İPUCU

Seçenekler

Python ile Yapay Zekâ (Temel Kavramlar) #1

LEOHUNTERA - ait Kullanıcı Resmi (Avatar)
Yazılımcı
Üyelik tarihi:
12/2018
Mesajlar:
72
Konular:
12
Teşekkür (Etti):
68
Teşekkür (Aldı):
100
Ticaret:
(0) %
17-02-2019 23:57
#1
Python ile Yapay Zekâ (Temel Kavramlar) #1
Giriş:

Yapay Zekâ alanı, Bilgisayar Bilimlerinin alt dallarından olan bir alandır. Bu alan dünya çapında, diğer bilimsel alanlardan farklı bir öneme sahip olarak görülmektedir. Bilim, geçmişten bu tarihe kadar insanların zekâlarındaki bilinmezliği ve gizemi çözebilmek için çeşitli deneyler yaparak, bu gizemli organımızın nasıl çalıştığını anlamaya çalışmıştır. Bu kapsamda insan davranışını inceleyerek beynin matematiksel bir tanımını yapabilmek amacıyla nöroloji, psikoloji, bilişsel bilim gibi çeşitli bilim dalları ortaya çıkmıştır. Bu alanda yapılan araştırmalar sonucu bazı bilgilere ulaşılsa ve bu bilgiler bugün yapay zekâ alanında kullanılsa da, maalesef hâlâ beynimiz ile ilgili bilinmeyen bir çok gizem bilinmezliğini korumaktadır. Zaman içerisinde, bilim ve teknolojinin gelişmesiyle beynin daha da fazla çözümlenerek, başta Yapay Zekâ alanı olmak üzere çeşitli alanlar da da bu bilgilerden faydalanılabileceğini düşünüyorum.



Bu eğitim serisi ile beynimizin bilindik özelliklerini matematiksel bir modele dönüştürerek, Makinelerin dünyasına aktardığımız Yapay Zekâ konusu için araştırmalar yapılarak, yapılan araştırmalar aktarılacaktır. Eğitimin serisinin ilk konusu olan bu konu ile de Zekâ'nın ne olduğunu, Zekâ çeşitlerini, Yapay Zekâ'nın ne olduğunu, muhakeme konusunu, Öğrenmenin ne olduğunu ve öğrenme çeşitlerini, Problem Çözme adımlarınının matematiksel modelini, Yapay Zekâ içerisindeki alt konuları ve yapay zekâ'nın uygulama alanlarını, Bilişsel Modelleme(İnsan düşüncesinin simüle edilmesi) alanını ve son olarak Yapay Zekâ için çeşitli durumların oluşmasını sağlayan Ajan ve Çevre kavramlarını tanıyarak, bu kavramlar hakkında temel düzeyde bilgi sahibi olunması (Diğer Yapay Zekâ konularının anlaşılabilmesi için, bu kısımda anlatılacak konuların ihmal edilmeyerek sabırla okunması çok önemlidir !) amaçlanmaktadır.

Zekâ nedir?

Zekâ kelimesinin sözlükteki tanımı, insanın düşünme, akıl yürütme, nesnel gerçekleri algılama, kavrama, yargılama ve sonuç çıkarma yeteneklerinin tümü olarak belirtilmektedir.

Diğer bir kaynakta ise zekâ şu şekilde tanımlanmaktadır;

Bir sistemin, ilişkileri, analojileri hesaplama, akıl, algılama, deneyimleme, hafızadan bilgi saklama, alma, problem çözme, karmaşık fikirleri kavrama, doğal dili akıcı bir şekilde kullanma, sınıflandırma, genelleştirme ve yeni durumları uyarlama yeteneği.



Dış ortam insan zekâsının şekillenmesinde kritik bir öneme sahiptir. Şimdi, zekâmızın hangi aşamada rol aldığını ve nasıl çalıştığını anlayabilmek için matematiksel bir modelleme yapalım;

Öncelikle beynimizin bütün bir sistem olduğunu düşünelim, Verileri alan, bu verileri işleyen ve daha sonra işlediğimiz verilerden elde ettiğimiz çıktıları çeşitli organlarımıza gönderen bir yapı.

Örneğimizin basit ve anlaşılabilir bir örnek olması açısından sobaya elini değdiren bir çocuğun beyninde oluşan reaksiyonları baz alalım;

1) Çocuk öncelikle soba ile karşılaşmıştır ve bu onun beyninde yer alan veritabanındaki diğer hiçbir veriyle eşleşmemektedir. Çocuk merak duygusundan dolayı sobaya dokunur.
2) Sobaya dokunma anında, derimizdeki sinir hücreleri sıcaklığı algılar ve sistemimizin giriş verileri olan bu sıcaklık verilerini beynimize iletir.
3) Artık sisteme giriş verileri verilmiştir. Şimdi bu giriş verilerini işlenilmesini sağlayan zekâ kavramı devreye girmektedir. Beyne iletilen ve dolayısıyla beyin sistemimizin matematiksel modelini içeren en önemli yapı olan zekâ yapısında, bu veriler işlenerek bir çıktı verilecektir.

Zekâmız, bu örnek için öncelikle algıladığımız sıcaklığın nasıl bir şey olduğunu ve hangi sınıfa dahil olduğunu çözümlemeye çalışır. (Bu sınıflar iyi, kötü, tatlı, acı vb. olarak düşünülebilir.) Veritabanında çok kısa süreli bir araştırmayla (ki beyinin milyonlarca ve hatta milyarlarca ya da daha fazla veri arasından istenilen veriye çok kısa bir sürede ulaşması mucizevi bir olaydır.) algılanan bu acı hissi için arama yapılarak, veritabanında bu verinin acı sınıfına dahil olduğu çözümlendikten sonra bu sınıf için gerekli tepkiler üretilerek, bu tepkiler, çıktı verisi olarak gerekli organa gönderilir.

Artık beyin sisteminin ve bu beyin sisteminin bir alt sistemi olan zekâ alt sisteminin nasıl çalıştığıyla ilgili temel düzeyde bilgi sahibisiniz.

Kısaca özetleyecek olursak sistemin yapısı şu şekildedir;

Giriş
Matematik (Yapay Zekâ sisteminin modelleneceği aşama bu aşamadır.)
Çıkış

Zekânın çok çeşitli türleri vardır ve bu türlerin her biri kendi içerisinde Yapay Zekâ alanının alt uygulama konularıdır. Ve her bir zekâ türüyle ilgili çalışma alanları mevcuttur. Bu türler;
  • Dilsel Zekâ
  • Müzikal Zekâ
  • Mantıksal-Matematiksel Zekâ
  • Mekânsal İstihbarat
  • Bedensel-Kinestetik Zekâ
  • Kişisel Zekâ
  • Kişilerarası Zekâ


Buradan bu zekâ türleriyle ilgili ayrıntılı bilgiye ulaşabilirsiniz:
https://www.tutorialspoint.com/artif...r_concepts.htm

Zekânın ne olduğu ve bu zekâ türleriyle ilgili genel anlamda bilgi sahibi olduktan sonra, Yapay Zekânın ne olduğu konusunu ele alalım.

Yapay Zekâ nedir?

Yapay Zekâ, insanın beyninin nasıl çalıştığını, nasıl düşündüğünü ve bir problemi çözemeye çalışırken nasıl düşündüğünü, nasıl karar verdiklerini ve çalıştıklarını inceleyerek, bu araştırmalar ve incelemelerin sonuçlarını akıllı yazılım ve sistemler geliştirmek için kullanma sanatıdır.

İnsan beyninin matematiksel modellenmesi, Yapay Zekânın gelişmesiyle beraber çok yüksek seviyelere ulaşmıştır. Bu modellemelerin sonucunda, her geçen gün insan beyninin modellenmesi noktasında, Yapay Zekâ alanı daha da gelişerek, makine öğrenmesi, bilgisayar görmesi, Bilgisayarlar da muhakeme yeteneği, konuşma tanıma vb. bir çok noktada, üstel bir şekilde artış göstermiştir.

Alıntı:
Yapay Zekânın önde gelenlerinden olan John McCarthy'e göre “Akıllı makineler üretme bilimi ve mühendisliği, özellikle de akıllı bilgisayar programları” dır.
Bundan sonraki aşamada artık yavaş yavaş Yapay Zekâ konusunun temelleri ele alınacaktır. Bu kapsamda Muhakeme, Öğrenme, Problem Çözme, Algılama ve Dil Zekâsı konularına değinilecektir.

Muhakeme nedir?

Belirli bir problemin karar süreçlerinde önemli bir role sahip olan bir süreçler bütünüdür. Bu süreçte kararlar vererek, belirli mantıksal çıkarımlar yapabilmek için, belirli alt sistemler hakkında sorgulamalar ve ilişki çıkarımları yapılıp, bu ilişkiler arasındaki bütünselliklerin ortaya çıkarılarak, sistem için en iyi mantıksal çıkarımlar yapılır.

Muhakeme 2 çeşittir;
- Tümevarım
- Tümdengelim


Tümevarım muhakeme:
Özelden Genele doğru olaylar tanımlaması yapılarak, alt sistemler hakkında elde var olan çıkarımlardan daha genel yargılara ulaşılmasını temel alır.
Genel sınıflamaların çok bir önemi yoktur. Özel olarak, alt sistemleri bağımsızlığı daha fazladır.

Örneğin;
Kod:
"Ahmet bir öğretmendir. 
Ahmet çalışkandır.
Dolayısıyla tüm öğretmenler çalışkandır."
Tümdengelim muhakeme:
Genel yargılardan, özel yargılar için çıkarımlar yapar. Bütünsel sistemler için elde edilmiş olan genel bilgilerden, daha özel olan alt sistemler için karara varmayı sağlar.
Genel sınıflamaların çok önemi vardır. Özel alt sistemlerin hangi sınıflandırmaya dahil olduğunu bulmaya dayalıdır.

Örneğin;
Kod:
"Tüm öğretmenler çalışkandır.
Ahmet bir öğretmendir.
Dolayısıyla Ahmet çalışkandır."
Öğrenme nedir?
Öğrenme, belirli giriş verilerinden elde edilen çeşitli bilgileri kullanarak, bu bilgileri sistem için bir matematiksel modelleme oluşturmak için kullanma sanatıdır. Bu matematiksel modelleme öğrenmeyi temsil eder. Gelen her veri modellenen matematiksel yapıya göre yorumlanarak, çıktılar oluşturulur. Bazı sistemler de matematiksel modelleme(öğrenme), en başta belirli sayıda verilen verilere göre bir kere yapılırken, başka sistemlerde gelen her veriden öğrenme süreci sürekli devam edebilir.

Öğrenme çeşitleri şu şekildedir;

İşitsel Öğrenme
Episodik Öğrenme
Motor Öğrenme
Gözlemsel Öğrenme
Algısal Öğrenme
İlişkisel Öğrenme


Öğrenme çeşitleri hakkında detaylı bilgiye buradan ulaşabilrsiniz:
https://www.tutorialspoint.com/artif...r_concepts.htm

Problem Çözme nedir?
Problem çözme, problemlerin çeşidine göre anlamsal olarak iki farklı şekilde ele alınabilir.

1) Problemlerin çözümünün tek sayıda olduğu ve geçilmesi gereken çeşitli engellerin, geliştirilen çeşitli stratejilere göre geçilmeye çalışıldığı problem türleridir. Bu problemlerde çözüm için herhangi bir uzayda arama yapılmaz. Sadece çeşitli engellerin, çeşitli stratejilere göre aşılarak, çözüme ulaşılması gerekir.

