Yapay zeka nedir?

Yapay Zeka, 1950’lerde açığa çıkmış olup, makinelerin insanlar kadar kabiliyetli bir şekilde bazı işlemleri yapabilmesidir. Zayıf yapay zekalar sadece programladığınızı yerine getirirken kuvvetli yapay zekalar algoritmik hesaplarda bulunarak programladığınızı iyileştirebilen ve hatalardan, öğrenebilen sistemlerdir.

Yapay zeka, son dönemlerde hem dünyada hem ülkemizde tartışılmaya başlandı. Kimisi yapay zekanın insan gücünü azaltacağını, bu nedenle işsizliğe yol açacağını, kimisi ise büyük fırsatlar doğuracağını öngörüyor. Peki nedir bu yapay zeka diyecek olursak,

Yapay zeka, verilen görevleri yerine getirmek için, insan zekasını taklit eden ve topladıkları bilgilere göre kendisini sürekli  iyileştirebilen sistemler veya makineler anlamında ifade edebildiğimiz gibi, bir başka anlatımla, Yapay zeka; insan gibi davranışlar sergileme, sayısal mantık yürütme, hareket, konuşma ve ses algılama gibi birçok yeteneğe sahip yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür şeklinde tarif edebiliriz

Yapay zekaya her hangi bir soru sorulduğunda, daha önce verilen veya tanımlanan aynı soru için verilen cevaplar arasından, en rasyonel olanını seçer ve sunar. Bu nedenden dolayı sorulan aynı soru tekrar geldiğinde her defasında yapay zeka aynı sorunun cevaplarını süzer ve en rasyonel olanını sunar.

Yapay zekayı tek başlık altında ele almak yanlış olur. Makine öğrenimi ve Derin öğrenme gibi kavramlar yapay zekayı oluşturan kapsayıcı terimlerdir.

Yapay zeka, Makine öğrenimi ve Derin öğrenme terimleri arasındaki farkı anlamak için aşağıdaki kronolojik sıralamayı incelemekte fayda var. 

Makine Öğrenimi Nedir?

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

Makine öğrenmesi, makinenin sağlanan verilerle mantıklı ve rasyonel sonuçlar türetmesini sağlayan algoritmalardır. Örnek verecek olursak; Bir mağazada müşterilerin alışveriş fişi verileri ile ilgili algoritma yazılıyor. Bu algoritma; Birlikte tüketilen malzemelerin birbirine yakın reyonlarda bulundurulduğunda satışların artığını tespit ediyorlar ve düzenleme buna uygun şekilde düzenleniyor. Bu şekilde yapılan düzenleme ile bir malı alan müşteri yanındaki ilgili diğer malı da alıyor ve bu malında satışlarının artırılması sağlanıyor. Bu örnekte makine öğrenimini en basit haliyle ele aldık. Makine öğrenimi günümüz teknolojilerinde akıl sınırlarını zorlayacak bilgileri bize sunuyor. 

Derin Öğrenme Nedir?

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 sistemdir.

Derin öğrenme yine kronolojik sıralamadan görüleceği üzeri hem Yapay zekanın hem de Makine öğreniminin alt dalı olan bir teknoloji. Nedir bu Derin öğrenme? Ne işe yarar?

Derin öğrenme ve Makine öğrenimi birbirlerine oldukça benzer yapılardır. Derin öğrenme, Beynimizdeki nöronlar gibi çalışır. Üzüm örneği ile Derin öğrenme kavramını ortaya çıkaralım.

Makine öğreniminde Üzümün özelliklerini biz tanıtırken, Derin öğrenmede kendi kurallarını kendisi oluşturur; Hangisinin muz hangisinin üzüm olduğunu kendi işlemleriyle ayırt edebiliyor.

