Yapay Zeka Nedir? Tarihi, Türleri ve Uygulamaları

Teknolojinin gelişmesiyle beraber her alanda gördüğümüz yapay zeka birçok alanda kullanılmaktadır. Bu yazımızda ise yapay zeka nedir, tarihi, türleri ve uygulamalarının ne olduğuna dair bilgiler paylaşacağız.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka (AI), insan eli ile inşa edilmiş, makine ve robotlara yüklenen sayısal bir akıldır. Yapay zeka sorun çözme ve öğrenme gibi bilişsel kuvvetlerin insanlar gibi yapılabildiği akıllı makinelerdir. AI hedefe ulaşmada başarı şansı yüksek olan sistemler tanımlanabilir. Yapay zeka tanımladığı 3 bilişsel beceri ile süreçlerini yürütür: öğrenme, akıl yürütme, kendini düzeltme.

Öğrenme Süreçleri: Yapay zeka öğrenme süreçleri yönetimi konusunda başarılı sistemlerdir. AI elde ettiği verileri nasıl işlenmesi gerektiği konusuna odaklanan algoritmalar ile çalışır. Yapay Zeka, algoritmaları belirlenen işlemler doğrultusunda cihazları yönlendirerek işlemlerin tamamlanması için kullanır.

Muhakeme Süreçleri: AI, algoritmalar arasında doğru sonuca en kısa şekilde ulaşmanın yolunu bulabilmek için akıl yürütme yöntemi ile süreçleri yönetir.

Kendini Düzeltme Süreçleri: AI, mevcut algoritmalara yeni bilgiler eklenerek sürekli gelişim içindedir. Bu sayede mümkün olan en doğru sonuca ulaşılabilir.

Güçlü AI ve Zayıf AI: AI, güçlü ve zayıf olarak birçok alanda kullanılır. Zayıf AI kendisine verilen görevleri tamamlamaya odaklanan bir yapay zeka sistemidir. Siri gibi endüstriyel robotlar ve otonom cihazlar zayıf AI kullanır. Güçlü zeka ise yapay genel zeka (AGI) olarak bilinir. AGI bir insan beyninde tanımlanan tüm bilişsel yeteneklerin taklidi ile bilgiyi işlemek için kullanılır. Bu işlem için bulanık mantık (fuzzy logic) kullanarak problemleri çözümlemektedir. Güçlü AI Turing Testi ve Çin Odası deneyini tamamlamalıdır.

Yapay Zekaya Karşı Artırılmış Zekâ

Yapay zekanın popüler kültürün çok aşina oluğu bir konu olduğunu düşünen uzmanlar yapay zekâ kullanımında insanların farklı beklentileri olduklarını ifade ederler. Yapay zekanın gerek filmler gerekse yapılan yorumlar nedeniyle farklı bir şekilde aksettirilmesi nedeniyle uzmanlar Artırılmış zekâ olarak kullanılmasını önerirler.

Yapay Zekanın Etik Kullanımı

Her alanda kullanılabilen yapa zeka araçları kullananlara birçok kolaylık sağlamanın yanında bit yapay zekanın etikliği tartışma konusu olmaktadır. Zira yapay zeka ona öğretilenler doğrultusunda zekasını kullanabilen bir sistemdir. Kötü öğrenen bir yapay zekâ ona verilen bilgileri işleyerek farklı sonuçlara ulaşabilir. Bu nedenle yapay zekanın yakından takibi yapılmalıdır. Yapay zekanın etik kullanımı için yapay zeka eğitim süreçlerine etiğin dahil edilmesi gerekir.

Derin öğrenme ve üretken karşıtı ağ yapılanmalarında etiğin kullanımı kendi kendine öğrenen yapay zekanın kullanıldığı zamanlarda daha da önem kazanmaktadır. Yapay zekanın etik kullanımında bir diğer önemli faktör açıklanabilirliktir. Açıklanabilirlik sorunu bir insan tarafından verilen kararın açıklanabildiği ancak kararın bir makine tarafından verildiğinde nedeninin açıklanamadığı durumdur. Bu sorun yapay zekanın kullanılmasında büyük bir engel teşkil etmektedir.

