Makine Zekası
Ziyaretçi
Makine Zekası
Vikipedi, özgür ansiklopedi
Makine Zekası Kavramı, anlam olarak Yapay Zeka kavramına yakın olsa da, aslında daha çok İkinci Dünya Savaşı'nın sonlarından masa üstü bilgisayarların yaygınlaşmasına kadar geçen sürede daha çok kullanılmıştır diyebiliriz (1944 - 1977).
1970'li yıllarda, Apple, Xerox ve IBM gibi bilgisayar üreticileri Dijital elektronik masaüstü cihazları piyasaya çıkarmışlardı.
Makine Zekası, daha önceden Elektro-Mekanik aygıtları andıran görünümleri ile mainframe (Büyük boyutlu) cihazları tanımlayan Makine kelimesi ile bilgi işleyen yazılımı temsil eden Zeka kelimelerinden oluşmaktaydı.
Ancak İkinci Dünya Savaşı sırasında Bletchley Park'taki çalışmaları ile tanınan büyük Bilgisayar bilimcisi Alan Turing, Makineler düşünebilir mi? sorusunu ortaya atarak Makine Zekası kavramına farklı bir boyut kazandırmıştı. Bu yaklaşım makinelerin metodik olarak insan zekasına benzer şekilde düşünüp düşünemeyeceğini sorguluyordu. Turing testi adıyla anılan test daha sonraları Hugh Loebner'ın sponsorluğunu üstlendiği Loebner ödülleri ile geleneksel olarak her yıl A.B.D.'de makine zekasına sahip yazılımların üzerinde denenmeye başlandı. Bu yazılımlar, Yapay zekanın alt kategorilerinden biri olan Doğal Dil işleme ile doğrudan ilişkilidir.
Eleştiriler
Bir kısım Bilgisayar bilimcileri, Turing testine katılan bu yazılımların chatbot (Diyalog Yazılımı) kategorisine girdiğini vurgulayarak bu yazılımların gerçekten düşünmediği, sadece konuştuğu eleştirisini getirmektedirler. Gerçektende bir kısım makine zekası yazılımı eleştiri topladıkları gibi sadece konuşmayı taklit etmektedirler. Diğer bir grup yazılımcı, Yapay Zeka çalışmalarında insan beynindeki sisteme benzeyen YSA (Yapay Sinir Ağları) yaklaşımını benimsemektedir.
Yöntemler
Beynin gerek konuşurken, gerekse herhangi bir konuyu derinlemesine öğrenirken, dil şablonlarını daha çabuk benimsediği, gerek duyduğu takdirde, etkili bir karşılaştırma,ölçme ve değerlendirme işlemini uyguladığı beyindeki yönergelerin incelenmesi sonucunda ortaya çıkmaktadır. Antropolojik olarak derinlemesine bir değerlendirme yapıldığında zaten etkili düşünme eyleminin dilin icadı ile başladığı görülür.Kavramsal karşılaştırma ve kavramların yani kavramlara ait ham bilgilerin (koku, ses, görüntü gibi.) birbirlerine nöral bağlarla bağlanmasının daha zor olduğu, buna karşın bu kavramlara karşılık gelen dilsel kodların bağlanmasının ve üzerlerinde işlemler yapılmasının daha hızlı olduğu görülmektedir. Bu dilsel kodlamalar, örneğin "Kedi" kelimesi, ayrıca kedi'ye ait görsel, işitsel ve diğer verilerle nöral bağlar ile bağlıdır. Kedi'yi düşündüğümüzde veya ondan bahsettiğimizde beyin gerek duyarsa ona ait ham bilgiler olan görüntü, ses gibi kavramları bilinç düzeyine çağırmaktadır.Ancak gerek duymadıkça bu çağrıyı yapmayan insan beyni düşünmek için yöntem olarak dili kullanarak kelimeler ile düşünmektedir.
Bu açılardan incelendiğinde Makine Zekası veya Yapay Zeka sadece Bilgisayar biliminin konusu değildir. Makine Zekasının biçimsel yöntemleri yani modellenirken hangi yazılım yöntemlerinin veya yazılım Algoritmalarının kullanılacağı ve düşünme modeli bilgisayar biliminin alanına girerken, düşünme, dil kuramı açısından dil biliminin, dilin evrimini anlamak açısından da Antropoloji biliminin alanına girmektedir.Bu yüzden son yıllarda Makine Zekası çalışmalarında Doğal Dil işleme önem kazanan bir çalışma alanı olmuştur.
Yaklaşımlar
Vikipedi, özgür ansiklopedi
Sponsorlu Bağlantılar
Makine Zekası Kavramı, anlam olarak Yapay Zeka kavramına yakın olsa da, aslında daha çok İkinci Dünya Savaşı'nın sonlarından masa üstü bilgisayarların yaygınlaşmasına kadar geçen sürede daha çok kullanılmıştır diyebiliriz (1944 - 1977).
1970'li yıllarda, Apple, Xerox ve IBM gibi bilgisayar üreticileri Dijital elektronik masaüstü cihazları piyasaya çıkarmışlardı.
Makine Zekası, daha önceden Elektro-Mekanik aygıtları andıran görünümleri ile mainframe (Büyük boyutlu) cihazları tanımlayan Makine kelimesi ile bilgi işleyen yazılımı temsil eden Zeka kelimelerinden oluşmaktaydı.
