Yapay Zeka Nedir ?
Yapay zeka, bir bilgisayar, robot teknolojisi ve bir insan gibi akıllıca düşünmek için bir analitik sistem öğretmenin yollarını araştıran bir teknoloji veya daha doğrusu modern bilimin bir yönüdür. Aslında, akıllı robot asistanlarının hayali, ilk bilgisayarların icadından çok önce ortaya çıktı.
Geçen yüzyılın 50'li yaşlarının ortalarındaki insanlar, bilgisayarların yeteneklerinden, özellikle bilgisayarların aynı anda birçok görevi doğru bir şekilde yerine getirme yeteneğinden büyük ölçüde etkilendiler. Bilim adamları ve yazarlar, hemen kafalarında düşünen makineler hakkında harika fikirlere sahipti. İlk yapay zeka teknolojileri bu dönemde ortaya çıkmaya başladı.
AI'da araştırma, bir kişinin zihinsel yeteneklerini inceleyerek ve elde edilen sonuçları bilgisayar alanına çevirerek gerçekleştirilir. Böylece yapay zeka, çok çeşitli kaynaklardan ve disiplinlerden bilgi alır. Bu bilişim, matematik, dilbilim, psikoloji, biyoloji, makine mühendisliğidir. Bilgisayarlar, büyük miktarda veriye dayalı insan zekasını simüle etmek için makine öğrenimi teknolojisini kullanır.
AI'nın ana hedefleri oldukça şeffaftır:
Akıllı davranışa sahip, bağımsız veya bir kişinin gözetiminde öğrenebilen, veri setine dayalı tahminler yapabilen ve hipotezler kurabilen analitik sistemlerin oluşturulması.
İnsan zekasının bir makinede uygulanması, insanlar gibi davranabilen robotik asistanların yaratılmasıdır: düşünmek, öğrenmek, anlamak ve verilen görevleri yerine getirmek
pmssx7a.jpg
Yapay Zekanın Gelişim Tarihi
"Yapay zeka" teriminin yazarı, programlamanın kurucusu, Lisp dilinin mucidi John McCarthy'ye atfedilir. 1956'da, geleceğin prestijli Turing Ödülü sahibi, Carnegie Mellon Üniversitesi'nde bir prototip AI programı sergiledi.
İnsanlık, 20. yüzyılın ilk çeyreğinde akıllı robotların hayalini kurmaya başladı. 1924'te ünlü yazar Karel Chapek, Londra'daki bir tiyatroda "Evrensel Robotlar" adlı oyunu sahneledi. Performans seyirciyi şaşırttı ve "robot" kelimesi sağlam bir şekilde yerleşti.
1943-45'te sinir ağlarını anlama ve yaratmanın temelleri atıldı ve 1950'de Alan Turing, bilimsel bir yayında entelektüel satranç oyununun bir analizini yayınladı. 1958'de ilk yapay zeka programlama dili olan Lisp ortaya çıktı.
1960 ve 1970 arasında, bir dizi bilim adamı, bilgisayarların doğal dili oldukça iyi bir düzeyde anlayabildiğini kanıtladı. 1965 yılında, İngilizce konuşabilen ilk robot asistanı olan Eliza geliştirildi. Bu yıllarda, AI'nın yönü ABD, SSCB ve diğer ülkelerin hükümet ve askeri örgütlerini çekmeye başladı. ABD Savunma Bakanlığı, 70'lerde, bir GPS prototipi olan sanal sokak haritaları projesini başlattı.
1969'da Stanford Üniversitesi'ndeki bilim adamları, bağımsız hareket edebilen, bazı verileri algılayabilen ve basit görevleri çözebilen bir AI robotu olan Sheki'yi yarattı.
Dört yıl sonra (1973) Edinburgh Üniversitesi'nde robot Freddie yaratıldı - AI ailesinin bu İskoç temsilcisi, farklı modeller bulmak ve toplamak için bilgisayar vizyonunu kullanabilirdi.
