bir bilgisayar programı ile insan dilinin değil bilgisayar dilinin işlenmesi. NLP’nin en eski ve en iyi bilinen örneklerinden biri, konu satırına ve bir e-postanın metnine bakan ve önemsiz olup olmadığına karar veren spam algılamadır. NLP’ye mevcut yaklaşımlar makine öğrenmesine dayanmaktadır. NLP görevleri arasında metin çevirisi, duyarlılık analizi ve konuşma tanıma bulunur.
Robotik: Robotların tasarım ve imalatına odaklanan bir mühendislik alanı. Robotlar genellikle insanların tutarlı bir şekilde yapması veya gerçekleştirmesi zor olan görevleri yapmak için kullanılır. Araba üretimi için montaj hatlarında veya uzayda büyük nesneleri taşımak için NASA tarafından kullanılırlar. Araştırmacılar ayrıca sosyal ortamlarda etkileşime girebilecek robotlar oluşturmak için makine öğrenmesini kullanıyor.
Otonom Araçlar: Belirli bir şeritte kalırken ve yayalar gibi beklenmedik engellerden kaçınarak, bir aracı pilotlukta otomatik bir beceri geliştirmek için bilgisayarlı görü, görüntü tanıma ve derin öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanırlar.
Kaynakça: Searcenterpriseai, BilimFili, MediaClick
Web
‘Bu makalede öne sürülen fikir ve yaklaşımlar tamamıyla yazarlarının özgün düşünceleridir ve Onedio’nun editöryal politikasını yansıtmayabilir. ©Onedio’