Ancak İkinci Dünya Savaşı sırasında Bletchley Park'taki çalışmaları ile tanınan büyük Bilgisayar bilimcisi Alan Turing, Makineler düşünebilir mi? sorusunu ortaya atarak Makine Zekası kavramına farklı bir boyut kazandırmıştı. Bu yaklaşım makinelerin metodik olarak insan zekasına benzer şekilde düşünüp düşünemeyeceğini sorguluyordu. Turing testi adıyla anılan test daha sonraları Hugh Loebner'ın sponsorluğunu üstlendiği Loebner ödülleri ile geleneksel olarak her yıl A.B.D.'de makine zekasına sahip yazılımların üzerinde denenmeye başlandı. Bu yazılımlar, Yapay zekanın alt kategorilerinden biri olan Doğal Dil işleme ile doğrudan ilişkilidir.
Eleştiriler
Bir kısım Bilgisayar bilimcileri, Turing testine katılan bu yazılımların chatbot (Diyalog Yazılımı) kategorisine girdiğini vurgulayarak bu yazılımların gerçekten düşünmediği, sadece konuştuğu eleştirisini getirmektedirler. Gerçektende bir kısım makine zekası yazılımı eleştiri topladıkları gibi sadece konuşmayı taklit etmektedirler. Diğer bir grup yazılımcı, Yapay Zeka çalışmalarında insan beynindeki sisteme benzeyen YSA (Yapay Sinir Ağları) yaklaşımını benimsemektedir.
Yöntemler
Beynin gerek konuşurken, gerekse herhangi bir konuyu derinlemesine öğrenirken, dil şablonlarını daha çabuk benimsediği, gerek duyduğu takdirde, etkili bir karşılaştırma,ölçme ve değerlendirme işlemini uyguladığı beyindeki yönergelerin incelenmesi sonucunda ortaya çıkmaktadır. Antropolojik olarak derinlemesine bir değerlendirme yapıldığında zaten etkili düşünme eyleminin dilin icadı ile başladığı görülür.Kavramsal karşılaştırma ve kavramların yani kavramlara ait ham bilgilerin (koku, ses, görüntü gibi.) birbirlerine nöral bağlarla bağlanmasının daha zor olduğu, buna karşın bu kavramlara karşılık gelen dilsel kodların bağlanmasının ve üzerlerinde işlemler yapılmasının daha hızlı olduğu görülmektedir. Bu dilsel kodlamalar, örneğin "Kedi" kelimesi, ayrıca kedi'ye ait görsel, işitsel ve diğer verilerle nöral bağlar ile bağlıdır. Kedi'yi düşündüğümüzde veya ondan bahsettiğimizde beyin gerek duyarsa ona ait ham bilgiler olan görüntü, ses gibi kavramları bilinç düzeyine çağırmaktadır.Ancak gerek duymadıkça bu çağrıyı yapmayan insan beyni düşünmek için yöntem olarak dili kullanarak kelimeler ile düşünmektedir.
Bu açılardan incelendiğinde Makine Zekası veya Yapay Zeka sadece Bilgisayar biliminin konusu değildir. Makine Zekasının biçimsel yöntemleri yani modellenirken hangi yazılım yöntemlerinin veya yazılım Algoritmalarının kullanılacağı ve düşünme modeli bilgisayar biliminin alanına girerken, düşünme, dil kuramı açısından dil biliminin, dilin evrimini anlamak açısından da Antropoloji biliminin alanına girmektedir.Bu yüzden son yıllarda Makine Zekası çalışmalarında Doğal Dil işleme önem kazanan bir çalışma alanı olmuştur.
Yaklaşımlar
- Sembolikler: Makinelerin veya yazılımcılığın geleneksel yöntemlerini kullanmaya devam ederek insan vücudunun veya beynin temel işlem basamaklarını bu yöntemlerle modelleyen bilimcilerdir.sembolik yaklaşımı benimseyen bilimciler arasında Sentaktik Örüntü analizi yöntemlerini, kelimelerden oluşan dil kalıpları ile görüntüler ve sesler gibi algısal veriler ile bağlayarak karşılaştırma, ölçme, tanımlama ve çıkarımsama gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları modelleyen çalışmaları yürütenler vardır.
- Sibernetikler: Yazılım ve donanımda organik sistemlerin çalışma yöntemlerini bire bir benzetimlendirmeye çalışanlar.YSA ( Yapay Sinir Ağları ) çalışmaları da kısmen bu gruba girmektedir. Sibernetikler doğal evrimin yolaçtığı tasarımın mükemmel olduğundan yola çıkarak, onu benzetimlendirmenin yeterli olduğunu düşünmektedirler. Ancak henüz YSAda da kavram bağlama, ölçme, tanımlama ve en önemlisi çıkarımsama yapma gibi gelişmiş bilinç fonksiyonları modellenebilmiş değildir.YSA (Yapay Sinir Ağları) projelerini şu anki haliyle tüm dünyada Uzman sistemler olarak adlandırabileceğimiz kategoriye sokabiliriz. Halen bu kategoride Savunma sanayi, madencilik, kimya gibi uzmanlık gerektiren alanlarda önemli yararlar sağlamaktadırlar.
