Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?

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?

Abdullah Ali Nisan 22, 2020 08:44 22813

Yapay Zeka Nedir ve Ne İşe Yarar?

Yapay Zekanın tam olarak ne olduğunu anlamak için yapay zeka ve robot arasındaki farkı anlamalıyız. Robot sadece kodlamasına göre işleri yaparken Yapay Zeka ise tıpkı bir insan gibi davranışlar sergileme, sayısal mantık yürütme, hareket, konuşma ve ses algılama gibi birçok yeteneğe sahip yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür. Robotu telefonun açma/kapatma düğmesi olarak düşünün. Bu şekilde sadece yapabildiği telefon ekranını açmak ve kapatmak. Bu durumda Yapay Zekayı insan olarak düşünmeliyiz. İstediği zaman telefonu açabilir, kapatabilir, hareket ettirebilir, uygulamaları yönetebilir vb. birçok işlemi gerçekleştirebilir. Hâla tam anlamadıysanız açma/kapatma düğmesi üzerinden bir de şu şekil örnek verelim. Bir robot telefonun açma/kapatma düğmesi ile telefonu açma ve kapatma özelliğine sahip olsun. Yapay Zeka ise yeni telefonla yeni tanışan bir insan olsun. Robot sadece açma ve kapatma işlemlerini yapabilirken insan ise belli bir öğrenme sürecinden sonra robota göre daha fazla fonksiyonu ve işlemi yapabilecek kıvama gelir. Yani yapacakları robotun yaptığı gibi kısıtlı değildir.

Peki Yapay Zekanın Tanımı Tam Olarak Nedir?

Yukarıda yazılanları okuduysanız kafanızda bir tanım oluşmuştur. Ben bu kafanızdaki tanıma biraz daha kelime eklemek istiyorum. Bu kelimeleri de birazdan okuyacağınız cümleden beyniniz kendiliğinden ekleyecektir. Yapay zekaya X sorusu yönetildiğinde daha önce verilen veya tanımlanan X sorusu cevapları arasından en rasyonel olanını seçip sunar. Bu nedenden dolayı X sorusu gelince her defasında yapay zeka X sorusunun cevaplarını süzer ve en rasyonel olanını sunar. Yapay zeka günümüzde X sorusu örneğinden daha fazlasını yapmaktadır. Gördüğünüz cümlede vurgulanmış kelimeler beyninizin tanımına birkaç cümle daha eklemiştir. Örnekten anlayacağımız üzere yapay zeka yönetilen soruya en doğru cevabı verir.

Fakat yapay zekayı tek başlık altında ele almak yanlış olur. Machine Learning(Makine Öğrenimi) ve Deep Learning(Derin Öğrenme) gibi kavramlar yapay zekayı oluşturan terimlerdir. Bu kavramları tek tek açıklayacağım fakat açıklamadan önce İngilizcenizi biraz zorlayarak aşağıda bulunan kronolojik sıralamayı incelemenizi istiyorum. Çeviriden de yararlanabilirsiniz.

Machine Learning(Makine Öğrenimi) Nedir?

Kronolojik sıralamadanda görüleceği üzere Yapay zekanın bir kolu olan Makine öğrenimi aynı zamanda Derin öğrenmeyi kapsayan bir başka yapay zeka alt bilim dalı.

Makine öğrenimi, makinenin sağlanan verilerle mantıklı ve rasyonel sonuçlar türetmesini sağlayan algoritmalardır.Öncekiler gibi örnek verecek olursak; Bir mağazada müşterilerin alışveriş fişi verileri ile ilgili algoritma yazılıyor. Bu algoritma; Süt alan müşterilerin aynı zamanda yumurta aldıkları bilgisini veriyor. Bu algoritmadan yola çıkan mağaza sahibi veya yetkili personel süt ve yumurta raflarını birbirine yaklaştırıyor. Yapılan bu değişiklik sonucunda satışlarda bir yükseliş görülüyor. Bir başka örnek ise algoritmaya köpek ve kedi tanıtılacak. Algoritmaya köpeğin; kulaklarının uzun olduğu, dişlerinin sivri olduğu, kuyruklarının ince uzun olduğu gibi fiziksel özellikleri tanıtılıyor. Aynı şekilde kedinin; kulaklarının köpeklerinkine göre kısa olduğu, dişlerinin sivri olmadığı ve kuyruklarını tüylü ve köpeklerinkinden kısa olduğu gibi fiziksel özellikleri tanıtılıyor. Tanıtımlar bittikten sonra Makine Öğrenimine bir köpek gösterildiğinde tanıtılan özelliklere göre gösterilen hayvanın köpek olduğunu söyleyecektir. Günümüzde Makine Öğrenimi insan zekasının sınırlarını zorlayacak bilgiler bizlere aktarmaktadır.

Deep Learning(Derin Öğrenme) Nedir?

Derin öğrenme yine kronolojik sıralamadan görüleceği üzeri hem Yapay zekanın hem de Makine öğreniminin alt dalı olan bir teknoloji.

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

Makine öğreniminde köpeğin ve kedinin özelliklerini biz tanıtırken, Derin öğrenmede kendi kurallarını kendisi oluşturur; Hangisinin kedi hangisinin köpek olduğunu kendi işlemleriyle ayırt edebiliyor. Derin Öğrenmeye iki adet örnek verebiliriz. İlk örneğimiz Google'nin yapmış olduğu Alpha Zero. Alpha Zero bir satranç yapay zekasıdır. Satrançta bulunduğu konum üzerinde değerlendirmeler yaparak en rasyonel olan hamleyi yani en iyi hamleyi buluyor. İkinci örneğimiz yine Google'nin yapmış olduğu Google Translate. 100 dilden fazla dilde çeviri yapan bu hizmetin arkasında derin öğrenme yatmakta.

Verilen örneklerden anlayacağımız üzerine Machine Learning(Makine Öğrenimi) sizin tanımladığınız bilgilere göre tercihler yaparken Deep Learning(Derin Öğrenme) ise tanımlarını tıpkı bir insan beyninin yaptığı gibi kendi öğrenimlerinden yola çıkarak tercih yapıyor. Bu da Robotlar ve Yapay Zeka arasındaki farkı anlamamızı sağlıyor.

Deep Learning(Derin Öğrenme) hakkında daha fazla bilgi almak için bana tıkla!

Yukarıda da belirttiğim gibi Yapay Zeka günümüz teknolojilerinde akıl sınırlarını zorlayacak bilgileri bize sunuyor.

Yapay Zekanın Uygulama Alanları

Yapay zekanın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir:

Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerileri.
Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex.Çeviri gibi çevrimiçi araçlar.
Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve ses tanıma.
Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin, üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar.
Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri.