Yapay Zekâya Genel Bir Bakış
Yapay Zekâ Nedir?
Yapay zekayı tam olarak anlamak için öncelikle yapay kelimesinin ne olduğunu bilmeliyiz. Doğadaki örneklerine benzetilerek yapılan veya yapılmaya çalışılan suni ürünlere yapay diyoruz. Zekâ kelimesi ise insana ait olan ve onun düşünme, akıl yürütme, objektif gerçekleri algılama, yargılama ve sonuç çıkarma yeteneklerinin tamamına zekâ diyoruz. Yani bu iki kelimeden de anlayabileceğimiz gibi yapay zekâ, insanların kendi zekasına benzer veya ondan daha üstün bir zekaya sahip olan yazılımsal ve donanımsal bir sistemi üretme isteğidir.
Yapay Zekânın Tarihçesi
Geçmişte ve bugünde olduğu gibi insanların en büyük arzularından biri kendi iş yüklerini kaldırabilecek köleler üretmektir diyebiliriz. Bu isteklerini çeşitli mitolojik kavramlarda da görebiliriz. Örneğin, golemler veya çeşitli mitolojilerdeki insansı özellikleri belirli varlıklara atfedilmesi olaylarını örnek olarak alabiliriz.
"Yapay zekâ" kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, "Makineler düşünebilir mi?" sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan Mathison Turing'dir. 1943'te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları doğmuştur.
Bu gelişmelerden sonra resmi yapay zekâ kavramı, 1956 yılında John McCarthy tarafından Yapay Zekâ isimli bir konferansta ortaya atılmıştır. İlk yapay zekâ laboratuvarı ise 1959 yılında John McCarthy ve MarvinMinsky tarafından Massachusetts Teknoloji Enstitüsünde (MIT) kurulmuştur. Ek olarak John McCarthynin geliştirdiği Lisp dili günümüzde hala kullanılmaktadır ve yapay zekâ konusu hakkında bilinmesi gereken önemli dillerden bir tanesidir.
Yapay Zekâ Hakkında
Yapay Zekâ dediğimizde bilmemiz gereken iki kavram bulunmaktadır: Makine öğrenimi ve Derin öğrenme. Tam karşılığı olmasa da aşağıdaki resmi Makine Öğrenimi ve Derin öğrenme konusu hakkında özet olarak kullanabiliriz.
Makine Öğrenimi (Machine Learning)Nedir?
Makine öğrenimi, yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma kategorisidir.Makine öğrenmesinin temel dayanağı, giriş verisini alabilen algoritmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıktıkça güncellerken bir çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanmaktır.
Örn: Algoritmaya üzüm tanıtılmak istendiğinde algoritmaya; Beyaz, mor, yuvarlak gibi özellikler tanımlanıyor. Üzüm ve Muz'u Makine öğrenimine sorunca hangisinin Üzüm olduğunu tanımlanan bilgileri süzerek ve rasyonellik ilkesini benimseyerek karar veriyor.
Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?
Derin öğrenme, bilgisayarlara insanlara doğal olarak gelen özellikleri yapmayı öğreten bir makine öğrenme tekniğidir. Bu teknik, beynimizdeki nöronlar gibi çalışır. Üzüm örneği ile Derin öğrenme kavramını ortaya çıkaralım. Makine öğreniminde Üzümün özelliklerini biz tanıtırken, Derin öğrenmede kendi kurallarını kendisi oluşturur; Hangisinin muz hangisinin üzüm olduğunu kendi işlemleriyle ayırt edebiliyor.
Yapay Zekânın Kullanıldığı Alanlar
Günümüzde yapay zekâ pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu örnekleri sıralayacak olursak; Siri gibi sesli asistanlarda, sağlık ve hasta analizinde, satışı arttırmak için kullanılan yöntemlerde, sohbet uygulamalarında...
Bu konuda yapay zekaya genel bir bakış yapmak istemiştik, umarım beğenmişsinizdir.
Yapay Zeka ve Bulanık Mantık(Fuzzy Logic) Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinmek İçin Tıklayınız.