SSCB'de yapay zeka da hızla gelişti. Akademisyenler 1954-64'te Berg ve G.S. Pospelov, teoremleri otomatik olarak kanıtlayan "ALPEV LOMI" programını yarattı. Aynı yıllarda, Sovyet bilim adamları, insan beyninin örüntü tanımadaki aktivitesini simüle eden Bark algoritmasını geliştirdiler. 1968'de V.F. Turchin, REFAL sembolik veri işleme dilini yarattı.
1980'ler yapay zeka için bir atılımdı. Bilim adamları, öğrenme makineleri geliştirdiler - çözümler sunan, başlangıç düzeyinde kendi kendine öğrenmeyi bilen ve bir kişiyle sınırlı, ancak zaten doğal bir dilde iletişim kuran akıllı danışmanlar.
1997'de tanınmış bir satranç programı oluşturuldu - dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenen Deep Blue bilgisayar. Aynı yıllarda Japonya, sinir ağlarına dayalı 6. nesil bir bilgisayar için bir proje geliştirmeye başladı.
İlginç bir gerçek, 1989'da başka bir Derin Düşünce satranç programının uluslararası büyükusta Bent Larsen'i yenmesidir. Makine ve insan arasındaki bu düellodan sonra Garry Kasparov şunları söyledi:
"Bir entelektüel makine, satrançta en iyilerin en iyilerini alt edebilirse, o zaman en iyi müziği yazabilecek, en iyi kitapları yazabilecektir. Buna inanamıyorum. Bilim adamlarının 2800, yani benimkine denk zeka derecesine sahip bir bilgisayar yarattığını öğrendiğimde, insan ırkını korumak için makineyi bir satranç maçına davet edeceğim.
2000'li yıllarda robotiğe ilgi yeniden canlandı. AI, uzay endüstrisine aktif olarak tanıtılıyor ve ev alanında uzmanlaşıyor. Akıllı ev sistemleri ve "gelişmiş" ev cihazları ortaya çıkıyor. Robotlar Kismet ve Nomad, Antarktika'nın bölgelerini keşfediyor.
2008'den bu yana, uzmanlara göre 2030'da zirvesine ulaşması gereken teknolojik tekillik dönemi başlıyor. İnsanın bilgisayarla entegrasyonu başlar, insan beyninin yetenekleri artar ve biyoteknoloji ortaya çıkar.
ezayzc0.jpg
Yapay Zeka İlkeleri
Yapay zekanın geliştirilmesinin düşünülemeyeceği teknolojik ilkeleri tanımlamadan önce, robotiğin etik yasalarını tanımaya değer. 1942'de Isaac Asimov tarafından Round Dance adlı romanında ortaya çıkarıldılar:
Bir robot veya yapay zekaya sahip bir sistem, bir kişinin zarar görmesine izin verecek şekilde eylemiyle veya eylemsizliğiyle bir kişiye zarar veremez.
Robot, Birinci Kanuna aykırı olanlar dışında, kişiden aldığı emirlere uymak zorundadır.
Robot, Birinci ve İkinci Kanunlara aykırı değilse güvenliğine dikkat etmelidir.
Asimov'un romanının yayınlanmasından önce, yapay zeka, Mary Shelley'nin Frankenstein imajıyla ilişkilendirildi. Akıl sahibi bir kişinin yapay olarak yaratılmış bir görünümü, insanlara karşı isyan ediyor. Aynı korku hikayesi, ünlü Hollywood gişe rekorları kıran "Terminatör" e aktarıldı.