Yapay Zeka Bileşenleri

Yapay zekâ üzerindeki artan hype etkisi yapay zekanın tanımlanmasını zorlaştırıyor. Yapay zekâ algoritmaları yazmak belirli bir donanım ve yazılım bilgisi gerektiriyor. Yapay zekâ ile eşanlamlı olan diller bulunmuyor. Ancak yapay zeka ve makine öğrenme algoritmaları yazmak için Python, R ve Java programlama dilleri kullanılıyor.

Hizmet Olarak AI (AIaaS)

Yapay zeka kullanımı gerek yazılım ve gerek personel giderleri açısından oldukça pahalı olabiliyor. Bu nedenle yapay zekanın şirketlerin kullanımına sunulması için bir hizmet olarak yapay zekâ (AIaaS) platformu kullanılıyor. AIaaS ile birçok şirket deneyler yapabiliyor. Bu alanda hizmet veren Amazon AI, Microsoft Bilişsel Hizmetler, IBM Watson Assistant, Google AI en çok bilinen platformlardandır.

Yapay Zekanın Türleri

Michigan Eyalet Üniversitesi tarafından yayımlanan bir makaleye göre yapay zekanın ileride 4 türe ayrılabileceği açıklandı.

Reaktif Makineler: Reaktif Makineler son derece kısıtlı bilgiye sahip olan en eski yapay zekâ formlarından biridir. Reaktif makinelerin bir hafızası olmadığı için deneyimleme yapamaz ve sadece tanımladığı bilgiler üzerinden tahminlerde bulunur.
Sınırlı Hafıza: Sınırlı hafıza, bir hafızaya sahip olan yapay zeka formudur. Bu yapay zekâ türü geçmiş deneyimlerini kararları için değerlendirebilir. Mevcut birçok yapay zeka sınırlı hafıza türündedir. Kendi kendine giden taşıtlar veya ezberden konuşan robotlar bu yapay zekâ ile sınırlandırılmışlardır.
Zihin Teorisi: Bir psikoloji terimi olan zihin teorisinin yapay zekada kullanılması sonucu makinenin sosyal bir zekaya sahip olacağının varsayılmasıdır. Yapay zekanın zihinsel durumlardan çıkarım yaparak davranış tahmininde bulunması halinde insan niyetinin yapay zekâ tarafından anlaşılmasına olanak tanıyacaktır.
Öz Farkındalık (Bilinç): Öz farkındalık bir yapay zekanın kendini bir birey olarak görmesi ve iç gözlem yeteneğine sahip olmasının varsayılmasıdır. Öz farkındalığa sahip bir yapay zekâ henüz tasarlanmamıştır.

Bilişsel Bilişim (Cognitive Computing) ve Yapay Zeka

Bilişsel bilişim bir makinenin öğrenme, düşünme, neden sonuç ilişkisi kurma ve analiz etme gibi insan yeteneklerini taklit etmesidir. Yapay zekaysa, bir makinenin insan zihninin bir simülasyonudur, AI öğrenir ve bilgilere tepki verir.

AI Teknolojisi Örnekleri

Otomasyon: Tam otomasyon üretim sağlayanlar yapay zekayla otomasyon birleşimi ile görev hacmini genişletecektir. Bu sayede kurumsal işlemlerin çok önemli bir kısmı otomatikleşecektir.
Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi diğer adıyla machine learning program talimatlarını yerine getirmek yerine örnek girişlerden tahmin yürüterek karar alan yapay zekaları inceleyen bilim dalıdır. Üç tür makine öğrenim algoritması vardır.
Denetimli Öğrenme: Denetimli makine öğrenimi belirsizlik içinde bir yapay zekanın tahmin yürütebilmesi için bir modelin eğitilmesidir. Denetimli makinede veri seti ve yanıtlar vardır. Bu veri seti ve yanıtları kullanarak olağan tahminler oluşturur.
Denetimsiz Öğrenme: Denetimsiz öğrenmede veri seti yoktur. Verilerin ortak noktalarını bularak onları kümelendirir ve anlamlı bir veri elde etmeye çalışır.
Pekiştirmeli Öğrenme: Pekiştirmeli öğrenme amacına ulaşmak için yapılması gerekenleri öğrenen ve davranışçılıktan esinlenen bir makine öğrenme türüdür. Makine Görüsü (Computer Vision) Makine görüsü bir makinenin görme kabiliyetidir. Bu yöntem, video kameralar ile analog veriyi dijital veriye dönüştürerek analiz eder. Makine görüsü biyolojiye bağlı değildir ve nesnelerin ardını görebilecek şekilde tasarlanabilir.
Doğal Dil İşleme: Doğal dil işleme diğer adıyla NLP, insan dilinin işlenmesi ve kullanılması için araştırma yapan bir bilim dalıdır. Bu yöntem ile metin çevirisi ve duygu analizi yapılabilir.
Robotik: Robot tasarımı ve üretimiyle ilgilenen mühendislik dalı haline gelen bir daldır. Robotlar genellikle üretim aşamasında montaj işlemleri için kullanılır. Bu dal aynı zamanda sosyal etkileşim içerisine giren robotların tasarımı için makine öğrenmesinde de kullanılmaktadır.
Otonom Araçlar: Otonom araçlar, otomotiv sektöründe kullanılan, genellikle aracın şeridinde kalma veya önüne çıkan engelleri atlama becerisini kazandırmak için makineye görme ve görüntü tanıma işlemlerini öğretir.

Yapay Zekanın Tarihi

Eski Yunan’da Robot Düşüncesi: Cansız varlıkların zeka ile var olabilmeleri fikri Eski Yunan’a dayanır. Yunan tanrısı Hephaestus robota benzeyen hizmetkarlarını tasvir etmiştir. Eski Mısırlılar tanrı heykelleri inşa ederek farklı sembollerle yapay zekayı tanımlamaya çalışmışlardır.
Bilgisayar ve Sinir Ağları Yakın Tarihte Bulundu: İlk bilgisayarın ortaya çıkış öyküsü 19. Yy sonları ve 20. Yy başlarında yer almaktadır. 1836 yılında Cambridge’de Charles Babbage programlanabilir bir tasarımı inşa etti. Daha sonra 1940’larda ilk program depolayan bilgisayar ortaya çıktı. Warren McCulloch ve Walter Pitts ise sinir ağları ile bu teknolojiye katkı sağladı.
Turing Etkisi: Turing etkisi yapay zekâ fikrinin test edilebilmesini açıklar. Bir bilgisayarın zekasını belirleyen ilk yöntem Alan Turing tarafından tasarlandı.
Yapay Zeka Teriminin Kaşifleri: Yapay zekanın temeli ilk defa 1956’da bir konferansta atıldı. Bu konferansa katılanlar yapay zekanın öncüleri arasında yer almaktadır. Marvin Minsky, Allen Newell, Logic Theorist’i hazırlayan Herbert A. Simon da bu konferansa katılmıştı.
Devlet ve Endüstri Desteği ile Yükselen Yapay Zeka: Yapay zekanın çekiciliği ve insan beynine eşdeğer yapısı tüm dünyanın ilgisini çekti ve bu alan birçok devlet ve endüstri tarafından destek aldı. 20 yılı aşkın büyük bir finansman desteği ile yapay zeka alanında büyük gelişmeler kaydedildi. Böylece bugün hala kullanılan Lisp ve doğal dil işleme programı ELIZA geliştirildi.
Hedefe Ulaşamayınca Destekler Kayboldu: Yapay zeka uygulamalarının karşılaştığı problemlerin karmaşıklığı desteklerin kesilmesine neden oldu. 1974 ve 1980 dönemi ‘Yapay Zeka Kışı’ olarak adlandırıldı. 1980 yılında ise derin öğrenme üzerine yapılan araştırmalar heyecan getirmiş olsa da hükümet ve endüstri desteklerini tekrar çekerek ikinci bir kış dalgasını yapay zekâ alanında tetikleri. Bu kış 1990 ortalarına kadar sürdü.
İşlemcilerin Gelişmesiyle Heyecan Tekrar Başladı: 1990 sonlarına doğru teknolojinin gelişmesiyle birçok yapay zekâ öğrenimi tekrar popülerlik kazandı. Derin öğrenme, makine öğrenimi, doğal dil işleme, robotik gibi birçok yapay zekâ alanı faaliyete geçti ve araştırmalara başladı. Yapay zekâ artık hayatımızda her yerde mevcut. Sağlıktan otomotiv sektörüne hatta spor dünyasında bile kendini kanıtladı. 1997 yılında geliştirilen DeepBlue, büyük satranç ustası Garry Kasparov’u yendi ve bir tarihe imza attı.

