Yapay Zeka Nedir?

Her halde yapay zekayı duymamış olan neredeyse yoktur diye düşünüyorum. Çünkü gerek filmlerde gerekse haber kanallarında sık sık duyduğumuz bir terimdir. Peki yapay zeka nedir? diye kendinize hiç sordunuz mu? Bence geleceğin en önemli alanlarından biri yapay zeka olacaktır. Çünkü karşımıza çıkan yeni elektronik eşyalar her geçen gün daha gelişmiş ve karmaşık olarak karşımıza çıkıyor. Bu yapıların bu kadar kompleks olmasının en büyük sebeplerinden biri de yazılım alanında atılan büyük adımlardır. Aslında yapay zekada tam olarak bir yazılım modellemesidir diyebiliriz.

Yapay zeka sistemleri filmlerde bilim kurgu tarzında gösterilse de aslında pek çok alanda bu sistemler kullanılmaktadır. Mesela Google,Yahoo! gibi siteler arama işleminde bu algoritmaları kullanırlar. Şuan Google üzerinde çalıştığı insansız araçlar da tamamen yapay zekaya örnektir. Bunların yanı sıra cümle bazlı dil çevirmesi yapabilen çevirme sistemleri de bu alana örnektir. Ayrıca Youtube da yer alan otomatik alt yazı özelliği de yine bu sistemlere en güzel örneklerden biridir. Araçlarda yer alan otomatik park,otomatik şerit ve araç takip sistemleri de otomotiv alanına en güzel örneklerdendir.

Şimdi bu sistemleri daha yakından tanıyalım.

Yapay Zeka Nedir?

Bu ifadeyi tanımlamadan önce akıl kavramını bilmek çok önemlidir. Çünkü insanlar genelde akıl ve zeka kavramlarını birbiriyle karıştırırlar.

Akıl: Doğduğumuz günden itibaren sürekli öğrenme eğilimi içerisine gireriz ve hayatımızın sonuna kadar bu süreç devam eder. Çevremizden edindiğimiz tecrübe ve bilgilerin yanı sıra doğuştan gelen bir takım kalıtsal yeteneklerimiz olan korku,refleks,sevgi ve kıskançlık gibi yeteneklerimizin gelişmesi işlemidir. Akıl hiçbir yol ile bilgisayar sistemlerine kopyalanamaz.
Zeka: Vücudumuzun beklenmedik bir durum veya olaya karşı bireyin uyum sağlaya bilme işlemini sağlayan sistemdir. Burada deneyim ve tecrübe gibi faktörler önemlidir. Zeka olayı tüm bireyde vardır fakat kişiden kişiye farklılık gösterir. Zeka kavramı algoritmalar yardımıyla bilgisayar sistemlerine yazılımsal olarak eklenebilir.

Yapay Zeka (Artificial Intelligence)
Artık akıl ve zeka kavramlarını öğrendiğimize göre yapay zekayı açıklayabiliriz.
İnsanoğlunun sahip olduğu öğrenme,problem çözme,düşüne bilme,karar verebilme,tecrübe edinme gibi davranışlarını inceleyerek insanın sahip olduğu yetenekleri bilgisayar sistemlerine kopyalayan bilgisayar bilimidir.

Yapay Zeka Sistemlerini Geleneksel Programlamadan Ayıran Farklar

Bu sistemler kendisine öğretilen bilgiler doğrultusunda geleneksel programlamadan farklı olarak insana ait olan işlemler olan karar verme,tecrübe kazanma,eksik veri ile problem çözme, kazanılan yeni tecrübeler ve yeni veriler ile karşısına çıkan farklı problemleri çözebilme yeteneğine sahip belirli bir algoritma yerine daha çok sezgisel olarak hareket ede bilen algoritmalar dır. En önemli farkı ise yapay zeka sistemleri yanlış karar verip yanlış bir işlem yapabilir.