İlginç bir gerçek, 1986'da Isaac Asimov'un robotik yasalarına bir nokta daha eklemesidir. Yazar buna "sıfır" demeyi tercih etti:
0. Bir robot, sonunda (zararın) tüm insanlık için faydalı olacağını kanıtlamadıkça bir kişiye zarar veremez.
Etik yasaları ele aldıktan sonra, yapay zekanın teknolojik ilkelerine geçelim:
Makine öğrenimi (ML), kendi kendine öğrenme algoritmalarına dayalı yapay zeka geliştirme ilkesidir. Bu yaklaşıma insan katılımı, makinenin "belleğine" bir dizi bilgi yüklemek ve hedefler belirlemekle sınırlıdır. Birkaç MO yöntemi vardır: bir öğretmenle öğretim - bir kişi belirli bir hedef belirler, bir hipotezi test etmek veya bir kalıbı doğrulamak ister. Öğretmen olmadan öğrenme - akıllı veri işlemenin sonucu bilinmemektedir - bilgisayar bağımsız olarak kalıpları bulur, bir insan gibi düşünmeyi öğrenir. Derin öğrenme karma bir yöntemdir, temel fark büyük miktarda verinin işlenmesi ve sinir ağlarının kullanılmasıdır.
Bir sinir ağı, canlı bir organizmanın sinir hücrelerinin yapısını ve işleyişini simüle eden matematiksel bir modeldir. Buna göre ideal olarak kendi kendine öğrenen bir sistemdir. İlkeyi teknolojik bir temele aktarırsak, sinir ağı büyük ölçekli bir projede tek bir görevi yerine getiren bir dizi işlemcidir. Başka bir deyişle, bir süper bilgisayar, birçok sıradan bilgisayardan oluşan bir ağdır.
Derin öğrenme, yapay zekanın ayrı bir ilkesi olarak kabul edilir, çünkü bu yöntem büyük miktarda bilgideki kalıpları tespit etmek için kullanılır. Bir kişi için böyle dayanılmaz bir iş için bilgisayar ileri teknikler kullanır.
Bilişsel bilgi işlem, insan etkileşimi gibi doğal insan-bilgisayar etkileşimi süreçlerini inceleyen ve uygulayan bir AI alanıdır. Yapay zeka teknolojisinin amacı, konuşma, yaratıcı ve analitik düşünme gibi daha yüksek düzeydeki insan faaliyetlerini tamamen taklit etmektir.
Bilgisayarla görme, grafik ve video görüntülerini tanımak için kullanılan bir AI yönüdür. Günümüzde makine zekası, grafiksel verileri işleyip analiz edebiliyor ve bilgileri ortamına uygun olarak yorumlayabiliyor.
Sentezlenmiş konuşma. Bilgisayarlar zaten insan konuşmasını anlayabilir, analiz edebilir ve yeniden üretebilir. Konuşma komutlarını kullanarak programları, bilgisayarları ve gadget'ları zaten kontrol edebiliyoruz. Örneğin, Siri veya Google asistanı, Yandex'deki Alice ve diğerleri.
Ayrıca, etkileşimli veri işlemenin kalbi olan güçlü GPU'lar olmadan yapay zekanın varlığını hayal etmek zor. AI'yı çeşitli programlara ve cihazlara entegre etmek için API teknolojisine ihtiyaç vardır - uygulama programlama ara yüzleri. API'yi kullanarak herhangi bir bilgisayar sistemine kolayca yapay zeka teknolojileri ekleyebilirsiniz: ev güvenliği, akıllı ev, CNC ekipmanı ve daha fazlası.
Yapay Zekanın Kullanım Alanı
Yapay zeka, yavaş yavaş insan faaliyetinin tüm dallarına girerek geleneksel yazılım sistemlerini akıllı hale getiriyor:
Tıp ve sağlık. Bilgisayar sistemleri hastaların kayıtlarını tutar, teşhis sonuçlarının kodunun çözülmesine yardımcı olur. Örneğin, ultrason, röntgen, tomografi ve diğer tıbbi ekipmanların görüntüleri. Akıllı sistemler, bir hastadaki belirtilerin varlığına dayalı olarak bir hastalığı bile tanımlayabilir ve optimal tedavi seçenekleri önerebilir. Google uygulama mağazasında sağlıklı bir yaşam sürmenize yardımcı olacak programları bulabilirsiniz. Bu uygulamalar, bir kişinin stres düzeyini belirlemek için telefonun ekranına parmaklarınızla dokunduğunuzda kalp atış hızınızı ve vücut ısınızı ölçer ve bunun nasıl azaltılacağına ilişkin ipuçları sağlar.