Ne kadar çok veri olursa o kadar iyi yapay zeka özellikleri açığa çıkacaktır. İşler daha karmaşık hale gelecektir, karmaşık hale geldikçe yapay zekadan, makine öğrenimine kaymalar meydana gelecektir. Daha da karmaşık hale gelince makine öğreniminden, derin öğrenime geçişler başlayacaktır. Ne kadar çok veriniz varsa sisteminiz o kadar iyi çalışacaktır.

Makine öğrenimi tek katmanda işlem yaparken derin öğrenme birçok katmanda aynı anda işlem yapmaktadır.

Örneğin; bir muz resmi ile portakal resmini ayırmamız gerekiyor. Makine öğreniminde, insanoğlunun bugüne kadar edinmiş olduğu tecrübeleri, parametreler vasıtasıyla makineye tanıtmaya çalışıyorduk. İşte turuncu ise muhtemelen portakaldır, sarı ise muzdur gibisinden. Yuvarlak ise muhtemelen portakaldır, yay şeklindeyse muhtemelen muzdur gibi birçok parametreyi bizim tanımlamamız gerekiyordu.

Oysa derin öğrenme bu farkı kendi başına öğrenebilmektedir. Sadece portakal ve muz resimlerini derin öğrenme sistemine göstererek kendisi kendi kurallarını oluşturur, farkları açığa çıkarabilmek için renk ve şeklin ana ayırıcı özellikler olduğunu kendisi fark eder. Böylece temel insan yetilerini ihtiyaç duymadan, kendi ayrıştırıcı yetilerini kendi oluşturarak işlemlerini gerçekleştirebilir.

Yapay zekanın en önemli uygulama alanlarında bazıları şu şekildedir;

Ses tanıma;  Ses tanıma teknolojisi günümüzde level atlamış; Yapay zekalar sesi tanımakla kalmayıp sesi anlayıp cevap verme seviyesine gelmiştir.Bilgisayarın sesi tanıması, sesleri harflere dönüştürmesi, harfleri anlayıp cevap vermesi hiç de kolay değil sadece buradan baktığımızda bile bu teknolojinin ne kadar geliştiğini görmekteyiz. Ses tanıma teknolojisi sadece akıllı telefonlarımız da bulunan siri, cortana gibi ya da diğer sanal asistanlarda kullanılmamaktadır. Hayatımızın her noktasında ses tanıma teknolojisine dair ürünler görmek mümkün.

Görüntü işleme; Görüntü işleme hayatımızın birçok noktasında kullanılmaktadır. Sürücüsüz araçların daha güvenli hareket etmeleri için etrafını iyi anlamaları gerekmektedir.Görüntü işleme sayesinde pikseller koda dönüşüyor. İnsanları, hayvanları, trafik ışıklarını, uyarı levhalarını anlayan ve buna göre hareket eden sürücüsüz araç görüntü işlemeye verilecek en iyi örneklerden biri.

Doğal dil işleme; Diğer yapay zeka uygulama alanlarında olduğu gibi doğal dil işleme alanında birçok alt başlık ve kullanım alanı mevcut. En basit örneğiyle Google gibi arama motorlarında “Bunu mu demek istediniz” gibi cümlelerle arama algoritmaları geliştiriliyor. Arama motoru örneğinden daha fazlasının yapıldığını hatırlatmak da fayda var.

Muhakeme; Öncelikle muhakemenin tanımını yapmakta fayda var. Muhakeme;”Birbirine karşı savları olan iki yanı dinleyerek bir yargıya varma, yargılama.” Yapay zeka da muhakeme en zor alanlardan biridir. Oluşturulan yapay zekanın birkaç olayı süzüp en mantıklı en rasyonel kararı vermesi çok önemlidir. Örneğin; Bir dava da hakimin suçluyu suçsuzu ayırt etmesi muhakeme yeteneğine bağlıdır. Burada yapay zeka delilleri ve olayı süzerek muhakeme yeteneği ile suçluyu suçsuzu ayırt edilebilmektedir.