Yapay Zeka Tanımı

[Geraldine Ferraiz]

Yapayzek ya da kısaca YZ, (İngilizce: Artificial intelligence ya da kısaca AI), insanlar da dahil olmak zere hayvanlar tarafından, doğal zeknın aksine makineler tarafından grntlenen zek eşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seilen kısaltmayla ortaya ıkar. Gl yapay zeka genellikle Yapay genel zek (İngilizce: Artificial General Intelligence kelimelerinin kısaltılmışı olarak: AGI) olarak etiketlenirken, doğal zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zek (İngilizce: Artificial Biological Intelligence: ABI) olarak adlandırılır. nde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin alışması olarak tanımlar: evresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en st dzeye ıkaran eylemleri gerekleştiren herhangi bir cihaz.[3] Halk arasında, yapay zek kavramı genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği ğrenme ve problem zme gibi bilişsel eylemleri taklit eden makineleri tanımlamak iin kullanılır.[4]

Makineler daha becerikli hle geldike, zek gerektirdiği dşnlen grevler genellikle YZ etkisi olarak bilinen bir fenomen olan YZ tanımından ıkarılır.[5] Tesler'in teoremindeki bir espri, "YZ henz yapılmamış şeydir" der.[6] rneğin, optik karakter tanıma YZ olarak değerlendirilen şeylerin dışında tutulur,[7] rutin teknoloji hline gelir.[8]

Genellikle yapay zek olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri satran ve Go[9] gibi stratejik oyun sistemlerinde, en st dzeyde rekabet eden insan konuşmasını anlama,[10] poker[11] ya da otonom arabalar gibi kusurlu-bilgi oyunlarını ierik dağıtım ağındaki akıllı ynlendirmeyi ve askeri simlasyonları kapsar.[12]

Yapay zek alışmaları sıklıkla insanın dşnme yntemlerini taklit eden yapay yntemler geliştirmeye yneliktir,[13] ancak bununla sınırlı değildir. ğrenebilen ve gelecekte insan zeksından bağımsız gelişebilecek bir yapay zek kavramına doğru yeni ynelimler oluşmaktadır. Bu ynelim, insanın evreni ve doğayı anlama abasında kendisine yardımcı olabilecek belki de kendisinden daha zeki, insan tesi varlıklar meydana getirme dşnn bir rndr. Bu dş, 1920'li yıllarda yazılan ve sonraları Isaac Asimov'u etkileyen modern bilimkurgu edebiyatının nc yazarlarından Karel Čapek'in eserlerinde dışa vurmuştur. Karel Čapek, R.U.R adlı tiyatro oyununda yapay zekya sahip robotlar ile insanlığın ortak toplumsal sorunlarını ele alarak 1920 yılında yapay zeknın insan aklından bağımsız gelişebileceğini ngrmştr.

Yapay zek, idealleştirilmiş bir perspektife gre, insan zeksının zg yksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergileyen bir yapay işletim sistemidir. Bu sistem, algılama, ğrenme, oğul kavramları bağlama, dşnme, fikir yrtme (belirtme), sorun zme, iletişim kurma ve karar verme gibi yeteneklere sahip olmalıdır. Ayrıca, bu yapay zek sistemi dşncelerinden tepkiler retebilmeli (eyleyici yapay zek) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.

"Yapay zek" kavramının gemişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, "Makineler dşnebilir mi?" sorunsalını ortaya atarak makine zeksını tartışmaya aan Alan Mathison Turing'dir. 1943'te II. Dnya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile retilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zek kavramları doğmuştur.

Alan Turing, Nazilerin Enigma makinesinin şifre algoritmasını zmeye alışan matematikilerin en nl olanlarından biriydi. İngiltere, Bletchley Park'ta şifre zme amacı ile başlatılan alışmalar, Turing'in prensiplerini oluşturduğu bilgisayar prototipleri olan Heath Robinson, Bombe Bilgisayarı ve Colossus Bilgisayarları, Boole cebirine dayanan veri işleme mantığı ile Makine zeksı kavramının oluşmasına sebep olmuştu.

Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama mantıkları aslında insan zeksından ilham almışlardı. Ancak sonraları, modern bilgisayarlar daha ok uzman sistemler diyebileceğimiz programlar ile gndelik hayatımızın sorunlarını zmeye ynelik kullanım alanlarında daha ok yaygınlaştılar. 1970'li yıllarda byk bilgisayar reticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel bilgisayar (PC, Personal Computer) modeli ile bilgisayarı popler hle getirdiler ve yaygınlaştırdılar. Yapay zek alışmaları ise daha dar bir araştırma evresi tarafından geliştirilmeye devam etti.

Bugn, bu alışmaları teşvik etmek amacı ile Turing'in adıyla anılan Turing Testi ABD'de Loebner dlleri adı altında makine zeksına sahip yazılımların zerinde uygulanarak başarılı olan yazılımlara dller dağıtılmaktadır.