Yapay zeka, bir bilgisayar, robot teknolojisi ve bir insan gibi akıllıca düşünmek için bir analitik sistem öğretmenin yollarını araştıran bir teknoloji veya daha doğrusu modern bilimin bir yönüdür. Aslında, akıllı robot asistanlarının hayali, ilk bilgisayarların icadından çok önce ortaya çıktı.
Geçen yüzyılın 50'li yaşlarının ortalarındaki insanlar, bilgisayarların yeteneklerinden, özellikle bilgisayarların aynı anda birçok görevi doğru bir şekilde yerine getirme yeteneğinden büyük ölçüde etkilendiler. Bilim adamları ve yazarlar, hemen kafalarında düşünen makineler hakkında harika fikirlere sahipti. İlk yapay zeka teknolojileri bu dönemde ortaya çıkmaya başladı.
AI'da araştırma, bir kişinin zihinsel yeteneklerini inceleyerek ve elde edilen sonuçları bilgisayar alanına çevirerek gerçekleştirilir. Böylece yapay zeka, çok çeşitli kaynaklardan ve disiplinlerden bilgi alır. Bu bilişim, matematik, dilbilim, psikoloji, biyoloji, makine mühendisliğidir. Bilgisayarlar, büyük miktarda veriye dayalı insan zekasını simüle etmek için makine öğrenimi teknolojisini kullanır.
AI'nın ana hedefleri oldukça şeffaftır:
Akıllı davranışa sahip, bağımsız veya bir kişinin gözetiminde öğrenebilen, veri setine dayalı tahminler yapabilen ve hipotezler kurabilen analitik sistemlerin oluşturulması.
İnsan zekasının bir makinede uygulanması, insanlar gibi davranabilen robotik asistanların yaratılmasıdır: düşünmek, öğrenmek, anlamak ve verilen görevleri yerine getirmek
pmssx7a.jpg
Yapay Zekanın Gelişim Tarihi
"Yapay zeka" teriminin yazarı, programlamanın kurucusu, Lisp dilinin mucidi John McCarthy'ye atfedilir. 1956'da, geleceğin prestijli Turing Ödülü sahibi, Carnegie Mellon Üniversitesi'nde bir prototip AI programı sergiledi.
İnsanlık, 20. yüzyılın ilk çeyreğinde akıllı robotların hayalini kurmaya başladı. 1924'te ünlü yazar Karel Chapek, Londra'daki bir tiyatroda "Evrensel Robotlar" adlı oyunu sahneledi. Performans seyirciyi şaşırttı ve "robot" kelimesi sağlam bir şekilde yerleşti.
1943-45'te sinir ağlarını anlama ve yaratmanın temelleri atıldı ve 1950'de Alan Turing, bilimsel bir yayında entelektüel satranç oyununun bir analizini yayınladı. 1958'de ilk yapay zeka programlama dili olan Lisp ortaya çıktı.
1960 ve 1970 arasında, bir dizi bilim adamı, bilgisayarların doğal dili oldukça iyi bir düzeyde anlayabildiğini kanıtladı. 1965 yılında, İngilizce konuşabilen ilk robot asistanı olan Eliza geliştirildi. Bu yıllarda, AI'nın yönü ABD, SSCB ve diğer ülkelerin hükümet ve askeri örgütlerini çekmeye başladı. ABD Savunma Bakanlığı, 70'lerde, bir GPS prototipi olan sanal sokak haritaları projesini başlattı.
1969'da Stanford Üniversitesi'ndeki bilim adamları, bağımsız hareket edebilen, bazı verileri algılayabilen ve basit görevleri çözebilen bir AI robotu olan Sheki'yi yarattı.
Dört yıl sonra (1973) Edinburgh Üniversitesi'nde robot Freddie yaratıldı - AI ailesinin bu İskoç temsilcisi, farklı modeller bulmak ve toplamak için bilgisayar vizyonunu kullanabilirdi.
SSCB'de yapay zeka da hızla gelişti. Akademisyenler 1954-64'te Berg ve G.S. Pospelov, teoremleri otomatik olarak kanıtlayan "ALPEV LOMI" programını yarattı. Aynı yıllarda, Sovyet bilim adamları, insan beyninin örüntü tanımadaki aktivitesini simüle eden Bark algoritmasını geliştirdiler. 1968'de V.F. Turchin, REFAL sembolik veri işleme dilini yarattı.
1980'ler yapay zeka için bir atılımdı. Bilim adamları, öğrenme makineleri geliştirdiler - çözümler sunan, başlangıç düzeyinde kendi kendine öğrenmeyi bilen ve bir kişiyle sınırlı, ancak zaten doğal bir dilde iletişim kuran akıllı danışmanlar.
1997'de tanınmış bir satranç programı oluşturuldu - dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenen Deep Blue bilgisayar. Aynı yıllarda Japonya, sinir ağlarına dayalı 6. nesil bir bilgisayar için bir proje geliştirmeye başladı.
İlginç bir gerçek, 1989'da başka bir Derin Düşünce satranç programının uluslararası büyükusta Bent Larsen'i yenmesidir. Makine ve insan arasındaki bu düellodan sonra Garry Kasparov şunları söyledi:
"Bir entelektüel makine, satrançta en iyilerin en iyilerini alt edebilirse, o zaman en iyi müziği yazabilecek, en iyi kitapları yazabilecektir. Buna inanamıyorum. Bilim adamlarının 2800, yani benimkine denk zeka derecesine sahip bir bilgisayar yarattığını öğrendiğimde, insan ırkını korumak için makineyi bir satranç maçına davet edeceğim.
2000'li yıllarda robotiğe ilgi yeniden canlandı. AI, uzay endüstrisine aktif olarak tanıtılıyor ve ev alanında uzmanlaşıyor. Akıllı ev sistemleri ve "gelişmiş" ev cihazları ortaya çıkıyor. Robotlar Kismet ve Nomad, Antarktika'nın bölgelerini keşfediyor.
2008'den bu yana, uzmanlara göre 2030'da zirvesine ulaşması gereken teknolojik tekillik dönemi başlıyor. İnsanın bilgisayarla entegrasyonu başlar, insan beyninin yetenekleri artar ve biyoteknoloji ortaya çıkar.
ezayzc0.jpg
Yapay Zeka İlkeleri
Yapay zekanın geliştirilmesinin düşünülemeyeceği teknolojik ilkeleri tanımlamadan önce, robotiğin etik yasalarını tanımaya değer. 1942'de Isaac Asimov tarafından Round Dance adlı romanında ortaya çıkarıldılar:
Bir robot veya yapay zekaya sahip bir sistem, bir kişinin zarar görmesine izin verecek şekilde eylemiyle veya eylemsizliğiyle bir kişiye zarar veremez.
Robot, Birinci Kanuna aykırı olanlar dışında, kişiden aldığı emirlere uymak zorundadır.
Robot, Birinci ve İkinci Kanunlara aykırı değilse güvenliğine dikkat etmelidir.
Asimov'un romanının yayınlanmasından önce, yapay zeka, Mary Shelley'nin Frankenstein imajıyla ilişkilendirildi. Akıl sahibi bir kişinin yapay olarak yaratılmış bir görünümü, insanlara karşı isyan ediyor. Aynı korku hikayesi, ünlü Hollywood gişe rekorları kıran "Terminatör" e aktarıldı.
İlginç bir gerçek, 1986'da Isaac Asimov'un robotik yasalarına bir nokta daha eklemesidir. Yazar buna "sıfır" demeyi tercih etti:
