Yapay Zeka ve Evrimi
Yapay zeka denince aklınıza ne geliyor? Bu soruyu birkaç yıl önce sorsaydım muhtemelen aklınıza robotlar ve bilim kurgu filmleri gelecekti. Son yıllarda ise ChatGPT ve Google Bard gibi modellerin geliştirilmesiyle birlikte yapay zeka araçları popüler hale geldi. Peki bu yapay zeka dediğimiz şey tam olarak ne?
Literatürde Yapay Zeka'nın tanımı teknolojinin gelişmesiyle birlikte her geçen gün değişim gösterse de kısaca şöyle tanımlayabiliriz: Bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkili görevleri yerine getirme yeteneğidir.
Yapay Zeka Kavramı Nasıl Ortaya Çıkmıştır?
Yapay Zeka düşüncesinin tarihteki ilk referansları, rasyonel sonuçlar elde etmek için bir dizi kuralı keşfeden Aristoteles ve ilk kendi kendini kontrol eden, akılcı, ancak akıl yürütmeyen makinenin MÖ 250'de İskenderiye Ctesibius tarafından yapıldığı kabul edilmektedir.
Ancak ilk gerçek örnekleri için, Yapay Zeka'nın babası sayılan Alan Turing ile 1930'lu yıllara gitmek gerekiyor. Başlangıç noktası 1950'de, Turing'in Mind dergisinde, ana konunun makinelerin düşünüp düşünemeyeceği olduğu "Hesaplama makineleri ve zeka" adlı bir makale yayınlamasıyla oldu.
Yapay zekanın daha sonraki temelleri, makinenin bir insanın konuşmasını taklit edebilmesi ve bunun insanlar tarafından ayırt edilememesi durumunda geçilen Turing Testi ile atıldı. Bu test bugün hala geliştirilmektedir ve çok sayıda çalışmanın ve araştırmanın konusu olmaya devam etmektedir.
Birçok araştırmacı ise yapay zekanın modern başlangıç noktasının 1956'da gerçekleştirilen Dartmouth Konferansı olduğunu işaret ediyor. John McCarthy, Marvin Misky ve Claude Shannon, konferansta yapay zekayı, "akıllı makineler, özellikle de akıllı hesap programları yapmanın bilimi" olarak tanımladılar ve bu toplantıda birçok çalışmanın temelinin atılmasıyla birlikte McCarthy tarafından önerilen yapay zeka adı konmuştur. Ayrıca bu üçlü, toplumun 10 yıl içinde yani 1970'lerde makinelerle çevreleneceğine işaret ettiler. Ancak teknolojinin geliştirilmesi ve somut örneklerin verilmesi 1990'ları buldu.
Yapay Zeka'nın İlk Örneği
1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. İlk yapay sinir ağı temelli bilgisayar , 40 nöron ağı taklit etmek için 3000 vakum tüpü kullanılan SNARC (Stokastik Sinirsel Analog Güçlendirme Hesaplayıcısı),MIT'de Minsky ve Edmonds tarafından 1951'de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Üniversitesi'nde sürdüren McCarthy , Minsky, Shannon ve Rochester'le birlikte 1956 yılında Dartmouth'da iki aylık bir açık çalışma düzenledi. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır.
Türkiye'deki İlk Yapay Zeka Örneği
2015 yılında yapay zeka alanındaki yatırımlarına başlayan Etiya, bir yıllık Ar-Ge çalışmaları sonucunda Türkiye’nin ilk yapay zeka ürününü pazara sundu. Etiya’nın yapay zekası, yazılı iletişimin yoğunlukla kullanıldığı müşteri hizmetleri ve çağrı merkezlerine yönelik olarak geliştirildi. Ürün Türkçe doğal dil işleme yeteneği ile müşterilerden dijital kanallar üzerinden gelen yazılı e-posta, mesaj ya da sosyal medya içeriklerini otomatik analiz ederek müşteriye anında cevap verebiliyor veya konunun en kısa sürede çözülerek müşteriye dönüş yapılabilmesi için konunun uzmanı müşteri temsilcisine yönlendirilebiliyor.
LinkedIn tarafından öneriliyor
Yapay Zeka Türleri
1. Machine Learning (ML)
Bilgisayarları verilerden bilgi toplaması ve insan müdahalesi olmadan bu öğrenimleri uygulaması için yetkilendiren bir yapay zeka dalıdır. Eğer çözümün büyük bir veri setinin içinde gizli olduğu bir durumla karşılaşırsak, Machine Learning kurtarıcımız olur. ML, bu veri setini başarılı bir şekilde işler. Bu başarının sebebi, bir insanın kullanacağı sürenin çok küçük bir kısmında istenileni elde etmesidir. Aksi takdirde ise ulaşılamaz bir öngörü üretir.
2. Deep Learning
Deep Learning, sinir ağları denilen yapılar kullanır. Bu yapılar öğrenim sırasında verilen etiketlenmiş verilerden bilgi toplar ve bu bilgileri doğru çıktıyı oluşturmak için gerekli olan girdi özelliklerini öğrenmek için kullanır. Yeterli miktarda örnek işlendikten sonra, bu sinir ağları yeni, görülmemiş girdileri işlemeye ve başarılı bir şekilde sonuçlar döndürmeye başlar.
3. Natural Language Processing (NLP)
NLP, dilbilime kadar uzanır ve esas amacı doğal dili işlemek için bilgisayarlara olanak vermektir. Konuşmalar ve metinlerden oluşan veri setlerini efektif bir şekilde işlemek amacıyla, Machine Learning ve Deep Learning metodolojilerinin bilişimsel dilbilim ile olan kombinasyonlarını benimsemiştir.
4. Computer Vision
5. Explainable AI
KAYNAKÇA