Yapay zeka günlük hayatımızın bir parçası belki de yalnızca bir bilim kurgu.

Ancak yapay zekâ teknolojisi şu an için gelişmekte olan büyük bir dünya. Yapay zeka dediğimizde aklımıza belki ilk olarak Google DeepMind’in AlphaGo programı, Güney Kore şampiyonu Lee Se-dol’u bu yılın başında masa oyunu Go’da yenince; yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme medyada DeepMind’in nasıl kazandığını açıklamak için kullanıldı. Aslında üçü de her ne kadar AlphaGo’nun Lee Se-Dol’u nasıl yendiğinin bir sonucuymuş gibi gözükse de bunlar aynı şeyler değildir.

Bu üçlünün birbirleriyle olan ilişkilerini yapay zekâ merkezli düşünüp daha sonra makine öğrenmesi ve yapay zekâ teknolojisinin bugüne gelmesini sağlayan derin öğrenme ile ilişkisinin irdelenmesi gerekir.

Yapay zeka karşımıza ilk olarak 1956 yılında çıktı. Bir grup bilgisayarla ilişkili bilim insanı laboratuvarda araştırmalar ile yapay zeka kavramını ortaya attılar. O günden bu yana teknoloji alanında milyonlarca gelişme yaşandı ve bu gelişmeler yapay zeka teknolojisini de içine alan kocaman bir dairesel alana dönüştü. Günümüzde ise 2015 yılında yapay zekâ araştırmaları büyük bir ivme kazandı. Birçok ünlü teknoloji firması ve teknoloji firması olmayan şirketler yapay zekâ araştırmalarına geniş bütçeler ayırdılar.

Yapay zeka ilk olarak belirli görevleri yerine getirme amacıyla tasarlandı. Ancak bu çok sığ bir amaçtı ve zaten zamanla evrildi. Biz bu ilk oluşumlarına “dar yapay zeka” diyoruz. Örnek olarak Facebook yüz tanımasını verebiliriz. Dar yapay zekâ örnekleri bize insan zekasının bazı yönlerini yansıttığını gösteriyor. Bunun nereden geldiğini ise bilmiyoruz. Bu bizi makine öğrenmesine götürüyor ki zaten, verilerin ayrıştırılması için algoritma kullanma, onu öğrenme ve sonra dünyadaki bir şey hakkında belirleme veya tahmin yapmayı sağlıyor. Bir nevi eğitilmiş makine diyebiliriz.

Zaman yapay zekaya doğru öğrenme algoritmalarını anlamasını sağladı. Eğitim ile günümüzde, bazı senaryolarda derin öğrenme yoluyla eğitilen makineler tarafından görsel tanıma, insanlardan daha iyiydi. Makine öğrenmesi kedilerden kandaki kanser göstergelerine ve MRI taramasındaki tümörleri bile tanımlamaktadır.

Yapay zekâ Google’nin AlphaGo oyununu öğrendi ardından Go maçı için eğitildi ve tıpkı bir insan gibi,  sinir ağını tekrar tekrar ayarlayarak en iyi maçı gerçekleştirdi. Derin öğrenme ve yapay zeka arasında önemli bir bağlantı var. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin birçok pratik uygulamasını ve yapay zekanın genel alanını genişleterek etkinleştirmiştir. Derin Öğrenme, görevleri her türlü makine yardımını mümkün kılacak şekillerde yıkacaktır.

Sürücüsüz arabalar, geliştirilmiş koruyucu sağlık hizmetleri, daha iyi film önerileriyle bugün çok yakın bir gelecekte derin öğrenmenin yardımı ile Yapay zeka, hayal bile edemediğimiz o bilim kurgu filmlerine ulaşabilir.

 

 


Emoji ile Tepki Ver

Ontrava Bülten

Bültenimize abone olmak için E-Posta adresinizi bırakın.

Spam yapmayacağız, söz veriyoruz.

Yorum Yap