0. Bir robot, sonunda (zararın) tüm insanlık için faydalı olacağını kanıtlamadıkça bir kişiye zarar veremez.
Etik yasaları ele aldıktan sonra, yapay zekanın teknolojik ilkelerine geçelim:
Makine öğrenimi (ML), kendi kendine öğrenme algoritmalarına dayalı yapay zeka geliştirme ilkesidir. Bu yaklaşıma insan katılımı, makinenin "belleğine" bir dizi bilgi yüklemek ve hedefler belirlemekle sınırlıdır. Birkaç MO yöntemi vardır: bir öğretmenle öğretim - bir kişi belirli bir hedef belirler, bir hipotezi test etmek veya bir kalıbı doğrulamak ister. Öğretmen olmadan öğrenme - akıllı veri işlemenin sonucu bilinmemektedir - bilgisayar bağımsız olarak kalıpları bulur, bir insan gibi düşünmeyi öğrenir. Derin öğrenme karma bir yöntemdir, temel fark büyük miktarda verinin işlenmesi ve sinir ağlarının kullanılmasıdır.
Bir sinir ağı, canlı bir organizmanın sinir hücrelerinin yapısını ve işleyişini simüle eden matematiksel bir modeldir. Buna göre ideal olarak kendi kendine öğrenen bir sistemdir. İlkeyi teknolojik bir temele aktarırsak, sinir ağı büyük ölçekli bir projede tek bir görevi yerine getiren bir dizi işlemcidir. Başka bir deyişle, bir süper bilgisayar, birçok sıradan bilgisayardan oluşan bir ağdır.
Derin öğrenme, yapay zekanın ayrı bir ilkesi olarak kabul edilir, çünkü bu yöntem büyük miktarda bilgideki kalıpları tespit etmek için kullanılır. Bir kişi için böyle dayanılmaz bir iş için bilgisayar ileri teknikler kullanır.
Bilişsel bilgi işlem, insan etkileşimi gibi doğal insan-bilgisayar etkileşimi süreçlerini inceleyen ve uygulayan bir AI alanıdır. Yapay zeka teknolojisinin amacı, konuşma, yaratıcı ve analitik düşünme gibi daha yüksek düzeydeki insan faaliyetlerini tamamen taklit etmektir.
Bilgisayarla görme, grafik ve video görüntülerini tanımak için kullanılan bir AI yönüdür. Günümüzde makine zekası, grafiksel verileri işleyip analiz edebiliyor ve bilgileri ortamına uygun olarak yorumlayabiliyor.
Sentezlenmiş konuşma. Bilgisayarlar zaten insan konuşmasını anlayabilir, analiz edebilir ve yeniden üretebilir. Konuşma komutlarını kullanarak programları, bilgisayarları ve gadget'ları zaten kontrol edebiliyoruz. Örneğin, Siri veya Google asistanı, Yandex'deki Alice ve diğerleri.
Ayrıca, etkileşimli veri işlemenin kalbi olan güçlü GPU'lar olmadan yapay zekanın varlığını hayal etmek zor. AI'yı çeşitli programlara ve cihazlara entegre etmek için API teknolojisine ihtiyaç vardır - uygulama programlama ara yüzleri. API'yi kullanarak herhangi bir bilgisayar sistemine kolayca yapay zeka teknolojileri ekleyebilirsiniz: ev güvenliği, akıllı ev, CNC ekipmanı ve daha fazlası.
Yapay Zekanın Kullanım Alanı
Yapay zeka, yavaş yavaş insan faaliyetinin tüm dallarına girerek geleneksel yazılım sistemlerini akıllı hale getiriyor:
Tıp ve sağlık. Bilgisayar sistemleri hastaların kayıtlarını tutar, teşhis sonuçlarının kodunun çözülmesine yardımcı olur. Örneğin, ultrason, röntgen, tomografi ve diğer tıbbi ekipmanların görüntüleri. Akıllı sistemler, bir hastadaki belirtilerin varlığına dayalı olarak bir hastalığı bile tanımlayabilir ve optimal tedavi seçenekleri önerebilir. Google uygulama mağazasında sağlıklı bir yaşam sürmenize yardımcı olacak programları bulabilirsiniz. Bu uygulamalar, bir kişinin stres düzeyini belirlemek için telefonun ekranına parmaklarınızla dokunduğunuzda kalp atış hızınızı ve vücut ısınızı ölçer ve bunun nasıl azaltılacağına ilişkin ipuçları sağlar.
