Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır

Yapay Zekâ Nedir sorusunun kısa cevabı, kime sorduğunuza bağlı olmasıdır. Geçici bir teknoloji anlayışına sahip bir meslekten olmayan kişi, yapay Zekânın kendi başına hareket edip düşünebilen, sonlandırıcı bir figür olduğunu söylerlerdi. Bir yapay zekâ araştırmacısına yapay zekâ hakkında sorarsanız, bunun, açıkça talimat verilmesine gerek kalmadan sonuç üretebilen bir dizi algoritma olduğunu söyleyecektir. Özetlemek gerekirse, Yapay Zekâ anlamı:

  • İnsanlar tarafından yaratılan akıllı bir varlık.
  • Açıkça belirtilmeden görevleri akıllıca gerçekleştirme yeteneği.
  • Mantıklı ve insanca düşünme ve hareket etme yeteneğine sahip.

Yapay Zeka Bir İnsan Gibi Davranabilir mi?

Bir yapay zekânın bir insan gibi davranabileceği duruma ulaşsak bile, bu şekilde davranmaya devam edebileceğinden nasıl emin olabiliriz? Bir robot varlığının insan benzerliğini şu şekilde temel alabiliriz:

  • Turing Testi
  • Bilişsel Modelleme Yaklaşımı
  • Düşünce Yaklaşımı Hukuku
  • Akılcı Ajan Yaklaşımı

Bu yaklaşımların nasıl performans gösterdiğine ayrıntılı bir göz atalım:

Yapay Zekâda Turing Testi Nedir?

Turing Testinin temeli, Yapay Zekâ varlığının bir insan ile sohbet edebilmesi yeteneğidir. İnsan ideal olarak bir Yapay Zeka ile konuştukları sonucuna varamamalıdır.. Bu amaçlara ulaşmak için, robotun şu niteliklere sahip olması gerekir:

  • Başarılı bir şekilde iletişim kurmak için Doğal Dil İşleme .
  • Bilgi Temsilciliği hafızası olarak hareket eder.
  • Depolanan bilgileri soruları yanıtlamak ve yeni sonuçlar çıkarmak için kullanmak için Otomatik Akıl Yürütme.
  • Kalıpları tespit etmek ve yeni koşullara uyum sağlamak için Makine Öğrenimi.

Bilişsel Modelleme Yaklaşımı

Adından da anlaşılacağı gibi, bu yaklaşım İnsan Bilişine dayalı bir Yapay Zekâ modeli oluşturmaya çalışır. İnsan zihninin özünü damıtmak için 3 yaklaşım vardır:

  • İç gözlem: düşüncelerimizi gözlemlemek ve buna dayalı bir model oluşturmak
  • Psikolojik Deneyler: insanlar üzerinde deneyler yapmak ve davranışlarını gözlemlemek
  • Beyin görüntülemesi: Beynin farklı senaryolarda nasıl çalıştığını gözlemlemek ve bunu kod yoluyla kopyalamak için MRI kullanmak.

Düşünce Yaklaşım Kanunları

Düşünce Kanunları, zihnimizin işleyişini yöneten geniş bir mantıksal ifadeler listesidir. Aynı yasalar kodlanabilir ve yapay zekâ algoritmalarına uygulanabilir. Bu yaklaşımla ilgili sorunlar, çünkü prensipte bir problemi çözmek (kesinlikle düşünce yasalarına göre) ve bunları pratikte çözmek, bağlamsal uygulanmasını gerektirecek şekilde oldukça farklı olabilir. Ayrıca, bir algoritmanın çok fazla parametre varsa çoğaltamayacağından % 100 emin olmadan yaptığımız bazı eylemler vardır.

Akılcı Yaklaşım 

Rasyonel bir fail, mevcut koşullarında mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için hareket eder.
Düşünce Kanunları yaklaşımına göre, bir varlık mantıksal ifadelere göre davranmak zorundadır. Ancak, yapılacak mantıksal doğru bir şeyin olmadığı, farklı sonuçları ve bunlara karşılık gelen uzlaşmaları içeren birden çok sonucun olduğu bazı durumlar vardır. Akılcı temsilci yaklaşımı, mevcut koşullarda mümkün olan en iyi seçimi yapmaya çalışır. Bu, çok daha dinamik ve uyarlanabilir bir ajan olduğu anlamına gelir.
Artık Yapay Zekânın bir insan gibi davranmak için nasıl tasarlanabileceğini anladığımıza göre, bu sistemlerin nasıl inşa edildiğine bir göz atalım.

Yapay Zeka  Nasıl Çalışır?

Bir yapay zekâ sistemi oluşturmak, bir makinedeki insan özelliklerini ve yeteneklerini tersine çeviren ve yapabildiğimizi aşmak için onun hesaplama becerisini kullanan dikkatli bir süreçtir. 
Yapay Zekanın gerçekte nasıl çalıştığını anlamak için, Yapay Zekanın çeşitli alt alanlarına derinlemesine dalmak ve bu alanların endüstrinin çeşitli alanlarına nasıl uygulanabileceğini anlamak gerekir. Ayrıca kapsamlı bir anlayış kazanmanıza yardımcı olacak bir yapay zeka kursuna da katılabilirsiniz.

  • Makine öğrenme: Makine öğrenimi, bir makineye geçmiş deneyime dayalı olarak nasıl çıkarımlar yapılacağını ve karar verileceğini öğretir. İnsan deneyimini dâhil etmek zorunda kalmadan olası bir sonuca ulaşmak için bu veri noktalarının anlamını çıkarmak için kalıpları tanımlar, geçmiş verileri analiz eder. Verileri değerlendirerek sonuçlara ulaşmak için bu otomasyon, işletmeler için insan zamanından tasarruf sağlar ve daha iyi karar vermelerine yardımcı olur.
  • Derin Öğrenme: Derin Öğrenme bir makine öğrenimi tekniğidir. Sonucu sınıflandırmak, çıkarmak ve tahmin etmek için bir makineye katmanlar aracılığıyla girdileri işlemeyi öğretir.
  • Nöral ağlar: Sinir Ağları, İnsan Sinir hücreleri ile benzer prensipler üzerinde çalışır. Bunlar, çeşitli belirsiz değişkenler arasındaki ilişkiyi yakalayan ve verileri bir insan beyninin yaptığı gibi işleyen bir dizi algoritmadır.
  • Doğal Dil İşlemec: NLP, bir dili makine ile okuma, anlama ve yorumlama bilimidir. Bir makine, kullanıcının ne iletmek istediğini anladığında, buna göre yanıt verir.
  • Bilgisayar görüşü: Bilgisayar görme algoritmaları, bir görüntüyü parçalayarak ve nesnelerin farklı bölümlerini inceleyerek bir görüntüyü anlamaya çalışır. Bu, makinenin önceki gözlemlere dayanarak daha iyi bir çıktı kararı vermesi için bir dizi görüntüyü sınıflandırmasına ve öğrenmesine yardımcı olur.
  • Bilişsel Hesaplama: Bilişsel hesaplama algoritmaları, metni, konuşmayı, görüntüleri, nesneleri bir insanın yaptığı şekilde yorumlayarak insan beynini taklit etmeye çalışır ve istenen çıktıyı vermeye çalışır.

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir