Etiket arşivi: Yapay Zeka

Yapay Zekânın Tarihi ve Gelişimi (1956)

Yapay Zeka

2017’nin başlarında Alphago isimli yapay zekâ uygulaması dünya GO şampiyonu Ke Jie’yi altetmeyi başarmıştı. Bu artık, dünya GO şampiyonu bir insan değil bir algoritma kümesidir anlamına geliyordu. Daha ilgi çekici olanı ise Alphago’nun bir üst versiyonu olan Alphago Zero’nun yaklaşık 40 günlük bir süre içinde dünyanın en karmaşık strateji ve zekâ oyunlarından olan GO’yu öğrenerek atası Alphago’yu yenmesi olmuştur. Makine öğrenmesine iyi bir örnek teşkil edecek bu deneyim sürecini Alphago Zero kendi tamamlamıştır.Yapay zekâ çalışmaları, bu bakış açısıyla bilişim teknolojilerinin de gelişmesinin önünü açan ilerlemelerden sayılmaktadır.

Alphago Zero öğrenmeye başladıktan üç gün sonra basit bir versiyonu olan Alphago LE (Light Edition) ‘yi GO oyununda altetmiştir. Alphago LE kendi başına mükemmel bir yapay zekâ ve öğrenen makine örneğidir. 2016 yılında dünya şampiyonu Lee Sedol’u yenmeyi başarmıştır. Bu bilgi ışığında Alphago Zero’nun 3 gün içindeki öğrenme hızını tahmin edebiliriz. Kendi kendine öğrenen makinelerin sadece zekâ oyunları oynayan sistemler olarak kalmayacağını bilmemiz gerekir. 1920’de Çek yazar Karel Capek’in Rossum’s Universal Robots isimli piyesi literatüre robot kelimesini kazandırmıştı. Piyes insanlar için çalışmaktan mutluluk duyan sentetik yapay otomatalardan yani robotlardan bahsediyordu. Robotlar, düşünen, konuşan, hareket eden, insan görünümlü yapay insansı makinelerdi.

Burada yapay zekâ dünyasının en önemli figürlerinden biri olan Alan Turing devreye girmekteydi. İngiliz matematikçinin 1950 yılında bir felsefe dergisi olan Mind’da “Hesaplama Makineleri ve Zekâ” isimli makalesi bir mihenk taşı olarak adledilmektedir. Turing bu makalesinde “”Makineler düşünebilir mi?” sorusu üzerinde düşünmemiz gerektiğini öne sürüyorum. Buna da “makine” ve “düşünme” terimlerinin anlamlarının tanımlanmasıyla başlamamız gerekir.” diye yazıyordu. Bu cümle yapay zekâ devriminin başlangıç cümlesi olarak Turing’i yapay zekânın yaratıcısı olarak kabul etmemizi sağlamaktadır. Alan Turing mesleki dikkatleri üzerine Nazi Almanya’sında kullanılan şifreleme cihazı Enigma’yı çözümlemesiyle ve Turing Zekâ Testi’ni üretmesiyle çekmişti. Turing Testi olarak adlandırılan bu çalışma bir insanın sorduğu sorulara aldığı yanıtlar üzerinden giderek karşısındakinin insan mı yoksa makine mi olduğunu test etmekteydi. Turing, bu testi insan zekâsının en özgün yanının dil özelliği olduğunu düşünerek oluşturmuştu.

1956 bilgisayarların hayatımıza aktif olarak dahil olmaya başladıkları yıllardır. Yazılımcıların ve mühendislerin başlangıç seviyesi zekâ kurgusuyla uyumlu gördükleri satranç, dama, black jack gibi oyunları öğrenenerek oynayan makinelerin ortaya çıktı zamanlar da aynı dilime denk düşmektedir. “Samuel’s Checkers AI” IBM 700 serisi bilgisayarlarda karşısında bir insanla dama oynayabilen ilk kararlı sistemlerdendi. 1958 yılında tanıtılan Bernstein’s Chess AI ise yapay zekâ algoritmalarıyla satranç hamleleri planlayan gelişmiş bir yapay sistemdi. 1958 LISP (Locator/Identifier Separation Protocol)’in ortaya çıktığı yıl olmuştur. 1968-1970 yıllarında Terry Winograd tarafından hazırlanan SHRDLU isimli yapay zekâ uygulaması da LISP’le yazılmış basit bir chatbottu.PDP-6 işletim sisteminde hayat bulan SHRDLU karşısındaki kullanıcıyla İngilizce dilinde iletişim kuracak şekilde tasarlanmıştı.

Günümüzdeki örneklerine oranla çok sınırlı kelime dağarcığıyla belli konular hakkında komutlar alıyor, yerine getirdiği işlemler sonunda ise rapor veriyordu. 1962 yılında IBM 701 Checkers AI ilk defa bir insanı yenmeyi başarmıştı. 1967 yılında Mac Hack isimli yapay zekâ uygulaması bir insana karşı zekâ oyunları turnuvasına katılarak zafer elde eden ilk yapay sistemdi. Zobrist’s AI isimli uygulama, 1968’de satranca göre daha fazla
olasılık, hesap ve hamle içeren GO oyununda bir amatörü yenmeyi başardı. Çok uzun zaman geçmeden, 1974 yılında bilim Kaissa isimli ilk yapay zekâ satranç şampiyonuyla tanışacaktı. 1989’da yapay zekâ araştırmaları, günümüzdeki veri madenciliği, kriptopara gibi araştırmaların da temeli sayılan CNN (Convolutional Neural Network) teknolojisiyle buluşuyordu. ConvNet olarak da adlandırılan bu yapılarak sanal gerçeklik uygulamalarının sayısal ifadesinde test edilmeye başlandılar. ConvNet, çok katmanlı algılayıcılar olan MLP
(Multilayer Perceptrons) olarak ifade edilen kod katarlarının daha etkin ve verimli üretilmesine olanak sağlamıştı. Veri gruplama, yapay sinir ağı mimarisi, öğrenen sistemlerin tasarımı konusunda temel adımlardan biri ConvNet mimarisiydi.

Ardından 1992’de TD Gammon (tavla oynayan yapay zekâ yazılımı), 1993’te Monte Carlo GO, 1994’te Chinook AI, 1996’da NeuroGo, 1997’de Deep Blue, 2006’da MCTS Go, 2008’de Crazy Stone, 2012’de Zen19, 2014’te DeepMind ve 2016’da AlphaGo sahip oldukları tüm bilgiyi insan zekâsı karşısında sergilemişlerdi. Tüm bu uygulamaların ortak amacı Cognitive Computing olarak ifade edilen bilişsel bilgi işlem teknolojisini ileri taşımaktı.
1964 yılında MIT Yapay Zekâ Laboratuarı’nda Joseph Weizenbaum ELIZA isimli ilk yapay zekâ Chatbot uygulamasını geliştirdi. ELIZA günümüzdeki yapay zekâ harikası Siri veya Cortana benzeri insan-makine interaktivitesi için üretilmiş chatbotların ilk örneğiydi. ELIZA “pattern matching” diye adlandırlan basit bir ilişkilendirme algoritması çözümleyerek yazılan komutlara uygun gelebilecek cümleleri yanıt olarak ekrana yansıtıyordu. 1980 ler öğrenen makine algoritmalarının dil öğrenme, işleme ve ifade etme becerilerinin
sayısallaştırıldığı yıllardı. Bu gelecek yıllarda organik bireylerle dijital (ve yakın gelecekte sentetik otomatalar) bireylerin konuşmaya, iletişim kurmaya başlamalarını sağlayacaktı. Bu konuda en önemli çalışmaları Tel Aviv doğumlu biliminsanı Judea Pearl yapmıştır.

Bilişimci ve felsefeci olan Judea Pearl, 1988 yılında yayımladığı “Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems” (Zeki Sistemlerde Olasılıkları Anlamlandırmak) isimli kitabında yapay zekâ organizmalarında olasılık değerlendirme ve karar alma yetilerinin kazandırılması teorisini ortaya atmıştır. Pearl’in 1984’te yazdığı “Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving” ve 1988 yılında yayımladığı “Uncertainity Management in AI Systems” kitapları da benzer önermeleri içermektedir. Pearl’in teorisinde belirtilen önermeler ileriki yıllarda Watson gibi yapay zekâ sistemlerinin kendi başına öğrenme, öğrendikleri arasından olasılık sınıflandırması yapma ve dil becerileri yardımıyla sesli veya yazılı olarak en uygun yanıtı
seçerek iletmesi sürecinde kullanılacaktı.

1997 yılında IBM’in Deep Blue isimli yapay zekâ programı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yendi. Kasparov maç öncesinde hiç bir yapay organizmanın bir insanı yenemeyeceği konusunda bir demeç vermiştir.
2000’lerden Günümüze 2000’ler yapay zekâ uygulamalarının yaşamımızda yerleşik hale geldikleri dönemin
başlangıcı olarak kabul edilebilir. Günümüzün devn internet şirketleri olan Google, Facebook, Amazon, Twitter gibi kurumların veri analizinde gereksinim duydukları rasyonel çözümü yapay zekâ ve yapay sistemlerde bulmaları ve bu konuyla ilgili araştırmaları finansal olarak desteklemeleri sebebiyle ilgi çekici başarılar sağlandı. 2004 yılında DARPA (Defence Advanced Research Projects Agency) ilk insansız otomobil yarışması olan Darpa Grand Challenge’i Abd’deki Mojave çölünde düzenledi. Katılan araçlardan hiç biri Nevada’daki parkuru tamamlayamasalarda Carniege Mellon Universitesi’nin insansız aracı yaklaşık 12 kilometrelik yol katederek büyük bir başarıya imza atmıştı. Bir milyon dolarlık ödülü kazanan çıkmasa da yarışma yapay zekâ teknolojilerinin bilinirliği adına büyük bir teşvik görevi üstlenmişti.

2013 yılında Eugene Goostman isimli 13 yaşında Ukrayna’lı bir çocuğu simüle eden yapay zekâ uygulaması dünyada ilk defa Turing testini geçmeyi başararak juridekilerin %33’lük kısmına kendini insan olarak inandırdı. Turing testi, bir makinenin karşısındaki jurinin en az %30’luk kısmına karşılarındakinin bir yapay sistem değil gerçek bir kişi olduğuna inandırması şartına dayanıyordu. Reading Universitesi’nde 7 Haziran 2013’te gerçekleşen mülakata Royal Society üyesi juri üyeleri katılmıştı. Eugene Goostman’ın bu başarısı
geleceğe dönük yapılacak insan beyninin gerçek ölçekli simülasyon çalışmalarıyla entegre edildiğinde ilk sentetik insanlarla tanışmamız mümkün olabilecektir. Benzer çalışmalar Cleverbot, Elbot, Ultra Hal gibi örneklerle farklı araştırmacılar tarafından sürdürülmektedir. 2013 yılı Machine Learning (Öğrenen Makineler veya Makine Öğrenmesi) kavramıyla tanıştığı zaman dilimidir. Öncesinde sahip olduğu kod silsilesi sayesinde sınırlılıkları
insanlarca saptanmış yapay zekâ sistemleri öğrenen makineler adımıyla kendi kodlarını kendi düzenler ve geliştirir sistemlere evrilmişlerdir. Bir öğrenen makine üzerinde muhakeme, karar alma adımlarını attığı algoritmalarını güncelleyerek insansı ve öngörülemez (unpredictable) yanıtlar tasarlayabilmektedirler.
2013 yılında Carnegie Mellon Universitesi (internet ve yapay zekâ çalışmalarında dünyanın lider kuruluşudur) NEIL (Never Ending Image Learner) isimli yapay zekâ uygulamasını üretmişti. NEIL farklı resim ve şekillerin arasındaki bağlantıyı analiz etmesi sayesinde eşsizdi.

Bu gelişme Google Image Search algoritmasının gelişimine de yön vermiştir. Algoritma bir imaj formatının (gif, jpeg, bmp, png..vs) ağ üzerindeki benzerlerini, türevlerini ve ya karşıtlarını listeleyebilmektedir. Bu algoritma bir çok açıdan eşsizdir. Gelecekte kendi geniş çevresini ve var olduğunun farkına varacak (self aware) yapay zekâ canlılarının muhakeme hazinesine eklenecek büyük bir modül olduğu kabul edilmektedir. 2016 yılında Çin’li biliminsanlarınca geliştirilen dünyanın en hızlı süper bilgisayarı Sunway Taihulight la hız rekoru kırdığında buna ilk sevinenler araştırmacılar olmuştu. Sunway Taihulight gelişmiş veri işleme hızıyla mevcut en hızlı süperbilgisayardan üç kat hızlı işlem yapabiliyordu -ki bu kendi dalında ufak bir devrim sayılabilmektedir. Sunway Taihulight’ın ortaya çıkışı yapay zekâ dünyasında da bir kilometre taşı olarak kabul edilmektedir. Linpack
kıyaslama grubunun hesaplamalarına dayanarak 93 petaflop (Floating Point Operations Per Second) hızında bir performans sergilemiştir. Bu gelişme direkt olarak yapay zekâ uygulamalarıyla ilişkilendirilebilmektedir.
Daha hızlı, verimli veri işleme daha derin analiz, kodlama, öğrenme ve hafıza anlamına gelmektedir. Sunway Taihulight, ikinci sıradaki rakibi Tianhe-2 (O da Çin’de yapılmıştır.)

34 petaflop performansla işlem yaparken kendisi 93 petaflop performans göstermiştir. Kısa bir zaman zarfında günümüzdekinden üç kat daha zeki sistemlerle yüzleşebilecek olmamız bilişim dünyasının tüm alanlarındaki benzer gelişmelere bağlıdır. Trafikte sıkışmamanız için yol asistanınız kendi türeteceği alternatif güzergahları o bölgeden topladığı benzer verileri süzerek yorumlar ve sunar. Kaybettiğiniz mobil cihazınızın bulunmasından, mutfak alışverişlerinize, oynamak isteyeceğiniz elektronik oyunlardan şöförsüz araçlara kadar yaşamımızın tam ortasından matematik formülleri, veriler, analiz edilen data katarları ve sonuçara göre alınan milyarlarca dijital, yapay karar bulunmaktadır.

Gelecek

2000’lere kadar olan TYPE 1 sınıfındaki yapay zekâ sistemleri “Purely Reactive” olarak adlandırılan yaratılardır. Kısıtlılıkları son dönem yapay zekâ sistemlerine oranla fazladır. Gelişmiş türünün en basit özelliklerine sahiptirler. Çevrelerini olduğu gibi en yalın haliyle ve temel seviyede algılamaktadırlar. Örneğin Kasparov’u satrançta yenen Deep Blue için dünya satranç tahtasından ibarettir. Çevre algısı sadece oyunun oynandığı alanla sınırlıdır.

Google’ın AlphaGo’su da benzer algı mekanizmasını bu sefer Go tahtası üzerinde çalıştırır. TYPE 1 sistemler için dış çevre, odak noktalarına aldıkları sınırlı alanlar için geçerlidir. Yapay zihinlerinde hatıralar şekillendiremezler ve geçmiş deneyimlerinden faydalanarak güncel sorunlara çözümler üretemezler.
TYPE 2 olarak sınıflandırılan yapay zekâ sistemleri “Limited Memory” olarak tanımlanan yaratılardır. Sınırlı Hafıza tanımlamasına sahip bu sistemlerde çevre algısı canlı bir organizmanın çevre anlayışıyla benzerlikler gösterir. Bu sistemler geçmişte deneyimlediklerinin bir kısım bilgilerini günümüze taşıyabilirler ve programlı öğrenme yazılımlarının kapasitesine bağlı olarak yeniden yorumlayabilirler. Tüm bu işlemleri yapmak
için yeterli optimal hafızaya sahiptirler; daha fazlasına değil. TYPE 2 sistemlerine en iyi örnek insansız otomobillerdir.

