Yapay Zekâ
Yapay zekâ, tarihi 50 yıl öncesine, bilgisayar biliminin ortaya çıkışına, dayanmasına karşın, günümüzde yüzyılın teknolojisi olarak görülmektedir. Peki, yapay zekâyı öne çıkaran, birçok bilimin odak noktası haline getiren neydi?Birçok bilimin diyoruz, çünkü yapay zekâ yalnızca bilgisayar biliminin konusu olmakla kalmamaktadır. Bu da, yapay zekânın anlaşılabilmesi için felsefesinin yapılması ve insan psikolojisinin enine boyuna incelenmesi gibi diğer bilimlerin desteğini gerektirir.
Çünkü zekâ insana özgüdür. Eğer bizim yapay zekâ ile olan amacımız da, düşünme, çözüm üretme, yorum yapma, olaylar arasında ilişki kurabilme, sosyal diyaloglar kurma gibi insana özgü nitelikleri çeşitli sistemler aracılığıyla bilgisayarlara kazandırma ise, öncelikle bu niteliklerin yapay olmayanı, yani insanda doğuştan var olanı, tüm yönleriyle açıklığa kavuşturulmalıdır. Sözgelimi, bir elmanın biyolojik yapısının tam olarak bilinmemesi durumunda, genetik yöntemler aracılığıyla kopyasının, yapayının yapılması mümkün olmayacaktır. Bu ise, bilgisayar biliminin konusu dışına çıkmaktadır.
Yapay Zeka Üzerine Görüşler;
Öyle ise, günümüzde yapay zekâ üzerine, diğer bilimlerle etkileşim olarak yapılan çalışmaların ne gibi sonuçlar verdiğini/verebileceğini değerlendirelim. Konunun anlaşılabilirliği açısından değerlendirmelerimizi bir örnek üzerinde yapalım. Ders çalışırken yeteri kadar hâkim olamadığımız bir konuda herhangi bir soruyla karşılaştığımızı düşünelim. Yeteri kadar konunun hâkimi olmadığımızdan, önyargılı tavırla zihnimizde oluşacak olası düşünce şudur: “Muhtemelen ben bu soruyu çözemeyeceğim, ancak sorunun üzerine gidersem belki bir şeyler çıkabilir.” Şimdi sıra yapay zekâda. Bir bilgisayar böyle bir durumda ne yapabilirdi? Cümlenin başıyla ilerleyelim. “Muhtemelen” ifadesini görüyoruz. Bir yapay sistemin herhangi bir soruna “muhtemelen” gibi bir olasılık ifadesiyle yaklaşması günümüz hatta bazı kimselerce hiçbir zaman için mümkün görünmüyor. Yapay zekâ, karşılaştığı sorun konusunda eğitilmişse kesinlikle o sorunu çözer, aksi de mümkündür. Örnek cümlemizde ilerleyelim. Şimdi ise “çözemeyeceğim” ifadesiyle bir sonuca, yargıya varılıyor derken “ancak” bağlacıyla tüm varılan sonuçlar insan zekâsında bir kenara bırakılarak, soruna yeni bir bakış açısı getiriliyor. Kişi, sorunun üzerine gitmeyi tercih ederek çözüm üretiyor. Ancak, yapay zekânın bu noktada eli kolu bağlı kalıyor. Yapay zekâ, ya kesin bir sonuca varabiliyor, ya da varamıyor. Sorunlara, ihtimal dahilinde yaklaşamıyor, kendi algoritmasıyla belirlenen çizgilerin dışına çıkamıyor. Ayrıca soruna farklı bir bakış açısı da getiremiyor. Yapay zeka ile ilgili bu değerlendirmeleri yaparken insan psikolojisinin anlaşılmasının yapay zekanın da anlaşılmasında ne kadar önemli olduğunu görmüş olduk.
Tüm bunların dışında, yapay zekâ ile ilgili varılan bu sonuçların, değişen ve gelişen teknolojinin neler getirebileceğini düşünmeden, “karamsar ve kesin yargılara varmak” diye yorumlayan ve bu doğrultuda çalışmalarını sürdüren kimseler de vardır. Bu düşünce sahibi bilim insanlarının, olaylara açıklık getirme şeklini de geçmişe dayandırılan bir örnekle açıklayalım. Yüzyıllar öncesinde yaşamış bir insanın, telefonla konuşan bir insanın ne yaptığına anlam verememesi bu durumu açıklar. Belki şuan ki teknoloji yapay zekânın tamamen insan zekâsı gibi işlemesine olanak tanımasa da, bundan sonrası için yorum yapmak yanlış olabilir. Çünkü şu an çok zor görülen insandaki karmaşık sinir sistemi yapısının, bilgisayarlara aktarılması, günümüz teknolojisiyle olanaksız görülmektedir. Ancak, bilimin şu an çözüm üretemediği noktada araya felsefe giriyor ve farklı düşünceler ve sonuçlar ortaya çıkıyor.
