4 Soruyla Bir Bakışta Yapay Zeka

Tahmini Okuma Süresi: 2 dakika

Bu yazı; yapay zeka kavramını uzun zamandır duyup, merak eden veya yapay zekayı öğrenmeye başlamak isteyen herkes için hazırlanmıştır. Akla gelen bazı temel soruları, kısa ve öz cevaplarını derleyip, herkesin anlayabilmesi için teknik ayrıntıları elimden geldiğince süzmeye çalıştım. Daha detaylı bilgiler edinmek için ilgili konular hakkında kitap veya makalelere göz atmanızı tavsiye ederim.

Soru 1: Nedir bu Yapay Zeka?

Her ne kadar yapay zeka kavramını son yıllarda duymaya başlasak da, aslında yapay zekanın ortaya çıkışı bu kadar yeni değil. Yaptığı çalışmalarla Bilgisayar biliminin kurucularından biri olmuş olan Alan Turing; bilgisayarların insanlar gibi düşünebilmesi üzerine çeşitli fikirler ortaya atarak, 1940’lı yıllarda yapay zekanın da temellerini atmıştır. (Bkz. Turing Testi) Sonraki yıllarda yapılan çalışmalarla, bugün bildiğimiz ‘yapay zeka’ kavramı doğmuş ve kapsamı genişletilmiştir.

En yalın haliyle yapay zeka: bilgisayar ya da makinelerin, zeki canlılara benzer özellikler göstererek bir işi yapmasıdır.

Bu tanım, genellikle kabul görse de tartışmaya açıktır. Zira buradaki ‘zeki’ kavramının tam olarak neyi ifade ettiği subjektiftir. Yani sadece insan gibi düşünebilmesi mi; yoksa herhangi sistemde, onu istenilen hedefe ulaştıracak en ideal kombinasyonları tercih etmesi mi onu zeki yapar, tartışma konusudur.

Soru 2: Yapay Zeka ile Makine Öğrenmesi aynı şeyler mi?

Bu iki kavram, sıkça birbirlerinin yerine kullanılıyor olmalarından ve aralarında önemli bir ilişki bulunmasından dolayı sürekli karıştırılıyor. Gerçekte, yapay zekanın bir alt dalı olarak makine öğrenmesi; yapay zeka alanının büyük bir kısmını oluşturur fakat yapay zeka kavramı ile aynı şeyleri ifade etmez. Tarihsel olarak da makine öğrenmesi kavramı, yapay zekadan sonra ortaya çıkmıştır.

Birinci soruda da belirttiğimiz gibi yapay zeka, zeki canlılardaki belirtileri kendinde gösteren bir makine yada bilgisayarı tanımlarken; makine öğrenmesi ise, “bir bilgisayara, açıkça programlanmadan öğrenme kabiliyetinin kazandırılması” olarak tanımlanabilir.
(Bkz. Arthur Samuel)

Ayrıca Makine öğrenmesi alanında veri analizi önemli bir konudur. Bir veri grubundaki değerlerin matematiksel yordamlar kullanılarak modellenmesi ve bu oluşturulan modelleri kullanarak, bilgisayarların söz konusu veriler üzerinde yeni çıkarımlar yapabilmesi, yine makine öğrenmesi alanının çalışmalarından biridir.

Soru 3: Yapay Zekayı Neden Kullanıyoruz?

Bazı problemlerin çözümü için bir yöntem geliştirirken;

  • X durumunda A görevini yap
  • Y durumunda B görevini yap

şeklinde sıralı ve bütün iş akışının açıkça belirtildiği bir yaklaşım yeterli olabilir. Fakat gerçek hayatta karşılaştığımız çoğu problem karşısında bu tür bir yaklaşım yetersizdir. Çünkü problemler çok fazla parametre içeriyor olabilir, dahası bu parametreler arasında karmaşık bir ilişki görülüyor da olabilir. Bu durumda, öngörülen bütün durumlar için ayrı bir sonuç tasarlamak gerekecektir. Fakat bu sonuçların sayısı da binler hatta milyonlara ulaşabilir. Nihayetinde programa yaptırılacak her bir görev için, ayrı bir iş tanımı yapmak ve bunu programlamak ciddi bir kaynak sarfiyatına neden olacaktır.

Bu gibi iş hacminin oldukça büyük olduğu, öngörülen durumların ayrı ayrı ele alınamayacak kadar fazla olduğu veya öngörülemeyen sonuçların da olabildiği sistemler; genel olarak bizim yapay zekayı kullanma sebeplerimizi oluşturur. Çünkü yapay zeka felsefesi temelde; bilgisayara verilen bir görev, bu görevin yerine getirilmesini sağlayabilecek yollar ve bu yollar arasından optimum olanını tercih edebilmek için algoritmaya geri besleme yapabilecek -yani bir bakıma ona rehber olabilecek- verilerin sunulması üzerinde durur. Bu üç adımı, problemin içeriğine göre düzenleyip, görevin istenilen başarı oranlarıyla yerine getirildiği zamana kadar çalışabilecek bir sistem haline getirirseniz; yukarıda bahsettiğimiz gibi binlerce durum içerinden sonuçlar üretip bilgisayara aktarmak yerine, çok daha az bir zaman ve programlama maliyetiyle işin içinden çıkmanız mümkün olabilir.

Kısacası yapay zeka, normal şartlarda binlerce satıra sığdırabileceğiniz iş-eylem akışını, çok daha kısa bir yapıda ve daha efektif bir seviyeye indirgeyebilmemiz nedeniyle vazgeçilmez bir kullanım alanı oluşturabilmiştir.

Soru 4: Yapay zekayı öğrenmeye başlamak için neler gerekir, neler gerekmez?

Öncelikle yapay zekayı öğrenilmesi çok zor ve çok karmaşık bir konu olarak görüyorsanız, en azından başlangıç seviyesi için, bu kadar zor olmadığını söylemek gerekir.

Eğer programlamaya genel olarak ilgi ve merakınız bulunuyorsa, bir şekilde yapay zeka kavramını duyup merak ettiyseniz ve başlangıç düzeyinde bir şeyler öğrenmek, temel konseptleri bilmek gibi bir hedefiniz varsa, herhangi bir daldaki programlama bilginizin yanı sıra; temel düzeyde fonksiyon, grafik yorumlayabilme (temel analitik geometri bilgileri vs.) gibi matematiksel konulara da hakim olmak başlangıçta faydanıza olacaktır.

Yapay zekayı öğrenmeye başlamak için herhangi bir programlama dilinde temel düzeyde işlemler yapabiliyor olmak yeterli olabileceği gibi; çalışmalarınızı daha üst seviyelere taşımak için yapmanız gerekenler tamamen azminiz ve hayal gücünüzle sınırlıdır.

Bir cevap yazın