Turing Testinin ieriği kısaca şyledir: birbirini tanımayan birka insandan oluşan bir denek grubu birbirleri ile ve bir yapay zek diyalog sistemi ile geerli bir sre sohbet etmektedirler. Birbirlerini yz yze grmeden yazışma yolu ile yapılan bu sohbet sonunda deneklere sorulan sorular ile hangi deneğin insan hangisinin makine zeksı olduğunu saptamaları istenir. İlgintir ki, şimdiye kadar yapılan testlerin bir kısmında makine zeksı insan zannedilirken gerek insanlar makine zannedilmiştir.

Loebner dl kazanan yapay zek diyalog sistemlerinin yeryzndeki en bilinen rneklerinden biri A.L.I.C.E'dir. Carnegie niversitesinden Dr. Richard Wallace tarafından yazılmıştır. Bu ve benzeri yazılımlarının eleştiri toplamalarının nedeni, testin lmlendiği kriterlerin konuşmaya dayalı olmasından dolayı programların ağırlıklı olarak diyalog sistemi (chatbot) olmalarıdır.

İdealize edilmiş tanımıyla yapay zek konusundaki ilk alışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların nerdiği, yapay sinir hcrelerini kullanan hesaplama modeli, nermeler mantığı, fizyoloji ve Turing'in hesaplama kuramına dayanıyordu. Herhangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hcrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal ve ve veya işlemlerinin gerekleştirilebileceğini gsterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları hlinde ğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri srdler. Hebb, sinir hcreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini değiştirmek iin basit bir kural nerince, ğrenebilen yapay sinir ağlarını gerekleştirmek de olası hale gelmiştir.

Daha sonra Newell ve Simon, insan gibi dşnme yaklaşımına gre retilmiş ilk program olan Genel Sorun zc (General Problem Solver)'ı geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma alışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Simon'ın bu tanımlaması bilim adamlarının yapay zekya yaklaşımlarında iki farklı akımın ortaya ıktığını belirginleştirmesi aısından nemlidir: Sembolik Yapay Zek ve Sibernetik Yapay Zek.

Simon'ın sembolik yaklaşımından sonraki yıllarda mantık temelli alışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını gstermek iin bir takım yapay sorunlar ve dnyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerek yaşamı hibir şekilde temsil etmeyen oyuncak dnyalar olmakla sulanmış ve yapay zeknın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerek yaşamdaki sorunların zmne leklenemeyeceği ileri srlmştr.

Geliştirilen programların gerek sorunlarla karşılaşıldığında ok kt bir başarım gstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik sreleri benzeşimlendirerek anlam ıkarma, bağlantı kurma ve fikir yrtme gibi sreler konusunda başarısız olmasıydı. Bu dnemin en nl programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi grnmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cmleleri zerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine evirisi alışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp ok gln evirilerle karşılaşılınca bu alışmaların desteklenmesi durdurulmuştu. Bu yetersizlikler aslında insan beynindeki semantik srelerin yeterince incelenmemesinden kaynaklanmaktaydı.

Yapay sinir ağları alışmalarının dahil olduğu sibernetik cephede de durum aynıydı. Zeki davranışı benzeşimlendirmek iin bu alışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı nemli yetersizliklerin ortaya konmasıyla birok araştırmacılar alışmalarını durdurdular. Buna en temel rnek, Yapay sinir ağları konusundaki alışmaların Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaların bazı basit problemleri zemeyeceğini gsterip aynı kısırlığın ok katmanlı algalarda da beklenilmesi gerektiğini sylemeleri ile bıakla kesilmiş gibi durmasıdır.

Sibernetik akımın uğradığı başarısızlığın temel sebebi de benzer şekilde Yapay Sinir Ağının tek katmanlı grevi başarması fakat bu grevle ilgili vargıların veya sonuların bir yargıya dnşerek diğer kavramlar ile bir ilişki kurulamamasından kaynaklanmaktadır. Bu durum aynı zamanda semantik srelerin de benzeşimlendirilememesi gereğini doğurdu.

Her iki akımın da uğradığı başarısızlıklar, her sorunu zecek genel amalı sistemler yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programları kullanma fikrinin gelişmesine sebep oldu ve bu durum yapay zek alanında yeniden bir canlanmaya yol atı. Kısa srede Uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti.

Uzman sistemler bir konuda belli n koşullar aynı anda var olduğunda konunun bir uzmanın (bazen ne olasılıkla) ne karar alacağını belirleyen kuralların tmn ieren bir programı gelen problemlere uygulamak temellidir. Bunun bir avantajı her verilen kararın hangi kurallar uygulanarak verildiğinin kolayca bilinmesi idi. Bu birok kuralcı brokratik karar rgtleri iin kolayca uygulamalar geliştirilebilmesi demekti. Bu doğal olarak bir otomobilin tamiri iin nerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmaması da demekti. Buna rağmen uzman sistemlerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi.

3a8082e126