İnsan beyninde yaklaşık 1000 tane olarak varsayılan, sinir hücreleri arasında, rakamlarla ifade etmekte güçlük çekilecek sayıda sinaptik bağlar vardır. Bu bağları yapaylaştırıp, bilgisayar sistemlerine aktardığımız düşünüldüğünde, bu bilgisayarın tüm dünyayı kaplayacağı düşünülmektedir. İşte bu sonuç akla ilk olarak IBM’in bir yöneticisinin şu sözlerini akla getiriyor: “Bilgisayarlar ne kadar küçülürse küçülsün, bir odadan daha küçük olamaz.” Şimdi ise az önce ortaya konulan düşünceye baktığımızda, neden dünya büyüklüğünde olacağını varsaydığımız bilgisayarlar gelecekte cebimizde biz yapay zekâsıyla yol gösterici olmasın, diyoruz.
Yapay zekânın geleceği hakkında çatışan bu iki düşünce, belki de “yapay zekâ” kavramının gizemini ve öne çıkış nedenini ortaya koyuyor. Yine yapay zekânın önemi üzerine Massachusetts Teknoloji Üniversitesi (MIT) Bilgisayar Bilimi Laboratuarı yöneticilerinden Edward Frankın şu sözleri söylüyor: “Tarihte üç büyük olay vardır. Bunlardan ilki; evrenin oluşumudur. İkincisi, yaşamın başlangıcının olmasıdır. Bu ikisiyle aynı derecede önemli olan üçüncüsü ve belki de daha önemlisi ise, yapay zekânın ortaya çıkışıdır.”
Yapay Sinir Ağları;
Günümüz yapay zekâ anlayışı üzerine kurulu olan bu iki düşüncenin, zihnimizde yapay zekâ kavramı üzerine bazı oluşumları var ettiğini umut ederek, yapay zekâ konusunun belkemiği olan “yapay sinir ağları (ysa)” üzerine rotamızı çeviriyoruz.
Yapay sinir ağları, insanda var olan karmaşık sinir sistemi yapısının simule edilmesiyle oluşur. Bu benzetim (simülasyon) sonucunda, yapay sinir ağlarının kazandığı özelliklere bakalım. Ancak bunun öncesinde bu sistemlerin insanın tabii zekâsındaki işleyişine bakalım.
İnsan doğumuyla beraber çevresiyle etkileşime girerek öğrenme sürecine başlar. Bu öğrenme şekli görmeye ve denemeye dayalı olan bir öğrenim şeklidir. İnsanoğlunun bu öğrenme eylemi, beyinde nöronlar (sinir hücreleri) arasındaki sinaptik bağların kurulmasıyla gerçekleşir (bir nehir üzerine köprünün kurulmasıyla ulaşımın sağlanabilmesi gibi). Köprünün kurulması sinaptik bağlantının gerçekleşmiş olması, dolayısıyla öğrenme işleminin sağlanması demektir. Ancak bu işlem az sayıda kurulan sinaptik bağın eseri değildir. Çok fazla sayıda bağlanan ki bu bağlantıların aktarıldığı bilgisayarın dünyayı kaplayacağını söylemiştik, nöronlar ağsı yapılar oluşturarak insanda sinir sistemini meydana getirir. Öğrenilenler, elde edilen yeni tecrübeler bu sistemin gelişiminde ve ayarlanmasında kullanılır. Bu sayede insan, olaylara ayarlandığı şekliyle karşılık verir, olaylar karşısında tereddüde düşer, seçim yapar… Bu sistem temel bazı özelliklere ayrılarak, günümüz bilgisayar sistemlerine uygulanabilmektedir. Bu da “yapay sinir ağları” ile mümkün olmaktır. Temel bazı özelliklere ayırmak ise uygulanabilirliği kolaylaştırmaktadır.