Yollar, sokaklar, binalar, trafiğin varlığı gibi yakın çevre değişkenlerini hatırlama ve bu çevresel birimlerin değişikliklerine göre karar alma becerileri vardır. Örneğin trafik yoğun olan yollara alternatif yollar önerme, haftanın yoğun saat ve günlerini hatırlayarak karar alma gibi. Chatbot olarak tanımlanan sanal asistanlar da TYPE 2 seviyesindeki yapay zekâ sistemlerine örnektir. Algoritmaları aynı soru cümlesine karşı farklı alt değişken guruplarına bağlı olarak çeşitlenen yanıtları da barındırır. Günümüzün ulaştığı yapay zekâ çalışmalarının en üst seviyesi TYPE 2 lerdir. TYPE 3 olarak sınıflandırılan yapay zekâ sistemleri “Theory of Mind” olarak isimlendirilir.

Bu yaratılar insan düşüncelerini ve duygularını algılayabilirler. Sosyal olarak ilişki ağı geliştirebilir, diğer insanlar ve zeki sentetik sistemlerle iletişim kurabilir, farklı duygusal ifadelerde bulunabilir ve mevcut olduğu çevreyi eksiksiz olarak tüm mesafe ve uzantılarıyla algılayabilirler. Kendilerini ve benzerlerini çoğaltma, üretme özelliklerine sahiptirler. Bu yapay zekâ sistemleri yakın geleceğimizde tanışacağımız varlıklardır. Google’ın sahip
olduğu yapay zekâ uygulaması, insanların yaptığından çok daha ileri seviyede bir”çocuk” yaratmıştır. Star Wars’taki C-3PO ve R2-D2 ve I-Robot’taki Sonny TYPE 3’lere verilebilecek örneklerdir.

TYPE 4 olarak sınıflandırılan yapay zekâ canlıları “Self-Aware” bireylerdir. Kendi varlığının farkındadır. Bu seviyedki sentetik organizmalar birey olarak kimliklendirilebilirler. Kendi varlığını ifade edebilir ve “internal states” olarak isimlendirilen kurgusal ruhlara sahiptirler. Bu özellikleri sayesinde diğer organik ve sentetik bireylerin duygularını tahmin edebilir, soyutlamalar yapabilir ve bu soyutlamalardan sonuçlar çıkarabilirler. Bunlar orta ve uzak gelecekte karşılaşılacak süper zeki, duygusal ve bilinçli tasarım harikalarıdır. Örnek olarak
Ex Machina’daki EVA verilebilir. Akıllı sistemlerin desteğiyle şekillenen yaşamın günümüzden daha yüksek standardtlara sahip olması olsılığı yapay zekâ sistemlerin insan yaşamına düşmanca sonuçlara üreten
canavar makineler olması olasılığından çok daha fazladır. Mykinsey ve Narrative Science’ın yayımladıkları raporlar iş dünyasının ezici çoğunluğu yapay zekâ uygulamaların iş kaybından çok etkinlik, verimlilik, karlılık, çalışan memnuniyeti, hatasız üretim gibi onlarca faydası olduğunu düşünmektedir. Araştırmalar Top500 şirketler listesindeki ilk 100 CEO, %80 oranda yapay zekâ uygulamalarının çalışan verimliliği ve mutluluğuna olumlu etki
ettiğini düşünmektedirler. Yöneticilerin %29’u Predictive Analytics’in şirketleri için taviz verilemez bir gereklilik olduğunu belirtmişlerdir. Yapay zekâ uygulamalarını bünyesinde etkin şekilde kullanan kurumlar aşağıdaki faydaları sağlamaktadırlar :

%48 Otomatik İletişim ve Karar Alma : Chatbotlar, Müşteri Hizmetleri yapay zekâ uygulamaları, Stok ve Sipariş Yönetim Sistemleri, Varlık Yönetimi, Finansal Piyasalar Satış, Alım Kararlar vb

%14 Müşterilere Otomatik Geri Bildirim : E-Ticaret Tüketici Mesajları, Kargo Durum Raporları, Teslimat Bilgileri, Sipariş, Üretim, Dağıtım Bilgileri…vb
% 6 Tekrarlanan İşlerin Önüne Geçme : İş Akışları Denetimi, Performans Analizleri, Çok
Merkezli Satın Alım Koordinasyonu (Zincir Marketler ve Lokantalar)

% 5 İşin Gidişatı Yönünde Raporlamalar : Predictive Analytics, Pazar Riskleri Hakkında
Veri Sağlanması, vb
%4 Gelişmiş Raporlamalar
%20 Yukarıdakilerin Tamamı
%3 Diğer
Cerasis’in 2015 tarihli “Top Trends for 2016 in Manufacturing, Supply Chain, Logistics &
Transportation Management” isimli raporunda imalat ve hizmet sektörlerindeki robot ve
yapay zekâ yatırımlarının artış trendi sayılarla ifade edilmiştir.
Yakın gelecekte pek çok ticari yapay zekâ uygulamasının evlerimize kadar girmesini
bekleyebiliriz. Özellikle bu uygulamaların bilgi yönetiminde büyük katkılar sağalayacağı
beklenmektedir. Kullanıcısı için gerekli olan bilginin temin edilmesinde ve gereksiz olan
bilginin ayıklanmasında filtreleme işlevlerini üstlenmeleri beklenmektedir.

Yeni enformasyon teknolojileri çalışma süreçlerini ve işçileri, dolayısıyla istihdamıve mesleki yapıyı yeniden tanımlamaktadır (Castells, 2005, s. 337). Bu bilgi rehberliğinde gelecekte karşımıza sıkça çıkacak eğilimleri dört grup altında toplayabiliriz.

Öngörü Analizleri (Predictive Analysis) Kullanımı Taban Kazanacaktır

Öngörü Analizleri önümüzdeki yılların temel imalat trendleri arasında en başta yer alacaktır. Makine ömürleri, tedarik, planlama, üretim, satış, personal, finansman gibi temel işletme faaliyetlerine egemen olacak öngörü analizleri, yapay zekâ uygulamalarınca desteklenen planlı bir süreçtir. Öngörü analizi süreçlerinin kurumlarda yerleşik hale gelmesiyle etkinlik, verimliklik, karlılık, müşteri memnuniyeti oranlarında artış, hata, atık, zaman kaybı oranlarında düşüş yaşanacaktır. Abd Ordusu , 1991 yılındaki Körfez Savaşı sırasında 50,000 aracın ve personelin aynı anda hangi öncelik sırası, konum, yönlendirme tekniğiyle hareket edeceğini “Dynamic Analysis and Replanning Tool” isimli yapay zekâ uygulamasıyla planlamıştı. Haftalar sürebilecek bir harekatın lojistik planı bu yazılım sayesinde saatler içinde hazırlanmıştı.

Sanal Gerçeklik (Virtual Reality) Kullanım Alanları Artacaktır

 

Gelecekte tasarım günümüzden daha önemli hale gelecektir. Sanal gerçeklik çoklukla bilgisayar oyunları ve eğlence ürünlerinde kullanılırken yakın gelecekte kültür (müzeler),
eğitim, imalat sanayii, tıp ve mimaride günümüzden daha sık ve etkin kullanılacağı beklenmektedir. Sanal gerçeklik kavramı yapay zekâ uygulamalarıyla beraber Augmented Reality olarak adlandırılan arttırılmış gerçeklik platformlarını savunma sanayi, organ ve doku üretimi, uzay ve havacılık endüstrisi gibi teknoloji ağır dallarda kullanıma sunacaktır. Mevcut derin öğrenme (deep learning), makine öğrenmesi çalışmaları özellikle görüntü işleme ve ses algılama araçlarının gelişmesine yolaçmıştır. Bu sayede savunma sanayi FOF (Friend or Foe) olarak adlandırılan dost ve ya düşman birimleri algılayan teknolojilerden günümüze oranla daha çok başvuracağı beklenmektedir. Face Recognition (Yüz Tanımlama) teknolojisi yapay zekâ destekli algoritmalar kullanarak bireylerin mobil cihazlarına komut vermesini günümüzde olanaklı kılmıştır.

National Federation Retail Big Show Konferansının 106ncı oturumunda kurumun CEO su olan Mathew Shay bu teknolojinin tüketici bazlı reklam konumlandırma, ürün hakkında uzaktan detaylı bilgi alabilme ve deneyimleme
imkanı sağlayan uygulamaları mağazalarda görmeye başlayacağımız öngörüsünde bulunmuştur.

Akıllı Cihazların Hakimiyetinin Artışı Devam Edecektir

Geçtiğimiz son 10 sene zarfında son tüketici ürünlerinin birçoğu “akıllanmıştır”. Buzdolapları, koşu ayakkabıları, saatler, evler, bisikletler hatta vazo ve su mataraları dahil bir çok ürün akıllı cihaz özelliği kazanmıştır. Geleceğe yön veren eğilimin akıllı cihaz olarak bilinen ürünlerin Connected Devices (Bağlı Cihazlar) seviyesine evrileceği yönündedir. Yapay zekâ uygulamalarının son tüketici seviyesinde yaygınlaşması, ortaya çıkan otomasyon
ve entegrasyon sayesinde aracıların sayısını azaltacağı beklenmektedir. Otomobilimiz benzer entegrasyonlar sayesinde kendi servis döngüsü içinde otonom olarak servise gidebilecektir. Kuvee isimli start-up, led ekrana sahip wifi özelliği sayesinde izin verilen platformlara bağlanabilen bir şarap şişesi üreticisidir. Kuvee ürünleri tüketiciye şarapla ilgili bir çok entegre bilgiyi edinmesi ve paylaşması imkanı vermiştir. Kuvee ilk başta
sıradışı gibi görünsede 6 milyon dolar yatırım alarak ileride kullanımı yaygınlaşacak bir ürün olduğu konusunda bugünden bize gerekli geri bildirimi sağlamaktadır. Gelecekte yapay zekâ uygulamalarıyla entegre çok çeşitli Connected Devices listesiyle beraber yaşamaya bugünden hazırlanmamız gerekliliği yoğun olarak benimsenmektedir.

3 Boyutlu Yazıcıların Kitlesel Üretimde Payı Artacaktır

Başlangıça silikon ve EPS tabanlı basit baskılar yapmakta kullanılan pahalı bir teknoloji olarak kabul edilen 3 boyutlu yazıcıların 2020 yılı itibariyla ulaşacağı yıllık ciro hacmi 20 milyar dolar olarak beklenmektedir. Özellikle imalat sanayiinde kendine yer bulan 3 boyutlu baskı teknolojileri üretici firmalarda müşteri talebini çeşitlendirmeye ve rekabet avantajı sağlamaya yönelik avantajlar kazandıracaktır. Yakın gelecekte değiştirilmesi gereken organ ve dokular, uzay araçları, giysiler ve yiyecekler yaygınlaşan kullanım alanları, düşen edinme
maliyetleri sayesinde yaygın olarak kullanılacaklardır. Prototip yaratma zaman ve maliyetlerini aşağı çekecek olakn 3 boyutlu yazıcı teknolojileri imalat sanayiindeki ürün çeşitliliğini arttırması beklenmektedir.
Toparlayacak olursak yapay zekâ gelecekte yaşamımızda geçmişimizden çok daha baskın şekilde yer alacaktır. PWC’nin “Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution” raporuna dayanarak 2030’a kadar ülkelerin ekonomilerinin yapay zekâ bağımlılıkları ciddi şekilde artış gösterecektir.

Bu yazımız da ilginizi çekebilir:

Felsefi Açıdan Yapay Zeka

Brexit Sürecinde İngiltere Bankacılık Sektörü’nün Yol Haritası

Kaynak

Kerem Şahinboy, Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Uygulamaları ve Çözüm Modelleri Üzerine Bir Araştırma

*Bu çalışmanın tüm hakları, Kerem Şahinboy’a aittir.

*Bizimle iletişime geçmek için: kenandabirkuyu10@gmail.com

Felsefi Açıdan Yapay Zeka

Geçmişten Bugüne Yapay Zeka Tartışmaları
Yapay zeka ile ilgili tartışmalara baktığımızda, yapay zeka projesinin doğuşunun, dijital bilgisayarların ortaya çıkışıyla koşut olduğu görülmektedir. Gerek yapay zeka araştırma alanı içinde, gerekse konuya uzaktan yaklaşanlar arasında yaygın olarak bu kanı hakimdir. Eğer yapay zeka akıllı bilgisayarlar tasarımlamaya çalışan bir alansa, bilgisayarların keşfedilmesinden öncesi var olması zaten beklenemezdi. “Makineler düşünebilir mi?” sorusu üzerinde düşünmemiz gerektiğini öne sürüyorum. “Buna da makine ve düşünme terimlerinin anlamlarının tanımlanmasıyla başlamamız gerekir.” Bilgisayarların düşünebilmesi fikrini derinlemesine irdeleyen ve bu fikre karşı çıkan görüşleri (örneğin, makineler düşünemez çünkü insanların sinir sistemleri analog ilkelere göre çalışırken, bilgisayarlar ancak dijital ilkelere göre çalışabilirler; ya da, makineler düşünemez çünkü düşünce ve bilinç kul yapısı cihazlara değil yalnızca Tanrı yapısı canlılara özgüdür, vb.) dokuz anabaşlık altında toplayarak yanıtlayan Turing’i yapay zeka’nın yaratıcısı olarak düşünmek mümkün. “Yapay Zeka” teriminin kendisiyse, bu alandaki en yaygın işlevsel programlama dili olan LİSP’in yaratıcısı John McCarthy’ye aittir.
Öte yandan, yapay zeka’nın temelinde yatan fikrin 1950’lerden, hatta yirminci yüzyıldan çok daha gerilere gittiğini ve dijital bilgisayarların kavramsallaştırılması ve tasarımından bağımsız olarak var ola geldiğini görmek mümkün. “Ben bu temel fikrin, insanın doğada gördüğü, bulduğu, karşılaştığı, uzun evrimsel süreçler sonucunda ortaya çıkmış olan canlıların benzerlerini, kendi eliyle ve yine doğada bulduğu cansız nesneleri yapıtaşları olarak kullanarak inşa etme merakından kaynaklandığını öne süreceğim”. Bu merak temelinde milattan önceden bu yana sürdürülmekte olan bu “yapım projesi”nin en ileri noktası da elbette insanın kendi eliyle kendi benzerini kurgulaması, tasarımlaması ve sonunda inşa etmeye çalışması olarak görülebilir. Öyleyse, dijital bilgisayarların bugün yapay zeka alanında oynadığı rol, daha önceki yüzyıllarda teknolojinin daha başka ürünleri tarafından oynanmış olan bir roldür ve günümüz bilgisayarlarının uzun bir tarihsel sürecin yalnızca bugün için son halkasını oluşturduğu ileri sürülebilir.
Yapay zeka’nın temel fikrinin, insanın doğadaki canlılara öykünerek, kendi kendine hareket etme ve edimde bulunma yetisine sahip nesneler, yani otomatlar inşa etmesi olduğu kabul edilirse, bu fikrin ilk uygulamalarının milattan önce 4.yy .’a kadar gittiği görülür. Tarihte adı geçen ilk otomat yapımcılarından birisi, Antik Yunan bilimci ve felsefecisi Tarantolu Arkitas’tır. Pisagor okulunun ikinci kuşak matematikçilerinden olan ve hem Platon hem de Öklid’e mekanik araçların matematiği üzerindeki çalışmalarıyla esin kaynağı olmuş olan Arkitas, tahtadan yapılma ve havada insan eli değmeden buharlı bir mekanizma sayesinde ucuna tutturulduğu çubuğun çevresinde dönebilen bir otomat güvercin inşa etmiştir. Aynı dönem antik Yunan tiyatrosunda örneğin Sofokles’in ve Öripides’in oyunlarında rastlanan, oyunun akışını beklenmedik bir şekilde değiştirmek için sahneye bir maçuna vasıtasıyla getirilen Deus ex Machina (Mekanik Tanrı) da benzer fikirlerden doğmuş bir tür otomat olarak düşünülebilir.
Antik Yunan uygarlığındakine benzer otomatların, yine aynı çağlarda Çin’deki Han Hanedanlığında inşa edildiği söylenir. İslam dünyasındaysa, 12 yy.’da Memlûk İmparatorluğu devrinde yaşamış olan Diyarbakırlı bilim adamı El Cezeri, mekanik ve hidrolik ilkelere göre çalışan ve konuklara içki getirip bardaklarına doldurmak gibi nispeten karmaşık edimleri yerine getirebilen bir otomat tasarımlamış ve bizzat inşa etmiştir.
İnsan yapımı mekanik otomatlar, Batı dünyasında ve modern çağın imgeleminde de büyük yer tutmaya devam etmiştir. Örneğin çağdaş Batı felsefesinin en önemli isimlerinden olan René Descartes, bir yandan tutkuyla insan ve hayvanların anatomisi ve nörofizyolojisi üzerinde araştırmalar yapar ve 17.yy’ın kuramsal çerçevesi içinde insan sinir sisteminin hidrolik ilkelere dayalı modellerini geliştirirken, “bir yandan da otomatlar ve buna bağlı olarak insan zihninin ve yaşamının doğası hakkında uzun uzadıya fikir yürütmekten geri durmamıştır.”
Varlıkbilimsel açıdan varolan her şeyi, temelleri uzam ve düşünce ile belirlenmiş olan ve birbirini dışlayan iki tözsel kümeye (res extensa ve res cogitans) ayıran Descartes’a göre, “canlılık” da dahil olmak üzere bedenle ilgili bütün nitelikler ilk kümenin içinde yer alırken, rasyonel zihinle ilgili tüm nitelikler ikinci kümede yer alır. Hayvanları yalnızca bedenleri olan ama ruhları olmayan canlılar olarak gören Descartes’ın bu varlık bilimsel varsayımından Yapay Zeka’ya dair şu iki sonuç çıkartılabilir:
1. Otomatların inşası projesi, gerçek anlamda akıllı (zihni olan) nesnelerin yapımı olarak görüldüğü müddetçe başarısızlığa mahkumdur, çünkü zihin, kategorik olarak, uzama sahip nesneler dünyasının bir ürünü ya da niteliği değildir.
2. Öte yandan, yalnız saatler ya da basit kuklalar değil, canlı hayvanlar kadar karmaşık otomatlar inşa etmek ilke olarak mümkündür. Üstelik, yeterince geliştirilmiş bir iç mekanik yapıya sahip olan bir otomat, hiçbir zaman bir zihne sahip olamasa da, hayvanlar gibi “canlı” olarak kabul edilebilir. Bu konudaki görüşlerini çeşitli yazılarında ifade eden Descartes, örneğin öğrencisi Regius’a 1642 yılında yazdığı bir mektupta şöyle diyor:
“Siz yaşayan (canlı) şeylerle yaşamayan (cansız) şeyler arasında, bir saat veya bir otomat ile, bir anahtar ya da kılıç veya kendi kendine hareket edemeyen herhangi bir nesne arasında olduğundan daha büyük bir fark varmış gibi düşünüyorsunuz. Ben aynı fikirde değilim.”
Buna benzer bir fikri Descartes’ın Ruhun Tutkuları başlıklı kitabında da bulabiliriz:
“Kabul etmemiz gerekir ki, canlı bir insanın bedeniyle ölmüş bir insanın bedeni arasındaki fark, aynen kendi kendine çalışması için gerekli her şeye sahip olan ve bu amaçla inşa edilmiş bulunan, kurulu bir saat veya benzeri basit bir otomat ile kırılmış ve dolayısıyla hareket etme yeteneğini yitirmiş bulunan aynı türden bir makinenin arasındaki fark gibidir.”
Darwin’in evrim kuramını ve bu bağlamda tanrıtanımazlığı savunan görüşleriyle tanınan ingiliz biyoloğu Thomas Huxley ise, Descartes’ın kimi varsayımlarını kabul ederek, Descartes’dan farklı sonuçlara varıyor. Huxley’e göre, eğer hayvanlar tıpkı incelikle tasarımlanmış ve kurulmuş saatler gibi birer makineyse, biz insanlar da öyleyiz. Huxley’in görüşüne göre, Yapay Zeka projesinin bütünüyle başarıya ulaşmaması için ilkece hiç bir engel olmadığı söylenebilir. Avrupa’da yine modern çağda inşa edilmiş olan ve çok ün salmış otomatlardan biri de 18. yy .’da yaşamış mucitlerden Baron Wolfgang von Kempelen’in yapımı olan “Satranç Oynayan Türk” isimli otomattı. “Satranç Oynayan Türk”, üzerinde satranç tahtası olan bir masanın önünde oturmakta olan, dev cüsseli, koca bıyıklı ve sarıklı bir 18. yy. Türk erkeği görünümünde bir mankendi. Baron von Kempelen, bu mankeni şehir şehir gezdirerek isteyenlerle bazen gösteri amacıyla bazense para karşılığında satranç oynatıyor, izleyenleri hayretten hayrete düşürüyordu. Görünüşte, kurgulu bir mekanizma sayesinde el ve kollarını oynatarak satranç taşlarını hareket ettirebilen, rakibi kurallara uygun olmayan bir hamle yaptığında da kafasını sallayan bu kul yapısı cansız dev manken, satranç oynamayı becerebiliyor, yaptığı doğru hamleler sonucunda çoğu karşılaşmadan galip ayrılıyordu.
Tabii izleyicilerden gizlenen işin aslı başkaydı. Masanın altındaki saklı bir kapalı bölmede gizlenmiş olan satranç ustası bir cüce, aynalı bir mekanizma sayesinde gizlendiği yerden satranç tahtasındaki durumu görebiliyor ve küçük gizli kaldıraçlar sayesinde de mankenin kollarını hareket ettirerek satranç oynatıyordu. Bu hile dolayısıyla Baron von Kempelen’in otomatı “Satranç Oynayan Türk”ün gerçek anlamda bir otomat olmadığı, yapay zeka projesinin tarihsel bir parçası olarak anılmaması gerektiği söylenebilir. Yine de şu kadarını söylemek mümkün: Antik ve modern çağlarda yapılan otomatların, teknolojik açıdan bugünkü yapay zeka sistemleriyle aşık atamayacakları kesinse de, yapay zeka’nın özündeki fikir, yani insanın kendi benzerini tasarımlayıp kendi eliyle inşa etmesi fikri dijital bilgisayarlarla ortaya çıkmış yeni bir fikir değil, insan zihnini çok uzun yüzyıllardır meşgul etmiş, üzerinde hem çok mürekkep hem de çok kol gücü harcanmış olan köklü bir fikir. Günümüz bilgisayar teknolojisinin yapay zeka projesini tarihte hiç görülmedik derecede ileri bir düzeye getirmiş olduğundan kuşku yok, ama bu, bir gün gerçekten insanlar kadar akıllı makineler inşa edilecekse, onların bugün anladığımız anlamda bilgisayar mimarileri üzerine kurulacağı çıkarımını doğrulamıyor.

Bugünkü bilgisayarların tasarımı büyük ölçüde matematikçi Alan Turing’e ait olsa da, kendi kendilerine hesap yapabilen mekanik cihazlar inşa etme fikri geçtiğimiz yüzyılda yaşamış olan başka bir İngiliz matematikçiye, Charles Babbage’a ait. Bugünkü bilgisayarların ilk prototipini oluşturan, ama elektronik değil de mekanik ilkeler doğrultusunda işleyen, Babbage’ın “Çözümleme Motoru” (“Analytical Engine”) adını verdiği hesaplama makinesi, 1830’larda üzerinde epeyce bir süre çalışıldıktan sonra teknik ve finansal yetersizlikler nedeniyle terk edilmiş, daha sonra da 1937’de Babbage’ın notları yeniden bulunana kadar bir daha hatırlanmamıştı. Babbage’ın son halini göremediği makinesi, kendi notları doğrultusunda ve 31 haneye kadar sayıları kullanarak hesap yapabilecek şekilde İngiliz mühendisler tarafından yeniden tasarlanmış ve 1991 yılında bitirilmiştir.Tarih arşivi sizler için yapay zekayı felsefi açıdan ele alıyor…
II. Dünya Savaşını izleyen günlerde Turing’in oluşturduğu ve Macar matematikçi John von Neumann’ın geliştirdiği model, modern elektronik bilgisayarların bugün de kullanılan modeli haline geldi. Turing’in kendisi bilgisayarlar ve hesaplama konularında, II. Dünya Savaşı sırasında Alman ordusunun kullandığı şifreleri İngiliz istihbaratı adına çözmek için çalıştıysa da, savaş sonrası dönemde ilgisini yapay zeka alanına yöneltti. Aynı dönemlerde, Amerika Birleşik Devletleri’nde, basit matematik problemleri çözebilen ve dama, satranç gibi bedensel beceri gerektirmeyen oyunlar oynayabilen bilgisayar programları yazmaya çalışan bir grup araştırmacı da ortak çalışmalar yapmakta ve henüz emekleme devresinde olan çağdaş yapay zeka’nın ufkunu saptamaya çalışmaktaydılar. Bu bağlamda, 1956 yazında, Dartmouth Koleji’nde bir yaz okulunda M.I.T.’den Marvin Minsky’nin, Stanford’dan John McCarthy’nin ve Carnegie-Mellon’dan Allen Newell ile Herbert Simon’ın diğer araştırmacılarla bir araya gelmesi tarihsel olarak bir dönüm noktası teşkil eder.
Bu yaz okulunu izleyen yıllarda yapay zeka araştırmaları hızla ivme kazanmış, elde edilen ilk başarılı sonuçlar geleceğe yönelik büyük umutlar doğurmuştur. Örneğin Herbert Simon 1958 yılında şu öngörüde bulunur:
Simon’a göre, konuşmasını izleyen on yıl içinde, yani 1968’e kadar, Yapay zeka alanında şu aşamalara gelinmiş olunacaktır:
1. Bir bilgisayar programı, eğer turnuvalara katılmaktan alıkonmazsa, dünya satranç şampiyonluğunu kazanacak.
2. Bir bilgisayar programı, yeni ve önemli bir matematik teoremi keşfedip kanıtlayacak.
3. Psikolojide kullanılan kuramların pek çoğu bilgisayar programları biçimine dönüşecek, ya da bu programların özellikleri hakkında niteliksel önermeler halini alacaklar.
Simon’un bu öngörüde bulunduğu tarihin üzerinden on değil tam kırk yıl geçmişken, Yapay Zeka hangi aşamaya ulaşmış durumda? Bir bilgisayar programı (“Deep Blue”), otuz yıla yakın rötarla da olsa bir dünya satranç şampiyonunu alt etmeyi başardı, yani Simon’m ilk iddiası gerçekleşti. Diğer iki iddia için aynı şeyi söylemek zor; hatta durum daha da kötü. Matematiksel kanıtlama programlarındaki çalışmalara bakarak ikinci iddianın ne zaman gerçekleşeceği hakkında bugün sağlıklı hiçbir öngörü yapacak durumda değiliz; psikoloji çalışmalarına baktığımızdaysa onların üçüncü iddiayı gelecekte de doğrulamayacak bambaşka yönlere doğru yelken açmış olduğunu görüyoruz. Aslında yapay zeka, başlangıç ilkeleri ve amaçları göz önüne alınırsa, bugün yalnız matematik ve psikolojide değil, diğer araştırma alanlarında da bir duraklama ve yön değiştirme devresi içinde görülüyor. Gerek bu alanın önde gelen isimlerinin geleceğe yönelik beyanlarından, gerekse ticari amaçlı olmayan yapay xeka projeleri için ayrılan araştırma fonlarının yirmi ya da otuz yıl öncesine oranla hatırı sayılır ölçüde küçülmüş olmasından da bu sonucu çıkartmak mümkün.
Satranç, yapay zeka araştırmalarının ilk günlerinden beri odaktaki yerini korumuş ve üzerinde sürekli gelişme kaydedilmiş bir oyun. Son birkaç onyıldır yapay zeka satranç programlarının büyük satranç ustalarıyla yaptığı karşılaşmalar halk arasında da çok ilgi çekiyor, popüler basında sık sık manşetten verilen bir haber halini alabiliyor. “Deep Blue”nun yaratıcılarının Kasparov galibiyetiyle azimli çalışmalarının semeresini aldıkları açık. Ama bu sonuç, yapay zeka’nın varmak istediği asıl aşama açısından ne tür bir başarı ölçütü olarak kabul edilmeli? Bu soruya kapsamlı bir yanıt verebilmek için önce bir oyun olarak satrancın yapısına ve bir faaliyet olarak satranç oynamanın doğasına bakalım. Newell ve Simon, satranç konusunda şöyle diyorlar:
“Satranç bir oyundur. Problem çözme alanında oyunların cazip bulunmasının bir çok sebebi var: Oyunlar, kurallar tarafından kesinlikle belirlenmiş ve kapalı bir dünya içinde tanımlıdırlar; ortada yine kesinlikle belirlenmiş bir amaç vardır; oyunların kazanılma/kaybedilme niteliği (bizim kültürümüzde) gerçek bir rakibin olmadığı durumlarda bile oynayanlarda güdüm sağlanması için yeterli olur.”
Burada dikkat edilmesi gereken en önemli iki noktadan ilki, satranç dahil bütün oyunların, bir bilgisayarda nispeten kolayca temsil edilebilecek soyut ve “kapalı bir dünya” içinde tanımlanabilmeleri. Örneğin, bir satranç programının “bilmesi gerekenler” arasında, satranç dışı dünyaya ait hiç bir nitelik ya da özellik yer almaz. Oyunun nerede, ne zaman, ve hangi amaçla oynanıyor olduğu, satranç tahtasının ya da taşlarının hangi maddeden ya da hangi şekillerde yapılmış olduğu, satranç oyununun belli bir alış-veriş kavramına dayandığı, satranç oyuncusunun bir gece önce iyi uyuyamamışsa yorgun ve dikkatsiz olabileceği, basit bir hata yüzünden maçı kaybederse bundan utanacağı, kazandığında gururlanacağı, vb. satranç oyununun kapalı dünyasının dışında kalan özellikler olduğundan, satranç oyuncusu insanı çok ilgilendirdiği halde satranç oyuncusu programı hiç ilgilendirmez. Oysa bir satranç karşılaşmasında, zekasını kullanarak rakibini alt etmeye çalışan bir insan için bu özellikler, satranç oyununun kapalı dünyasına içkin özellikler kadar önem taşıyabilir. Bu anlamda, satranç oynamak için programlanmış bir yapay zeka programının, ancak kendisine satrancın kapalı dünyası dışında kalan bu özellikler de bir anlam ifade ettiği zaman, oynamakta olduğu oyunun gerçekten ne olduğunu anlayabileceği söylenebilir.
Daha da ileri gidelim: Bir satranç programı için, satrancın 8×8’lik 64 kareden oluşan bir tahta üzerinde oynanıyor olması bile anlamlı değildir; programın veri yapısında satranç yan yana eklemlenmiş 64 karelik lineer bir tahta üzerinde oynanan bir oyunmuş gibi de tanımlansa bu programın performansını etkilemez. Oysa satrancın görsel temsilinde yapılacak bu tür bir değişiklik insanlar için oynamayı hemen hemen olanaksız kılabilirdi. Son olarak, satranç programlarının her hamle öncesi büyük ustaların hamle yapmadan önce düşündükleri hamle sayısının binlerce katını denedikleri, buna rağmen ara sıra da olsa ancak çok acemi bir oyuncunun yapacağı türden hatalar yaptıkları göz önüne alınırsa, insanlarla makinelerin satranç oynama adı altında birbirinden çok farklı edimler gerçekleştiriyor olduğunu görebiliriz.

Durum böyleyse, “Deep Blue”nun yalnızca çok fazla sayıda olasılığı çok kısa bir zaman diliminde tarayabilen bir hesap makinesi olduğu, bu haliyle akıllı bir satranç oyuncusuna hiç benzemezken, çok sayıda aritmetiksel işlemi çok kısa zamanda gerçekleştirip büyük sayılarla çarpma işlemini her insandan daha hızlı yapabilen basit bir hesap makinesinden farklı olmadığı söylenebilir mi? En azından, “Deep Blue”nun satranç oyuncusu insanlar kategorisinden çok, hesap makineleri kategorisine ait olduğu söylenebilir. Ama o halde hızlı bölme/çarpma yapabilen hesap makineleriyle kimse ilgilenmezken, satranç oynayan makinelere gösterilen bunca ilgi niye?
Bu sorunun yanıtını da Newell ve Simon’ın satranç üzerine söylediklerindeki ikinci önemli noktada bulabiliriz. Satranç, kültür tarihindeki yeri itibarıyla, hep aklı kullanarak yenmenin-yenilmenin temsil edildiği bir yarışma olagelmiş. Satrancın diğer birçok oyuna göre karmaşıklığı ve buna bağlı olarak tarihte satranç ustalarma verilen değer göz önüne alınırsa, satranç oynayan programlara atfedilen önem ortaya çıkacaktır. Bir başka deyişle, insanların satranca “zihinlerin arenasında rakiplerin çarpışması” olarak yaklaşması, rakiplerden birini oluşturan bilgisayar programının iç yapışma ilişkin sorunlardan daha baskın çıkarak, dikkati içsel mekanizmadan, performansa çevirmektedir. Baron von Kempelen’in mankeninin zamanın diğer bütün otomatlarından daha fazla ilgi toplaması da bir anlamda buna bağlanabilir.
Sonuç olarak, “Deep Blue”, Yapay Zeka’nın çağdaş tarihçesinde önemli bir yer tutsa da, bu önemin bir kısmının, “Deep Blue”nun satranç anlayışının gelişmişliğinden çok, biz insanların satranca bakışından kaynaklandığını söylemek gerçekçi olacaktır. Satrançta durum böyleyken, şimdi de Yapay Zeka araştırmacılarının ilk zamanlarda yaptıkları tahminlerden çoğunun niye doğru çıkmadığı konusuna dönelim.
Yapay Zekâ alanında 1960’lı yıllarda, geleceğe yönelik, ama sonradan gerçekleştirilmesinin mümkün olmadığı görülen, pek çok iddia ortaya atılmış olmasını Patrick Winston şöyle açıklıyor: 1960’lardaki yapay zeka’nın ilk çağlarında, “bilgisayarlar on yıl içinde insanlar kadar akıllı hale gelecekler” diyenler vardı. Sonradan görüldüğü gibi, bunun iflah olmayacak derecede romantik bir tahmin olduğu ortaya çıktı. Ama bu romantikliğin altında ilginç nedenler yatıyor. Yapay zeka hakkında yapılmış tahminleri dikkatlice incelersek, bunları yapanların hayalperest kaçıklar değil, ciddi olasılıklar üzerinde fikir yürüten akıl vicdan sahibi bilim insanları olduğunu görürüz. “Bu insanlar, yalnızca, halkı yakında karşılarına çıkacakmış gibi görünen bir duruma hazırlamak [örneğin akıllı robotların dünyayı sarması] konusunda üstlerine düşen görevi yerine getirmeye çalışıyorlardı.”
Yapay zeka alanındaki gelişmelerin kronolojik olarak sıralanışı aşağıdaki gibidir:
1940-1953: Genetik algoritmalarla ilgili ilk çalışmalar yapıldı. Bu çalışmalar günümüz yapay zeka teknolojisinin temellerini oluşturuyordu.
1957: Newell, Shaw ve Simon, Genel Problem çözücü (The General Problem Solver) isimli programı yazdılar.
1952 -1962: IBM’den Arthur Samuel, satranç oynayabilen ilk programı yazdı.
1958: MIT’den John McCarthy, LISP dilini ortaya çıkardı.
1961: James Slagle, LISP dilini kullanarak üniversite birinci sınıf düzeyindeki matematik problemlerini çözebilen bir program olan Saint(Aziz)’i yazdı.
1962: İlk endüstriyel robot şirketi Unimation kuruldu.
1963: MIT’den Thomas Evans, IQ testlerinde sorulanlara benzer soruları çözebilen Analogy (Benzeşim) isimli programı yazdı.
Ivan Sutherland, bilgisayarlarda etkileşimli grafik kullanımını başlattı.
Edward A. Feigenbaum ve Julian Feldmnan, yapay zeka konusundaki makalelerin ilki olan “Bilgisayarlar ve Düşünce”yi yayımladı.
1964: Danny Bobrow’un MIT’de yaptığı araştırmanın sonuçları, bilgisayarların doğal dili basit matematik problemlerini çözmeye yetecek derecede anlayabildiğini gösterdi. Bert Raphael, bilginin mantıksal şekilde gösteriminin soru-cevap sistemlerine uygulandığında başarılı olduğunu gösterdi.
1965: Joseph Weizenbaum, İngilizce olarak herhangi bir konuyla ilgili sohbet edebilen, etkileşimli program ELIZA’yı piyasaya tanıttı. Bu programın psikoterapist görevi yapan versiyonu, oldukça popüler bir oyuncak haline geldi.
Yine bu tarihlerde Prof. Dr. Zadeh’in bulanık mantık ile ilgili çalışmaları yayınlandı.
1966: Donald Michie ve ekibi, Machine Intelligence (Makine Zekası) konulu atölye serisinin ilkini gerçekleştirdi.
1967: Organik kimyasal bileşiklerin kütle spektrumunu yorumlayabilen bir program yazıldı. Bu bilimsel mantığa uygun olarak yazılmış ilk başarılı programdı.
1968: Marvin Minsky ve Seymour Pappert, sinir ağlarının sınırları konusunda bir makale yayımladı.
1969: Yapay zeka konusundaki ilk uluslararası konferans düzenlendi.
1970: Iaime Carbonell, bilgiyi anlambilimsel ağlar şeklinde sunan Scholar (Bilgin) isimli etkileşimli bilgisayar destekli öğretim programını geliştirdi.
1971: MIT’den Terry Winograd’in geliştirdiği robot kol, İngilizce söylenen komutları yerine getirebildi.
1975: Meta Dendral isimli öğrenme yeteneğine sahip programın bulduğu kütle spektrumu sonuçlan, bir bilgisayar tarafından bulunan Sonuçların bilimsel dergilerde yayımlanmasının ilk örneği oldu.
1978: Herb Simon, yapay zeka alanındaki önemli adımlardan biri olan “sınırlı rasyonalite” teorisiyle ekonomi alanındaki Nobel Ödülü’nü kazandı. Mark Stetik ve Peter Friedland’ın yazdığı Molgen isimli program, bilginin nesne tabanlı gösteriminin genetik klonlama deneylerinde kullanılabileceğini gösterdi.
1979: Uzman sistemler geliştirilmeye başlandı. Pittsburgh Universitesi’nden Jack Myers ve Harry Pople, Myers’in klinik deneyimlerinden yola çıkarak bilgi tabanlı ilk iyileştirici program olan lnternist (Stajer)’i geliştirdi.
1980: Uzman sistemler, ticari alanda kullanılmaya başladı. Amerika Yapay Zeka Derneği, ilk ulusal yapay zeka konferansını gerçekleştirdi.
1981: Japonlar tarafından ortaya atılan 5. kuşak bilgisayarlar “Japon Projesi” yol açtığı yeniliklerle, YZ adına önemli gelişmelerden biri oldu.
1984: Yapay sinir ağları yaklaşımında büyük ilerlemeler kaydedildi.
1985: Harold Cohen, bilgisayarda çizim yapmayı sağlayan Aaron isimli programı geliştirdi.
1987: Marvin Minsky, zihnin teorik tanımlamasını yapan “Toplumun Zihni” isimli kitabı yayımladı.
1997: “The Deep Blue” isimli satranç programı, oldukça geniş bir kitlenin izlediği maçta Dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yendi.
1998: İnternet’in yaygınlaşmasıyla birlikte, yapay zeka tabanlı birçok program geniş kitlelere ulaştı.
2000: Sevimli oyuncaklar olarak adlandırılan etkileşimli robot oyuncaklar, piyasaya sürüldü.
2001: “Yapay Zeka” isimli film, sinema endüstrisinde dev bir proje olarak Steven Spilberg yönetmenliğinde beyaz perdeye aktarıldı
2005: İnsan benzeri robotlar üzerindeki çalışmalar hız kazandı.
Yapay Zeka, Felsefe ve Sınırlar
Yapay zeka teknik bir konu olarak görünmesine rağmen, genel kanının aksine, sınırları yalnızca bilim, mühendislik ya da teknolojiyle çevrili ve yirminci yüzyılın ikinci yarısına özgü bir araştırma alanı değildir. Yapay zeka gerek fikir gerekse uygulama çalışmaları olarak veya tasarıları olarak oldukça uzun bir geçmişe sahiptir. Son dönem yapay zeka araştırmaları sadece felsefe ile ilgili değil aynı zamanda psikolojiden edebiyata bir çok alanı derinden ilgilendirecek bulgular öne sürmüştür. Dolayısıyla yapay zeka yirminci yüzyılın şu son yıllarında, bilim ve teknolojiyle ilgisi olsun olmasın pek çok kişiyi ilgilendirmesi gereken, uzun ve önemli bir tarihsel sürecin son halkasını oluşturan bir proje olarak karşımızda durmaktadır. Teknoloji alanındaki gelişmelerin hızı birçokları için ürkütücü boyutlara ulaştığı günümüzde, bir uçağın hızını ikiye katlaması bizi çok fazla düşündürmeden memnun olmamamızı sağlasa da makinelerin düşünme yeteneğine sahip olabilecekleri düşüncesi bile bizi korkutuyor.
Makinelerin düşünme yeteneğine sahip olmaları –işte bu çok insanca bir özellik. “Ne de olsa düşünme yeteneğimiz sayesinde fiziksel yetersizliğimizi aşabildik ve diğer canlılara karşı üstünlük sağlayabildik. Üstünlüğümüzü kanıtlayan bu önemli özelliğimizi bir gün makinelere kaptırırsak, onlara boyun eğmek zorun kalacak mıyız?”
Yapay zeka ile ilgili olarak kaygılarımızı veya sorularımızı dile getirdiğimizde karşımızda kesin bir yapay zeka örneği olmadığını da hesaba katarsak, çözüme ulaşabileceğimiz yegane alan felsefedir. Gelecekte karşımıza çıkma ihtimali olan düşünen makinelerin mümkün olup olmayacağını bilmek için felsefenin temel konularından biri olan zihin konusunu anlamak kesinlikle gereklidir. Yapay zeka mümkün müdür sorusunu sorduğumuzda karşımıza zeka nedir, akıl nedir, akıl sadece beyinsel faaliyetlerden mi ibarettir, zihin ile beden arasında nasıl bir ilişki vardır, bilinç nedir gibi felsefe tarihinde de uzun tartışmalara yol açmış sorular çıkmaktadır. Yapay zekanın mümkün olup olmayacağını anlayabilmek için öncelikli olarak kendi düşünme yetimizi anlamamız gerekmektedir.

