Yapay Zeka (Artificial Intelligent)
İçerik yapay zeka ile optimize edilmiştir
Yapay Zekanın Tarihsel Önemi ve Tanımı
Tarihteki üç büyük dönüm noktasından biri evrenin oluşumu, ikincisi yaşamın başlangıcı, üçüncüsü ise yapay zekanın ortaya çıkışıdır. İlk kez 1956 yılında telaffuz edilen bu terim, o günden bu yana bilgisayar biliminin en dinamik araştırma alanlarından biri haline gelmiştir. Günümüzde ulaşılan teknolojik seviye ve gelecek hedefleri, her yaş grubundan insanın ilgisini çeken tartışmalı bir konu niteliğindedir.
Yapay zeka, bilgisayar biliminin; dili kullanabilme, öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi insani niteliklere sahip sistemler tasarlayan koludur. Patrick Winston gibi uzmanların klasikleşmiş eserlerinde ve Ana Britannica gibi temel kaynaklarda bu alan, insanın düşünme yapısını anlama ve benzerini bilgisayar ortamında geliştirme girişimi olarak tanımlanır. Daha geniş bir ifadeyle yapay zeka; bilgi edinme, algılama, görme ve karar verme yetenekleriyle donatılmış makineler yapma bilimidir.
Yapay Zeka Araştırmalarının Temel Grupları
Yapay zeka alanındaki bilimsel çalışmalar genel olarak üç ana grup altında toplanmaktadır:
- Doğal Diller: Bilgisayar ile insan arasında doğrudan iletişim kurma sistemleri.
- Beşeri Algılama Simülasyonları: Görme ve konuşma gibi yeteneklerin bilgisayara aktarılması.
- Robotikler: Rutin, kirli veya tehlikeli işlerin yürütülmesi için geliştirilen sistemler.
Robotik Sistemler ve Endüstriyel Uygulamalar
Robotik, bilgisayarlar ile endüstriyel sistemlerin uyumlu bir bütünleşmesidir ve yapay zekanın en büyük ticari başarıyı yakaladığı alandır. Günümüzde endüstriyel robotlar; araba boyama, vida sıkma ve malzeme taşıma gibi rutin işlerin yanı sıra kusurlu parçaları tespit etme gibi karmaşık görevleri de yerine getirebilmektedir. Bilim-kurgu filmlerindeki imajın aksine, modern endüstride en yaygın kullanılan robot türü, bir bilgisayar tarafından kontrol edilen mekanik koldur.
Manipülatör olarak adlandırılan bu mekanik kollar, insan kolunun hareket kabiliyetine sahiptir ve bir kez programlandıktan sonra yeme-içme gibi insani ihtiyaçlar duymadan büyük bir titizlikle çalışır. Mevcut teknolojide "seç ve yerleştir" robotları olarak bilinen bu sistemlere görme ve konuşma gibi beşeri algılama yetenekleri kazandırıldığında, bu makinelerin "akıllı" olarak nitelendirilmesi mümkün olacaktır.
Beşeri Algılama Sistemlerinin Simülasyonu
Bu alan, bilgisayar sistemlerini görme, işitme, konuşma ve dokunma yetenekleriyle donatmayı hedefler. İnsan algılama yeteneklerine sahip bilgisayarlar, çevreleriyle tıpkı insanlar gibi iletişim kurabilirler. Bu süreçte iki temel ses ünitesi teknolojisi öne çıkmaktadır:
| Ses Ünitesi Türü | Çalışma Prensibi | Kullanım Alanı |
|---|---|---|
| Ses Cevap Üniteleri | Önceden kaydedilmiş analog seslerin dijitale çevrilmesi. | Müzik, alarm ve standart mesajlar. |
| Konuşma Synthesizer'ları | Ham verinin elektronik ses birimlerine dönüştürülmesi. | Görme ve konuşma engelliler için yardımcı cihazlar. |
Ses Tanıma ve Görsel Sistemler
Bilgisayarlar başarılı birer konuşmacı olsalar da henüz mükemmel birer dinleyici değildirler. Çoğu ses tanıma sistemi konuşmacıya bağımlıdır ve sistemi kullanacak her birey için ayrı bir kelime veri tabanı oluşturulması gerekir. Bilgisayarın farklı ifade biçimlerine alışması için her kelimenin en az 20 kez tekrarlanması, yani sistemin eğitilmesi zorunludur.
Görme simülasyonu ise insan algılamasının en zor taklit edilen kısmıdır. Bir kameradan alınan görüntüler dijital hale getirilerek veri tabanındaki standart görüntülerle karşılaştırılır. Bu sistemler günümüzde genellikle kalite kontrol gibi basit ve monoton süreçlerde yüksek verimlilikle kullanılmaktadır.
Doğal Dil İşleme (NLP) ve İletişim
Doğal dil yazılımları, kullanıcının bilgisayarla kendi dilinde (örneğin İngilizce) iletişim kurmasını sağlar. Buradaki temel amaç, geleneksel programlama komutlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırmaktır. Günümüzde bu teknoloji özellikle insan kaynakları ve satın alma gibi alanlarda rapor hazırlama faaliyetlerinde başarıyla uygulanmaktadır.
Sistem, sorulan bir soruyu dil bilgisi analizine tabi tutar ve anlam analizi aşamasında anahtar kelimeleri uygulama sözlüğündeki komutlarla eşleştirir. Örneğin, "Nedir?" sorusu sistem tarafından "DISPLAY" (Göster) komutuna dönüştürülür. Eğer sistem bir ifadeyi anlayamazsa, kullanıcıya muğlak noktaları sorarak öğrenme sürecini devam ettirir.
Uzman Sistemler ve Çıkarım Mekanizmaları
Uzman sistemler, bir bilgi mühendisi ile alan uzmanının koordineli çalışmasıyla oluşturulan, insan düşünce sürecini taklit eden yapılardır. Bu sistemlerin bilgi tabanı, EĞER-O ZAMAN (IF-THEN) kuralları üzerine inşa edilir. Bu kurallarda "Eğer" bölümü durumu, "O zaman" bölümü ise sonucu veya amacı temsil eder.
Çıkarım Süreçleri
Uzman sistemlerin çekirdeğini oluşturan çıkarım mekanizması, iki farklı mantık silsilesi ile çalışır:
- İleri Zincirleme: Kullanıcıdan alınan bilgilerle başlar ve çözüme ulaşana kadar bilgi tabanındaki kuralları takip eder.
- Geri Zincirleme: Belirlenen bir hedef veya sonuçtan yola çıkarak, bu sonucun doğruluğunu "Eğer-O Zaman" mantığıyla geriye dönük olarak sorgular.
Teknik olarak uzman sistemler, bilgi tabanlı sistemlerin en gelişmiş formudur ve günümüzde çeşitli bilim dallarında karar verme süreçlerine yardımcı olarak aktif bir şekilde kullanılmaktadır.
KAYNAKÇA
- Abdullah, D. (2002). Yapay zeka (1). İstanbul: Kariyer Yayıncılık.
- Allahverdi, N. (2002). Uzman Sistemler (1), İstanbul: Atlas Yayınları.
- Altıntaş, E. (25 Ekim 2009). Yapay zeka. 08 Mayıs 2012.
- Balık, H. H. (2004). Yapay Sinir Ağları, Fırat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi.
- Nabiyev, V. V. (2010). Yapay zeka (3), Ankara: Seçkin Yayıncılık.
- Pirim, H. (2006). Journal of Yaşar University, 1, 81-93.