YSA’nın ele alacağımız ilk özelliği doğrusal olmasıdır. Bu yapay ağlar bir sorun karşısında doğrusal sonuç üretmezler. Yani sorun tekbir elden çözüme kavuşturulmaz. Sorun, tüm ağa dağıtılarak sonuca ulaştırılır. Bu paralel dağılmış yapı, günümüz bilgisayarlarında var olan işlemcilerin, sorunları sırayla, tek bir elden işlemesinden farklıdır. Bu yöntemle çalıştığı için işlemciler, İngilizcede CPU (Central Process Unit) diye adlandırılır. Bu kısaltmanın Türkçe karşılığına baktığımızda ise “Merkezi İşlem Birimi” olduğunu görürüz. Ancak, yapay sinir ağlarında kompleks bir problem ağa küçük sorunlar olarak dağıtılarak, problem çözülür. Bu yapay sinir ağlarının karmaşık problemler karşısında çözüme ulaşma yeteneğini gösterir. Tıpkı insan zekâsı gibi…
YSA’nın bir diğer özelliği, sistemin öğrenme şekli ve sorunlar karşısında ürettiği alternatifler üzerinedir. İnsandaki sinir sistemini hatırlayalım. Görerek ve deneyimlerle sağlanan öğrenme, bilgisayar sistemlerine, programa önceden girdiler verip sonuçlar üretmesini sağlayarak uyarlanmıştır. Bu durumda bilgisayar, girdi ve çıktıklarla eğitilmemiş sorunlara çözüm üretemez. Ancak, sistem eş zamanlı öğrenmeye programlanmışsa, eğitime de eş zamanlı olarak devam edebilir. Bu, değişimlere uygun sonuçlar üretebilecek bir yapıda programlanmasıyla sağlanabilir. Bu sayede, sistem gerçek zamanda eğitime devam ederek, soruna çözüm üretebilecektir. Bunu yolunu kaybeden bir turistin, elindeki haritayla yolunu bulmasına benzetebiliriz. Ayrıca, yapay sinir ağları çözüm üretemediği sorunlarda bazı genellemelere giderek çözüm sunabilir. Buna en basit örnek, yapay zekâ ile üretilmiş chatbot uygulamalarıdır. Bu programlar sizle karşılıklı sohbet ediyormuş gibi davranır. Sizin yazdıklarınıza uygun bir eğitim de geçmediğinde bazı genellemelere giderek sizi yanıt verir. Örneğin uygulamaya klavyeden rasgele tuşlara basarak bir girdi gönderdiğinizde, program buna karşılık veremeyeceğinden “geçelim bunları” gibi bir çıktı üreterek, çözüm sunabilir. Elbette, sistemin bu cevabı üretebilmesi için bu alanda eğitilmiş olması gerekir.
Yapay zekâyı, doğal zekâ olma yolunda ilerleten bir diğer özelliği ise, sistemin uzun ve karmaşık ağlardan oluşuyor olmasıdır. Bu özellik, karmaşık bir sorunun çözümünde, paralel şekillenmiş ağa dağıtılan sorun kümelerinin bazılarının çözüme ulaştırılamaması durumunda, sistemin üreteceği sonucun, bu durumdan çok daha az etkilenmesini sağlayacaktır. Bu özelliği de bir örnekle daha açık bir şekilde ifade edelim. Bir ağaç kökten kesilirse tüm yaşamsal fonksiyonlarını kaybeder ve işlevini yerine getiremez. Ancak, ağacın bir dalının kesilmesi ağacın yaşamsal fonksiyonlarını yerine getirmesi açısından bir engel teşkil etmez. Bu iki durumu mukayese edecek olursak, ilk durumda sistem tamamen çöküntüye uğrayacaktır ve çözüm üretilemeyecektir. İkinci durumda ise, göz ardı edilebilecek küçük bir aksaklıkla, sorunu çözüme ulaştırabilecektir. YSA’nın bu son özelliğiyle birlikte, günümüz YSA’sının öne çıkan niteliklerini bitirmiş olduk.
Sonuç;
“Yapay zekâ” günümüz teknolojisinin gözde alanlarından biri. Bu sayede, gelişen teknoloji ve üretilen algoritmalarla birlikte hızla gelişecektir. Bu alan üzerinde yapılacak olan gerek bilimsel çalışmalar gerekse de felsefi çıkarımlar, yapay zekâya ve onun ördüğü ağlara yeni gelişmeler sağlayacak ve yeni rotalar belirleyecektir. Bunun birlikte, bilgisayarların işlem yeteneği ve insan zekasının esnekliği her alanda insanlığın yararına üretimler yapabilecektir. Bu gelişmelerin olumsuz yanları da olabileceği gibi, bunları şimdiden kestirmek zor olacaktır.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder