Yapay Zeka:
Yapay Zeka insan istihbarat süreçlerinin makineler, özellikle de bilgisayar sistemleri ile simülasyonudur.
Bu süreçler arasında öğrenme (bilgi edinme için bilgi ve kuralların edinilmesi), mantıksallaştırma (yaklaşık veya Yapay Zeka sonuçlara ulaşmak için kuralları kullanarak) ve kendini düzeltme yer alır.
Yapay Zeka'nın özel uygulamaları, uzman sistem konuşma tanıma ve suni görme içerir.
Yapay Zeka, daha sonra bölgenin başlıca araştırmacıları olan Dartmouth (ABD) 'de 1956 yazında katılan bir toplantıda doğdu.
Toplantının hazırlığı için, J. McCarthy, M. Minsky, N. Rochester ve CE Shannon, "yapay zeka" teriminin ilk kez ortaya çıktığı bir öneri taslağı hazırladılar.
Görünüşe göre bu isim J. McCarthy'nin emriyle verildi.
Yapay Zeka artık birçok işlemi ve çeşitli uygulamaları içeren bir isim.
Yapay Zeka esasen iki alana ayrılır: Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme.
Gürkan Yılmaz
Yapay Zekânın Tarihi
Burada Yapay Zeka'nın gelişimini etkilemiş beş anı geriye dönüyoruz:
1. Evrensel olarak modern bilgisayarların babası olarak tanınan Alan Turning, 1950'de bir makinanın bir insanı insanın kendisine inanmak için etkileyip etkileyemeyeceğini test eden "taklit oyun" olarak da bilinen Turing Testi'ni açıklayan bir kağıt yayınladı.
2. Bilgisayar bilimcisi John McCarthy, 1956 yılında Dartmouth Üniversitesi'ndeki bir konferansta "yapay zeka" terimini üretti.
Sonuç olarak, ABD hükümeti McCarthy ve diğer bilim adamı Marvin Minsky'ye, Rusya ile Soğuk Savaşta konumlarını güçlendirmek için Yapay Zeka geliştirmeye yönelik finansal kaynaklar verdi.
Rus dilinin kalıplarını anlamak için yapay zekayı kullanma çabaları, Rus belgelerini daha hızlı bir şekilde tercüme etmelerini sağlayacaktı.
3. 1970'ler kış sezonunun başlangıcını gördü. Yeterli ilerleme gözlenmediğinde, Yapay Zeka için devlet fonları kesildi.
1973'te Profesör Sir James Lighthill, makinelerin satrançta "deneyimli bir amatör" seviyesinden asla daha fazla bir şey elde edemeyeceğini savundu.
4. Yapay Zeka için finansman artışı ve 1980'lerdeki ekonomik başarısı sonucu IBM'in süper bilgisayarlarından Deep Blue, 1997'de dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u vurdu. Deep Blue, saniyede 200 milyon potansiyel pozisyonu analiz edebildi.
5. 2016'da Google'daki bir ekip, bilgisayarlarını birbirinden şifreleyebilecekleri ve gizleyebilecekleri tarafsız ağlar oluşturarak bilgisayarlarını gizli tutmaya öğrettiler.
Üç ağ "Havva" nın şifresini çözmesini önlerken bilgileri şifrelemek ve paylaşmak için "Alice" ve "Bob" ağlarına öğrettiler.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine Öğrenimi "örnekler ve verilerden öğrenilen algoritmaları birleştirir".
Bu, "örnek olarak sunulan veri kümelerindeki değerleri tahmin etmeyi" mümkün kılar.
Sonuç: Sonuçların kalitesi, öğrenme sistemine verilen verilerin kalitesine bağlıdır.
• Denetimli öğrenme, sistemi öğrenmek ve doğru cevabı vermek için örnekler sağlar.
Bu tür Yapay Zeka, video içeriğini tanımlamak, bir evin geçmişe dayanan satış fiyatını tahmin etmek veya tıbbi riskleri tahmin etmek için kullanılır.
• Denetimsiz öğrenmek, sisteme pek çok örnek sunmaktır, ancak bu sefer iyi cevaplar vermeden.
Müşterilerin gruplarını benzerliklere göre ayırma, anormallikleri tespit etme (bankacılık sahtekarlığı) veya korelasyonları tespit etme (örneğin iki ürünün bir mağaza rafına yan yana yerleştirmek için) makinenin ne öğrenmesi.
• Yarı denetlenmiş öğrenme, sisteme birçok örnek sunmak ve bazıları için doğru cevabı vermektir.
Google'ın veya Facebook'un bu hizmetleri barındırdığı fotoğraflarda bulunan kişileri "tanımak" için yeterli.
• Takviye öğrenme, bir sistemin fiziksel (yani, bir robot) veya sanal ortamda gelişmesine izin verir. Sistem cezalar ve ödüller ile gelişiyor. Bir robotun tek başına yürümeyi öğrenmesi budur ya da bir video oyunundaki bot gelişir.
Maad M. Mijwel May 2016 Yazısından alıntıdır.