Yapay Zekâ Nedir?
Yapay zekayı tam olarak anlamak için öncelikle yapay kelimesinin ne olduğunu bilmeliyiz. Doğadaki örneklerine benzetilerek yapılan veya yapılmaya çalışılan suni ürünlere yapay diyoruz. Zekâ kelimesi ise insana ait olan ve onun düşünme, akıl yürütme, objektif gerçekleri algılama, yargılama ve sonuç çıkarma yeteneklerinin tamamına zekâ diyoruz. Yani bu iki kelimeden de anlayabileceğimiz gibi yapay zekâ, insanların kendi zekasına benzer veya ondan daha üstün bir zekaya sahip olan yazılımsal ve donanımsal bir sistemi üretme isteğidir.
Yapay Zekânın Tarihçesi
Geçmişte ve bugünde olduğu gibi insanların en büyük arzularından biri kendi iş yüklerini kaldırabilecek köleler üretmektir diyebiliriz. Bu isteklerini çeşitli mitolojik kavramlarda da görebiliriz. Örneğin, golemler veya çeşitli mitolojilerdeki insansı özellikleri belirli varlıklara atfedilmesi olaylarını örnek olarak alabiliriz.
"Yapay zekâ" kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, "Makineler düşünebilir mi?" sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan Mathison Turing'dir. 1943'te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları doğmuştur.
Bu gelişmelerden sonra resmi yapay zekâ kavramı, 1956 yılında John McCarthy tarafından Yapay Zekâ isimli bir konferansta ortaya atılmıştır. İlk yapay zekâ laboratuvarı ise 1959 yılında John McCarthy ve MarvinMinsky tarafından Massachusetts Teknoloji Enstitüsünde (MIT) kurulmuştur. Ek olarak John McCarthynin geliştirdiği Lisp dili günümüzde hala kullanılmaktadır ve yapay zekâ konusu hakkında bilinmesi gereken önemli dillerden bir tanesidir.
Yapay Zekâ Hakkında
Yapay Zekâ dediğimizde bilmemiz gereken iki kavram bulunmaktadır: Makine öğrenimi ve Derin öğrenme. Tam karşılığı olmasa da aşağıdaki resmi Makine Öğrenimi ve Derin öğrenme konusu hakkında özet olarak kullanabiliriz.
Makine Öğrenimi (Machine Learning)Nedir?
Makine öğrenimi, yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma kategorisidir.Makine öğrenmesinin temel dayanağı, giriş verisini alabilen algoritmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıktıkça güncellerken bir çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanmaktır.
Örn: Algoritmaya üzüm tanıtılmak istendiğinde algoritmaya; Beyaz, mor, yuvarlak gibi özellikler tanımlanıyor. Üzüm ve Muz'u Makine öğrenimine sorunca hangisinin Üzüm olduğunu tanımlanan bilgileri süzerek ve rasyonellik ilkesini benimseyerek karar veriyor.
Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?
Derin öğrenme, bilgisayarlara insanlara doğal olarak gelen özellikleri yapmayı öğreten bir makine öğrenme tekniğidir. Bu teknik, beynimizdeki nöronlar gibi çalışır. Üzüm örneği ile Derin öğrenme kavramını ortaya çıkaralım. Makine öğreniminde Üzümün özelliklerini biz tanıtırken, Derin öğrenmede kendi kurallarını kendisi oluşturur; Hangisinin muz hangisinin üzüm olduğunu kendi işlemleriyle ayırt edebiliyor.
Yapay Zekânın Kullanıldığı Alanlar
Günümüzde yapay zekâ pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu örnekleri sıralayacak olursak; Siri gibi sesli asistanlarda, sağlık ve hasta analizinde, satışı arttırmak için kullanılan yöntemlerde, sohbet uygulamalarında...
Bu konuda yapay zekaya genel bir bakış yapmak istemiştik, umarım beğenmişsinizdir.
Yapay Zeka ve Bulanık Mantık(Fuzzy Logic) Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinmek İçin Tıklayınız.
Moderatör tarafında düzenlendi:
