YAPAY ZEKANIN GERÇEK HAYATLA BAĞLANTISI

YAPAY ZEKANIN GERÇEK HAYATLA BAĞLANTISI

Yapay zekâ, gündelik yaşamımıza katkılarıyla son dönemin en popüler ve ilgi çekici konularından biri haline geldi. Internet arama motorlarında, gideceğimiz konuma yol durumu ve trafiği de göz önüne alarak en kısa sürede nasıl ulaşacağımızı belirleyen rota planlayıcısı uygulamalarda, yeni ürünler araştırdığımız alış-veriş sitelerinde bize sunulan öneriler için arka planda çalışan birçok yapay zekâ sistemi bulunuyor. Bu sistemlerin çalışması ile yaşamımız kolaylaşmakta ve yaşam kalitemiz iyileşmekte. Hizmet sunucu firmalar kullanıcı memnuniyetini artırmak ve operasyon maliyetlerini azaltmak için yapay zekâ çalışmalarına daha çok yatırım yapmaya başladılar. Bütün bu yatırımların gelecekte yaşamımızı önemli ölçüde değiştireceğini öngörmekteyiz.

Günümüzde yapay zekâ uygulamalarında hangi aşamadayız? Gerçek zekâya ne kadar yakınız? Günümüzde, yapay zekâ uygulamalarında çok önemli aşamalar kaydedilmiş bulunuyor. Özellikle web tabanlı sistemlerde yapay zekâ yöntemlerinin başarıyla uygulandığını görmekteyiz. Kullanıcı davranışları, yönelimleri veya tercihlerini istatiksel olarak analiz ederek tahminleme veya öneri sunma konusunda çok başarılı uygulamalar mevcut. Benzer şekilde arama motorlarında sonuçların listelenmesi esnasında kullanıcı beğenileri de göz önüne alınıyor. Akıllı kişisel asistanlar, kullanıcıların sesli sorularına en uygun cevapları döndürme konusunda birbirleri ile yarışıyor. Yapay zekâ araştırmalarının temel hedeflerden biri de zeki davranışları, içinde bulunduğumuz gerçek dünyada çalışan robot sistemlerinde de görmek.

Yakın geleceğimizde robotlarla sadece fabrika ortamlarında değil, günlük yaşamımızdaki rutin işlerimizi kolaylaştırmak için de işbirliği içinde olacağız. Bu, evimizde kullandığımız sistemleri gerekli donanımsal ekipmanlar (örn., robot kolu, eli vs.) ve zeki algoritmalar ile donatarak mümkün olabilecek. İlk örnekler, otonom elektrik süpürgeleri ile ticari olarak sunuldu. Bu süpürgeler, ortamdaki kirli bölgeleri sensörleri yoluyla belirleyip oluşturdukları harita üzerinde etkin bir gezinme ile yer temizliğine yardımcı olmaktalar. Yakın gelecekte mutfakta bizim için yemek hazırlayan şef robotlar ve yaşlı/hasta bakım robotları daha da yaygınlaşacak. Robotbilim araştırmalarının en önemli katkılarından biri de otoyollarda insansız araçların kullanılarak kaza risklerinin en aza indirilmesi. 

Şu an araçlarda otomatik paralel park etme özelliği, sürücü kontrolünde olacak şekilde mümkün hale geldi. Araçları tümüyle otonom yapabilmek için çarpışma engelleme konusunda geniş ölçekte araştırmalar yürütülüyor. Robotbilim çalışmalarının bir diğer motivasyonu, robotların canlılar için zor veya erişilemez ortamlarda arama/kurtarma gibi çalışmalar yürütebilmeleri. Özellikle Mars’ta farklı mikroorganizmaları ve su kaynaklarını inceleyerek önceki yaşam kanıtlarını veya burada yaşamın mümkün olup olmadığını araştıran birçok uzay robotu görev aldı. Şu anda sırasıyla 2004 ve 2012 yıllarında Mars’a ulaşan Opportunity ve Curiosity bu görevi başarıyla yürütmekteler.

Peki robotlar ne zaman fiziksel olarak hayatımızda daha çok yer almaya başlayacak? Bu sorunun yanıtı robotların güvenli çalıştıklarından emin olacağımız zamana bağlı. Otoyollarda sürüş yapan insansız araçların veya mutfakta kahvaltı hazırlayan robotların, bize ve ortamlarına zarar vermeyecek şekilde gerekli yazılımlar ile donatılmış olması gerekiyor.

Bilim insanları uzun yıllar boyunca insan zekâsının becerilerine sahip bir yapay zekâ uygulaması tasarlayabilmek için insanları taklit etmeye çalıştı. Ancak insanın düşünme mekanizmasını bilgisayara mantık kuralları ile anlatmak hayli karmaşıktı.

Ayrıca bir amaca ulaşmak için en etkili yöntem doğadaki çözüm olmayabilir. Örneğin insanlar uçmak için kuşları taklit etmek yerine fizik kurallarına göre tasarlanan uçaklar geliştirdi. Bu nedenle insanın düşünce sistemini taklit etmeye çalışan yapay zekâ yaklaşımı artık tercih edilmiyor.

Günümüzde ise çevreyi algılayarak belirli bir görevi başarılı bir şekilde gerçekleştiren yapay zekâ uygulamaları var. Söz konusu yapay zekâ uygulamalarının bazı örnekleri:

·        Satranç oynayan yapay zekâ uygulaması rakibin hamlelerini algılar, sonraki olasılıkları hesaplar ve hamle yapar.

·        Sağlık alanında kullanılan bir yapay zekâ uygulaması test sonuçlarını ve diğer yaşamsal verileri alır, teşhis koyar.

·        Sürücüsüz araç kamera ve radar gibi algılayıcılardan bilgiler alır, direksiyon hareketlerini ve motor gücünü kontrol eden çıktılar verir.

Sayısal verinin hızla artması (büyük veri kavramı) ve günümüzdeki bilgisayarların bu verileri işleyebilecek kadar güçlenmesi (örneğin grafik kartları ile paralel programlama) sayesinde günümüzdeki yapay zekâ uygulamaları çok miktarda veriyi analiz ederek öğreniyor. Örneğin sürücüsüz bir araç karar verirken 4 milyon kilometrelik sürüş tecrübesinden yararlanabiliyor. Google Çeviri ve diğer çeviri yapan uygulamalar, yabancı bir dili öğrenirken insanların yaptığı gibi dilin gramer kurallarını öğrenmez. Bunun yerine milyonlarca çeviri örneğine bakarak benzer kararlar verir. Örneğin İngilizce-Türkçe çeviri yaparken içinde “human” kelimesi geçen cümlelerin hepsinin çevirisinde “insan” kelimesinin olduğunu algılar ve bu kelimenin Türkçe karşılığını kendiliğinden öğrenir.

Bu yaklaşım bizi yapay zekâ ile bağlantılı bir kavram olan yapay öğrenmeye ulaştırır. Yapay öğrenme, bilgisayarların bir problemi çözmek için ham veriyi/deneyimi kullanarak en doğru kararları verecek şekilde programlanmasıdır.

Günümüzde geliştirilen yapay öğrenme uygulamaları ile birçok görev (örneğin fotoğraflardaki belirli bir nesneyi algılama, trafikte araç kullanma ya da ses tanıma) insanlar kadar hatta daha da başarılı bir şekilde gerçekleştirilebiliyor. Ancak bilim kurgu filmlerinde olduğu gibi robotların kendi kolonilerini kurması ya da Dünya’yı ele geçirmesi gibi olasılıklar hâlâ çok uzakta. Günümüzde kullanılan başarılı yapay zekâ uygulamaları belirli bir görev için gelişmiş modeller. Ancak geliştirilen teknolojiler henüz insanlar gibi çok farklı görev ve durumları eş zamanlı olarak değerlendirecek düzeyde değil.

KAYNAKÇA:

• Baştanlar Y. 2018, Nisan. Yapay Zekâ ve Yapay Öğrenme http://bilimgenc.tubitak.gov.tr/makale/yapay-zeka-ve-yapay-ogrenme adresinden elde edildi.
•       Sarıel, S. (2017) Günümüzde Yapay Zeka, İstanbul Teknik Üniversitesi Vakfı Yayını, Sayı 75 http://www.itu.edu.tr/docs/default-source/haber-sl%C4%B1der---ekler/sayi75.pdf?sfvrsn=2 adresinden elde edildi.