Yapay Zeka Sistemlerin de Kullanılan Teknikler

Aslında şuana kadar olan bölümlerde yapay zekayı anlatmaya çalıştım. Bundan sonraki kısımlar daha çok uygulamaya yönelik çalışmalardır. Aşağıda vermiş olduğum teknikler aslında başlı başına birer yazı olabilecek ayrıntıda dırlar. Fakat ben burada temel olarak bu tekniklere değinerek bahsedeceğim.

Uzman Sistemler (Expert Systems)

Belirli bir alanda uzman kişinin verdiği bilgiler doğrultusunda öğretilen konular hakkında çözüm üretebilen programlardır. Bilinen en eski yapay zeka uygulamalarındandır. Bu sistemler verdiği kararı nasıl ve neden verdiğini açıklayabilirler. Arıca üzerine uygulama geliştirerek yeni bilgiler öğretilebilir. Uzman sistemler bir alanda uygulanmak istendiğinde bu alan ile ilgili en iyi uzman ile görüşülerek yardım alınmalıdır. Ayrıca uzmanların verdiği bilgileri tam ve kurallar halinde olduğu araştırılmalıdır. Eğer sisteme öğretilmek istenen sistem iyi bir şekilde yazılamaz ise bilgisayarın doğru bir sonuç üretme ihtimali azalır.
Ürün tasarımı,kalite kontrol,ses işleme,görüntü kontrol,hata düzeltme gibi alanlarda uzman sistemler kullanılabilir.

Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)

Aristo’nun ortaya atmış olduğu ikili mantık işlemlerinden farklı olarak çok değerli mantık temelleri üzerine kurulu kavramlara bulanık mantık denilmektedir. Bu sistemler kesin bir değer vermez yaklaşık olarak bir değer verirler. Mantık olarak 0 veya 1 değeri vermek yerine 0-1 arası bir değer verirler. Bu sistemler de eksik bilgi olduğunda yada bilinmeyen durumlarda bir sonuç çıkarma kabiliyeti  vardır.
Bu sistemler aslında bir nesneye direk olarak büyük yada küçük olarak nitelemek yerine küçük,en küçük,orta,büyük,çok büyük gibi çeşitli dilsel kavramlar ile bir değer verirler. Sistem çakışan değer kümelerindeki aralıklara verildiği giriş değerleri ve beklenen çıkış değerlerini kapsayarak en doğru sonucu üretmeye çalışır.

bulanık mantık,fuzzy logic,çoklu mantık,mantık,aristo

Bulanık mantık sistem uygulamalarına en güzel örnekler ise otomatik araba park sistemleri, otomatik araç takip sistemleridir. Ayrıca çamaşır ve bulaşık makinelerin de kirlilik ve yoğunluk oranını algılayarak su ve deterjan miktarını harcayan sistemlerde bulanık mantık ile programlanır.

Genetik Algoritmalar (Evolutionary Algorithm)

Genetik bilindiği üzere insan yapısını ve insanın biyolojik olarak çalışmasını inceleyen biyoloji bilim dalıdır. Gen ise bir bireyin anne ve babadan aldığı kalıtsal özelliklerin saklandığı yerlerdir. Yani bahsettiklerim den anlayacağınız üzere canlıların çalışma yapısının incelenerek bilgisayarlara aktarılması işlemine genetik algoritma denilmektedir. Çaprazlama ise genleri bir biri ile çaprazlayarak yeni ve daha iyi gen nesilleri elde etme işlemidir. Mutasyon ise çaprazlama sonunda genlerde oluşan değişikliklerdir.

Yazılımsal olarak, genetik algoritma sistemlerinde en iyi genlerin korunması ve doğal seçilim ilkesinin benzetim yolu ile bilgisayara uygulanması istenmektedir. Bu yüzden eldeki veriler ile en iyi geni elde etmek için belirli algoritma mantıkları ile genler üzerinde çaprazlama yapılması sağlanarak genlerin mutasyona uğratılması sağlanır. Bu şekilde sistemdeki en iyi yapay genler elde edilir ve sistemin kararlı çalışması sağlanır. Genetik algoritma sistemi bu çaprazlama işlemini kendisi yapar ve sonuçlara göre öğrenme işlemini gerçekleştirir. Bu sistemler zamanla daha iyi öğreneceğinden başlangıçta hata yapsalar da ilerleyen zamanlarda iyi bir performans verebilirler. Genellikle bu yöntem arama ve yer bulma gibi işlemlerde kullanılırlar. Bu sistemlere en güzel örnekler ise karınca kolonisi algoritması, arı kolonisi algoritması ve gezici satıcı algoritmalarıdır. Genetik algoritma 10 senelik bir geçmişe sahiptir. Yani daha oldukça yeni bir alandır.

Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Bu sistemler insan beynini örnek alarak bilgisayar üzerinde kullanılması için oluşturulmuştur. Bu sistemler beyni oluşturan hücrelerin diğer adı ile nöronların matematiksel olarak modellenmesi işlemdir. Bu sistemler iki yönü ile beyne benzer. Bunlar,
1. Sistemdeki bir ağ tarafından(kamera,mikrofon veya harddisk gibi) bir öğrenme yolu ile bilgiler kazanırlar.
2. Sinaptik ağırlık olarak bilinen sinirler arası bağlantı güçleri, elde edilen bilgileri saklamak için kullanılır.

Ayrıca yapay sinir ağlarındaki silikonlu yapay nöronlar insan beynindeki nöronlara oranla çok daha hızlı hareket edebilirler. Yani yapay nöronlar nana saniyede veri işleyebilirken, insan sinirleri mili saniyelerde işler. Fakat bu üstünlüğe rağmen insan beyni yapay sinir ağlarından çok daha hızlı hareket edebilirler. Bunun en büyük sebebi ise sinirler arasında yer alan bir sürü sinir hücrelerinin yer almasıdır. Bu sistemlerin paralel bir yapıda çalışması ile işlemler hızlı bir şekilde iletilir. Yapay sinir ağları sadece insanların yapabileceği şeyleri gerçekleştirebilirler. Bu yüzden insanın yapamayacağı bir şey bu ağlardan beklenmemelidir.
Bu sistemler de en büyük sorun ise benzer şekillerin ayırt edilmesi işlemidir. Bunun için bazı özel yöntemler geliştirilmiştir. Bu sistemler sayesi ile sistemin doğru karar vermesi sağlanmıştır. Örnek verecek olursak bir görüntü işlemede M ile N harflerini ayırt etmesi istendiğinde bu harfler çok farklı şekillerde yazıla bilirler. Bu farklılığı ayırt ederek elle veya bilgisayar ile oluşturulmuş olsa da harfin M mi? yoksa N mi? olduğunu anlamak için ağırlık merkezi hesaplanarak harf analiz edilir. Bu analiz sonunda çok büyük bir ihtimal ile yapay ağlar doğru sonuca ulaşacaktır.
Yapay sinir ağlarına örnek verilebilecek uygulamalar ise, Uçak kontrol sistemleri, otomatik pilotlar, hedef saptama sistemleri, animasyon işlemleri, konuşma analizi, gerçek zamanlı tercüme gibi sistemler gösterilebilir.

Yazıya burada son vermeme rağmen aslında yazmak istediklerimin yarısı bile burada yer almıyor. İlerleyen zamanlarda yapay zeka sistemleri hakkında daha geniş bir yazı yazarak yada ayrı başlıklar altında yapay zeka teknikleri olan uzman sistemler, bulanık mantık, genetik algoritma ve yapay sinir ağları daha fazla bir şekilde açıklanarak daha iyi anlatım ve kaliteli içerik elde edilebilir.

Yorum kısmını kullanarak görüşlerinizi iletebilirsiniz. Eğer takıldığınız yerler olursa yine yorum kısmından sorabilirsiniz.

One Response to Geleceğin Bilgisayar Teknolojisi "Yapay Zeka" Algoritmaları ve Uygulama Alanları

  1. Anonymous diyor ki:

    yapay zeka karmaşık geldi bana ya daha normal algoritmaları yazmakta zorlanıyorum ki ben…

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir