Pek çok bilim insanı gerçek yapay zekâyı, insanın bilgisine gerek duymadan kendi kendine öğrenebilen bir bilgisayar/sistem olarak tanımlıyor. Ancak sandığımız gibi şu son birkaç yılda ortaya atılmış bir olgu değil yapay zeka. İlk kez 1950’li yıllarda konuşulmuş aslında. Bilim insanları “acaba insandan daha zeki bilgisayarlar üretebilir miyiz?” diye çıkmışlar yola. 1956’da Hanover, New Hampshire, Dartmouth College’da yapılan bir konferansta ‘’yapay zeka’’ terimi ilk defa ortaya atılmış. “Makineler düşünebilir mi?” sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya ilk açan Alan Mathison Turing olmuş. Fakat 1974-1980 arasında ‘’AI winter’’ yani ‘’yapay zeka kışı’’ olarak bilinen dönemde, yapay zeka geliştirme sürecini eleştiren birçok rapor yayımlanmış. Bu raporlardan sonra, yapay zeka alanına devletin desteği ve ilgisi azalmış.

 

1980’lerde yapay zeka alanı, İngiliz devletinin Japonlarla yarışmak için bu alanı tekrar fonlamasıyla canlanmış. Devlet desteğinin tekrar kesildiği 1987 ile 1993 yıllarından sonra, araştırmalar tekrar başlamış. 1997 yılında IBM’in geliştirdiği bir bilgisayar olan Deep Blue, Rus satranç ustası Garry Kasparov’u mağlup edince yapay zeka olayı daha da bir tartışılmaya başlanmış. Ve 2011 yılında, yine IBM tarafından üretilen bilgisayar ‘’Watson’’, bir soru cevap programı olan ‘’Jeopardy’’yi şampiyonlar Brad Rutter ve Ken Jennings’i yenerek kazanmış…

 

Ancak yapay zeka konusu hala tartışmalara açık. “Ne” yapay zekadır, “ne” değildir tam olarak kabul edilmiş bir doğru yok gibi görünüyor. Örneğin satranç oynayan robot bir yapay zekâ örneği midir? Ya da borsada tahminler yürüten, karar veren bir robot düşünün. Kararları yazı tura atar gibi rastgele mi veriyor, yoksa yapılan tüm işlemleri belirli bir süre inceleyip tahlilden geçirdikten sonra, istatistiki bir sonuç çıkarıp ona göre mi yönlendiriyor insanları?

 

Yapay zeka kavramını kafamızda daha iyi netleştirebilmek için şöyle bir örnek verirsek daha açıklayıcı olur sanırım: İçinde yapay zeka olduğunu iddia eden bir klima düşünelim. Klimanın yaptığı şey, içerisinde bulunan sıcaklık sensörüne göre, sıcaklık belli bir değerin üzerine çıktığında kendi kendine çalışması. Aslına bakarsanız bu bir yapay zeka sayılmaz. Çünkü buradaki sistemin kendi kendine herhangi bir şeyi öğrenmesi ya da karar vermesi gibi bir durum söz konusu değil. Ancak klima; etrafında her “sıcak” kelimesi geçtiğinde bu değeri ve kavramı bir tabloya not ediyor olsun. 1000 tane bu şekilde veri kodlamış olsun. Ve buna göre bir sıcaklık aralığı belirlesin. Ve bu sıcaklık aralığında klimayı çalıştırıyor, bunun dışında kapatıyor olsun. İşte o zaman bu bir yapay zeka uygulaması olurdu. Ve bu klima dünyanın her yerinde düzgün bir şekilde çalışırdı. Çünkü ortama bağlı olarak kendini adapte eden ve karar veren bir sistem var artık elimizde.

Yapay zekâ bir çok farklı disiplinin birlikte çalışmasını gerektiren bir sistem. Yapay zekâ ile uğraşmak istiyorsanız Matematik, Lineer Cebir, İstatistik, Mantık ve Yazılım bilgisine sahip olmalısınız. Ayrıca hangi alanda çalışma yapıyorsanız o alanla ilgili de bilgi sahibi olmalı ya da bilgi sahibi olan kişilerle birlikte çalışmalısınız. Örneğin yaptığınız çalışma meteoroloji ile ilgili bir yapay zekâ uygulaması ise meteoroloji ile ilgili bilgileri de düzgün tahlil etmelisiniz. Ya da tarım, hayvancılık hangi alanla ilgili ise o alanda da bilgi sahibi olmalı ya da bilgi sahibi olan kişileri projenize entegre etmelisiniz.

 

Yazılım bilgisi demişken yapay zeka ile uğraşanların en çok kullandığı dillerin başında Python ve Java dilleri geliyor. Zaten özellikle Python son yıllarda popülaritesi oldukça artmış bir dil. Ve bir de yapay zeka kavramını araştırırken karşıma çıkan “Derin Öğrenme” ve “Makine Öğrenmesi” kavramları var.

 

Makine Öğrenmesi, 1980’lerde açığa çıkmış olup veri madenciliğin kullanılması ile beraber daha popüler hale gelmeye başlamış. Sunmuş olduğunuz veriler ve parametreler ile benzetimler yaparak, sizden daha iyi tespitlerde bulunan, programlamadıklarınızı da açığa çıkarabilen, kendi kendini eğitebilen sistemler olarak biliniyor.

 

Derin öğrenme, 2010’lu yıllarda kullanılmaya başlanmış, büyük veri denizi ile tek bir katmanda değil, birçok katmanda makine öğreniminde kullanılan hesapları tek bir seferde yapan, makine öğreniminde tanımlamanız gereken parametreleri bile kendisi keşfeden, belki de daha iyi parametreler ile değerlendirmelerde bulunabilen bir sistem anlamına geliyor.

 

Bu kavramlardan da anladığımız kadarıyla aslında yapay zekâ ile zaman içerisinde yapılmak istenen bir nevi “Program yazan yapay zekâ, hatta o yapay zekâyı kodlayan başka bir yapay zekâ”. Bu da günümüzde insanlığı iki büyük düşünce ayrımına sürüklemekte: Yapay zekâ insanlığın sonu olacak ya da tüm insanlığın ve geleceğin kurtarıcısı olacak. Dileğimiz ikincisinin olması ve dünyanın hepimiz için daha yaşanabilir bir yer olması yönünde…

 

Kaynakça :

http://www.endustri40.com/yapay-zeka-makine-ogrenimi-ve-derin-ogrenme-arasindaki-farklar/

http://www.cyberpark.com.tr/Content/Res/1135/brosurler/cyberspot_mayis2018.pdf

http://www.livescience.com/49007-history-of-artificial-intelligence.html

 

Mahmure KAYA
Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Öğretmeni