Page 14 - bilgem-teknoloji-dergisi-9

Yapay Zekâ

Araştırmacılar, insanın genel bilişsel yeteneklerine yakın
bir yere ulaşamadıklarında, odak noktalarını çok özel, dar Üçüncü Dalga yapay zekâ
‘zekâ’ problemlerini çözmeye yöneltti - Ve bu güne kadar sistemleri, özellikle bağlamsal
yapay zekâ neredeyse tamamen bu şekilde uygulandı.
adaptasyon yeteneklerinde dramatik
İlk yapay zekâ sistemleri, “sorunu bul-çöz-çözümü kod- iyileştirmeler içerecektir.
la-uygula” yöntemiyle geliştirilmişti. Bu sistemler gelenek-
sel programlamanın kullanıldığı ve çoğunluğu kural tabanlı
yaklaşımların yer aldığı, emek yoğun sistemlerdi. Uygula- mış görevlerde ürettikleri başarılı sonuçlarla hayatın her
ma alanları ve gelişimleri kısıtlıydı. Eski usul bu yaklaşıma alanında yer almaktadır. Bunların içinde en popüler olan
GOFAI (Good Old-Fashioned AI), yani “Güzel, Nostaljik Ya- sürücüsüz otomobiller, birden fazla dar kapsamlı yapay
pay Zekâ” dendi ve bu dönem “Birinci Dalga” ismi verilerek zekâ çözümünün birlikte kullanılmasından oluşmaktadır.
geride bırakıldı. Algı, karar verme ve kontrol olarak 3 ana başlıkta incele-
nebilecek yetenekleri, belirlenmiş işler için özelleştirilmiş
Yapay zekâ araştırmacıları, birinci dalga yapay zekâ sis- çözümlere sahiptir. Ama örneğin sürücüsüz otomobilin,
temlerin gelişimlerinin kısıtlı olduğunu fark ettikten sonra, sürüş kararlarını belirleyen, bir nevi beyni olan karar verme
tekrar insan gibi düşünen sistemlere yöneldiler ve insanla- uygulamasının alınıp doğrudan bir minibüse uygulanması
rın nöron yapısını temel alarak yapay sinir ağı yaklaşımını ile aynı sonuçlar alınamaz. Buna karşın otomobil kullan-
geliştirdiler. mayı bilen bir kişi, minibüsün direksiyonuna geçtikten kısa
bir süre sonra minibüsü aktif olarak kullanabilecektir. Bu-
Yapay sinir ağı algoritmaları insandaki öğrenme işleyişin- nun nedeni, insan zekâsının soyutlamada çok iyi olması,
den hareketle geliştirildi. Biyolojik sinir sisteminde bulunan çözümleri kolayca genelleştirebilmesi ve benzer ama farklı
nöronların birbirleri ile ilişki kurması gibi yapay sinir ağı sis- sorunlara bu çözümleri uygulayabilir olmasıdır. Fakat ikinci
temlerinde de nöron şeklinde tanımlanan yapılar birbirleri dalga yapay zekâ uygulamaları bunu yapamamaktadır.
ile bağlantılı olacak şekilde modellendiler. Buradaki amaç, İkinci dalga yapay zekânın bir başka sınırlaması, çok mik-
insanda olduğu gibi yapay zekâya da öğrenme, hafızaya
Üçüncü Dalga alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma gibi yete- tarda eğitim verisine bağımlılığıdır. Örneğin, kedileri tanı-
neklerin kazandırılmasıydı.
mak için geliştirilecek bir derin öğrenme algoritmasının
kabul edilebilir bir doğruluk seviyesinde sonuç verebilmesi
Hız Kesmeden İkinci Dalga
için on binlerce kedi fotoğrafıyla eğitilmesi gerekir. Bu da
Bahsedilen çalışmalarla başlayan ve özellikle, 2010’lu yıl-
larda teknoloji ve işlemci gücünde gerçekleşen gelişme- üç yaşındaki bir çocuğun sadece birkaç örnek gördükten
sonra başarabileceği bir şeydir.
Yapay Zekâ Teknolojileri lerle çok katmanlı yapay sinir ağlarının geliştirilmesine izin İnsan Gibi Düşünebilen Yapay Zekâ
veren derin öğrenme yaklaşımıyla hızlanan bu döneme
“ikinci dalga” denildi.
Birinci ve ikinci dalga ile yapay zekânın potansiyelini anla-
dık, fakat özellikle etiketli veriye bağımlı, dar kapsamlı zekâ
İkinci dalgada, derin öğrenme kullanılarak geliştirilen dar ile bu teknolojiyi daha öteye taşıyamayacağımızı da öğren-
2030 yılına kadar yapay zekânın, küresel ekonomiye 15.7 kapsamlı yapay zekâ uygulamaları; belirli, iyi tanımlan- dik. Bu nedenle yapay zekâ araştırmacıları, yapay zekânın
trilyon dolar katkıda bulunacağı ve ülke ekonomilerini
ortalama %26 oranında büyüteceği beklenmektedir. Yapay Zekâ

Mehmet Haklıdır - Başuzman Araştırmacı / BİLGEM BTE Başlangıçta yapay
zekâ heyecan
elişen teknoloji ve işlemci gücüyle akıllı sistem- En genel tanımıyla yapay zekâ, bir bilgisayarın veya yarattı.
lerin kullanımının hızla arttığı günümüzde yapay bilgisayar kontrolündeki bir robotun, çeşitli faaliyetleri
Gzekâ, telekomünikasyondan havacılığa, tıptan zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti-
savunma sektörüne kadar pek çok alanda yaygın ola- dir. Yapay zekâ 3 alt başlıkta incelenebilir;
rak kullanılmaktadır. ‣ Dar Kapsamlı Yapay Zekâ (Artificial Narrow Intelli- Derin öğrenme yöntemleri yapay
zekânın canlanmasını sağlıyor.
gence)
2030 yılına kadar yapay zekânın, küresel ekonomiye ‣ Genel Yapay Zekâ - İnsan Düzeyi Yapay Zekâ (Artifici-
15.7 trilyon dolar katkıda bulunacağı ve ülke ekonomi- al General Intelligence)
lerini ortalama %26 oranında büyüteceği beklenmek- ‣ Süper Yapay Zekâ - İnsan Ötesi Yapay Zekâ (Artificial
tedir. Gelişmiş ülkeler, bu muazzam pazarda payları- Super Intelligence)
nı muhafaza etmek ve daha da genişletebilmek için
üniversiteler, araştırma merkezleri, teknoloji lideri şir- Yapay Zekâda Birinci Dalga
ketler ve girişimler aracılığıyla yapay zekâ teknolojile- Yaklaşık 70 yıl önce yapay zekânın vizyonu, insan gibi
ri konusunda çalışmalar yapmaktadır. Peki, nedir bu düşünebilen, öğrenebilen ve akıl yürüten makineler
yapay zekâ? inşa etmekti.

12 13