Yapay Zeka Uygulamaları

Sağlık: Yapay zeka sağlık alanında maliyetleri düşürmek ve hastalıklara çare bulmak amacıyla kullanılmaktadır. Bu alanda IBM Watson en iyi sağlık teknolojilerindendir. Bu teknoloji hasta verilerini inceleyerek bir hipotez oluşturur. Sağlık alanında kullanılan diğer yapay zekâ uygulamaları ise hasta bilgileri ve faturalama gibi işlemlerde kullanılmaktadır. Ayrıca Salgın hastalıkları ve yayılış şekillerini tahmin etmek için de farklı yapay zeka uygulamaları da kullanılmaktadır.
İş Dünyasında Yapay Zeka: Yapay zekâ iş dünyasında müşterilere kaliteli hizmet verilmesi amacıyla kullanılıyor. Bu bağlamda web sitelerindeki robotik sohbet kutucukları veya otomasyon gibi birçok uygulama kullanılıyor.
Eğitim: Yapay zekanın eğitim alanında kullanılması farklı yöntemlerle olacaktır. Örneğin yapay zekanın öğrencilere not vermesi veya onları sınava tabii tutması gibi işler yaparak eğitimcilerin yükünü hafifletebilir. Hatta bazı öğretmenlerin yerini bile doldurabilir.
Finans: Yapay zeka finans alanında yatırım yapılabilmesi amacıyla kullanılabilmektedir. Verileri toplayarak işleyen bir yapay zekâ finansal tavsiyeler ve geri bildirimler verebilir.
Hukuk: Hukuk alanında yapay zeka genellikle belge işleme süreçlerinde kullanılmaktadır. Bu alanda yoğun emeğin hafifletilmesi için yapay zekâ kullanılmakta ve zamanın daha verimli dağıtılmasına olanak sağlamaktadır. Hukuk büroları yapay zeka ile sonuçları tahmin etmekte ve belgeleri sınıflandırmak için yapay zekadan yardım almaktadır.
Üretim ve Sanayi: Yapay zekanın en fazla kullanılan alanlarından olan sanayi sektöründe artık insan işçilerin yerini robotlar almış durumda. Verimliliği artıran ve maliyetleri düşüren robotlar depolama işlemlerinden üretime kadar birçok aşamada yer almaktadırlar.
Bankacılık: Web sitelerinde kullanılan sohbet robotları bankacılık sektöründe de hayat bulmakta. Müşterilerin sorununa anlık çözüm bulmak ve insan müdahalesi gerektirmeyen işlemlerin robotlar tarafından yapılması oldukça yaygın kullanılan bir uygulamadır.
Ulaşım ve Taşımacılık: Yapay zekâ sistemleri ulaşımda trafiği kontrol etmek ve uçuş gecikmelerini tahmin etmek için kullanılmaktadır.
Güvenlik: Yapay zekâ, güvenlik alanında kendisine geniş yer bulmaktadır. Siber güvenlik alanında saldırı ve kötü amaçlı yazılımları engellemek için yapay zekâ ve makine öğrenimi kullanılmaktadır. Ayrıca yapay zeka sistemleri, şüpheli etkinlikleri belirlemek için verileri analiz edip kötü yazılımlarla benzerliklerini kontrol ederek saldırılara karşı çok erken bir uyarı sistemi geliştirebilmektedirler.