Yapay Zeka Mümkün müdür?
Felsefe ve psikolojide, insan ve sayısal bilgisayarlar arasındaki benzerlikleri vurgulayan görüş daha baskındır. Bu görüşün en uç noktası beynin bir bilgisayar, aklınsa bir bilgisayar programı olduğunu savunur. Buna göre insan beyni konusunda temel olarak biyolojik hiçbir şey yoktur. Doğru programı saklayan beyin ve doğru girdi-çıktılar sayesinde işleyiş sürmektedir. Duygu ve düşüncelerin elde edilmesi de yine doğru bir program ile mümkündür. Kabul edilmesi oldukça zor olan bu duruma, hala zeki denilebilecek bilgisayar programlarının üretilmemiş olmasından hareketle itiraz edilebilir. Ancak mevcut bilgisayarların aslında yeterince zeki olduğunu savunan bir başka görüş daha vardır. Yapay zeka terimini ortaya atan McCarthy, termostatlar kadar basit makinelerin bile bir inanca sahip olduğunu yani sorun çözme yeteneği olan hemen hemen her makinenin, inancı olduğu dile getirmiştir.
Termostatın ne gibi inançları vardır sorusuna verilen yanıtlar ise basit olduğu kadar da düşündürücüdür: burası çok sıcak, burası çok soğuk ve burası normal. Bu tipik bir bilgisayar karar verme kuralıdır. (makine belli bir durumdayken şeridin üzerinde belli bir simge bulunduğu zaman makinenin belli bir işlemle bu simgeyi silmesi ya da başka bir simgeyi yazması gibi.) Ancak simgelerin anlamları yoktur. Simgeler biçimsel veya sözdizimsel yapılarına göre belirlenmelidir. Örneğin sıfırlar ve birler, yalnızca sayıları temsil etmekte kullanılan simgelerdir, sayıların yerine geçmezler. Gerçekte sayısal bilgisayarları bu kadar güçlü yapan da bu özellikleridir. Birbirinin benzeri tipteki donanımlar, uygun biçimde tasarlanmışlarsa, sonsuz çeşitlilikte farklı programları kullanabilirler. Benzer programlar da sonsuz çeşitlilikte farklı tip donanımlarda çalıştırılabilirler. Ama “biçimsel ve veya sözdizimsel olarak nitelenen programların bu özellikleri aklın işleyiş ilkesiyle programın işleyişi özdeş olduğu görüşü için çok tehlikelidir.” Çünkü bir zekaya sahip olmak, biçimsel veya sözdizimsel işletime sahip olmaktan çok daha öte bir şeydir. Akılda sözdizimin ötesinde, anlam vardır. Bilgisayar programı yalnızca sözdizimidir ve anlamsal olan akıl çok daha fazlasına sahiptir, bir içeriğe sahiptir.
Bu durumla ilgili olarak ortaya atılmış olan ‘Çin Odası Deneyi’ni ele alalım. Bir grup bilgisayar programcısının, bir bilgisayarın Çince anlamasını ve anında çeviri yapmasını sağlayacak bir program yazdığını varsayalım. Bilgisayar, Çince bir soru sorulduğunda, veritabanındaki bilgiyle karşılaştırıp, o soruya karşılık gelen Çince cevabı verecektir. Ses olarak da bir Çinli gibi konuştuğu varsaydığımız bu bilgisayarın, Çinlilerin Çince anladığı kadar kusursuz anladığını söyleyebilir miyiz? Başka bir örnek vermek gerekirse, bütün hastalıkların belirti, teşhis ve tedavilerinin girildiği bir bilgisayara hastalıklarımızın tedavisi için güvenebilir miyiz? Yine deneye dönelim, içerisinde Çince tabelalar bulunan bir odada kilitli bulunan ve hiç Çince bilmeyen bir insan aynı zamanda bu tabelaları İngilizce olarak açıklayan bir kurallar kitabına sahip olsun. Bu kitaptaki açıklamalar, kuralları biçimsel olarak açıklamaktadır. Anlamlarına göre açıklamayan bu kural, “bir numaralı tabelayı, ikinci tabelanın yanına koy” gibi şeyler söyleyebilir. Odaya getirilen ve odadaki tarafından bilinmeyen simgelerin oda dışındakilere soru, kurallar sonrası yapılan işlemlerin de cevap olarak, tanıtılması durumunda dışarıdakiler, odada kurallar kitabına göre işleyen kişinin Çinceyi çok iyi bildiğini düşüneceklerdir. Biçimsel bir bilgisayar programını işletirken, dışta bulunan bir gözlemcinin bakış açısından sanki Çince anlayan biri olarak görünen bu insan aslında bir kelime bile Çince anlamamaktadır. Bu durumda en iyi yazılmış bir bilgisayar programının bile bir dili anlaması mümkün değildir. Ve bu programın çalıştığı bilgisayarın da Çince anladığı iddia edilemez. Çünkü bilgisayar, programının haricinde anlamasını sağlayacak ek hiçbir özellik yoktur. Bilgisayar programında olan tek şey ise biçimsel söz dizimidir, hiçbir şekilde anlam yoktur.
Bir dili anlamak demek, birtakım biçimsel simgeleri bilmek değil, akıl durumlarına sahip olmak, yorum yapabilmek veya ilgili simgeleri anlamlandırabilmek demektir. Sayısal bilgisayarların, biçimsel simgeleri dizmek dışında bir özelliği yoktur. Çünkü bilgisayarın çalıştırılması, programların yeteneği ile açıklanabilir. Bu programlar ise tamamen biçimsel olarak belirlenmiştir ve anlamsal içerikleri yoktur.
Kaynak
Mehmet Tahça, Felsefi Açıdan Yapay Zeka
 
 
*Bu çalışmanın tüm hakları, Mehmet Tahça’ya aittir.
*Bizimle iletişim kurmak için: kenandabirkuyu10@gmail.com