2) Bu tür problemlerde, çözüm için belirli alternatifler vardır. Ve bu tür alternatifler arasından en uygun olanın seçilmesine dayanan bir arama problemidir.



Eğitim serisinin ilerleyen aşamalarında, muhakeme ve öğrenme konularıyla ilgili detaylı örnekler ile, bu konular üzerinde daha fazla durulacaktır.

Algı nedir?
Yapay Zekâ sistemlerinde algılama mekanizması, yukarıdaki örnekte, çocuğun sobaya elini değdirmesiyle sıcaklığın algılanması sürecidir. Bu süreç verilerin dış ortamdan elde edilmesi(algılanması) aşamasıdır. Bu, çoğu zaman sensörler aracılığıyla gerçekleşir.

Dil Zekâsı nedir?
Dil Zekâsı, sözlü ve yazılı dili anlamlandırma becerisi olarak tanımlanabilir. Bir dilin çeşitli özelliklerinden yola çıkarak, o dilin matematiksel modellemesini yapıp, bu modelleme sonucunda o dili anlayarak, analizler yapıp, çıktıların üretilebildiği bir süreçler bütünü olarak ta ele alınabilir. Bu konu, serinin ileriki konularından olan doğal dil işleme konusunda tekrar ele alınacaktır.

Yapay Zekâ konusundaki çalışma alanları:
Daha öncede belirtildiği gibi Yapay Zekâ, çok kapsamlı bir alandır. Bu alanın kapsamlı oluşu ve diğer dünya problemlerine uyarlanma isteğinden dolayı, bu alan içerisinde bir çok alt alan oluşmuştur. Bu alanlar şu şekildedir;

Makine Öğrenmesi
Yapay Zekânın en popüler alanlarından biridir. Bu alan ile bilinmeyen verileri bulabilmek için bilinen veriler kullanılır. Bilinen verilerin matematiksel bir model üzerine oturtulmasıyla genel bir şema çıkarılır. Çıkarılan bu şema, bilinmeyen verilerin elde edilmesini sağlayan yapıdır.

Mantık
Matematiksel mantığın kullanıldığı çalışma alanıdır. Bu alanda kurallar ve gerçekler vardır.
Gerçeklerin kullanılıp, kuralların oluşturulmasına dayalıdır.

Aramak
Bu alan temel olarak oyun problemlerinde ortaya çıkar. Problem çözme konusunda bahsedilen, birden fazla arama alanının aranarak en uygun çözümün elde edilmesine dayalıdır.

Yapay Sinir Ağları
Bu alan, biyolojik sistemlerin çalışma yapılarının makineler üzerinde modellenmiş halidir. Biyolojik sinir ağlarının, hücreler arasında bilgi taşıma yapısını kullanarak, durumlar arasında yapay sinir ağı tanımlamasına dayalıdır.

Genetik Algoritma
Birden fazla program ile sorunun çözülmesine dayalıdır. Bu programların çalıştırılması sonucunda elde edilen en uygun çözüm yöntemi bulunur.

Bilgi Temsili
Uzman Sistemler, çeşitli alanlardaki problemlerin çözümüne dayalı sistemlerdir. Bu tür sistemlerde, uğraşılan alan ile ilgili bilgilerin, sistemde temsilinin nasıl gerçekleşeceği ve işlemlerin nasıl yürütüleceğiyle ilgilenen alandır.

Yapay Zekâ konusunda, başlangıç seviyesinde iyi bir temele sahip olduğumuza göre, artık bu alanın uygulama alanlarını inceleyebiliriz.

Yapay Zekâ Uygulamaları
Yapay Zekâ destekli bazı alanlar aşağıdaki gibidir;

Oyun
Doğal Dil İşleme
Uzman Sistemler
Görme Sistemleri
Konuşma Tanıma
El Yazısı Tanıma
Akıllı Robotlar

Bilişsel Modelleme (İnsan Zekâsının Matematiksel Modelini Simüle Etme)
Bilişsel Modelleme, insan düşüncelerinin, makinelere aktarılabilecek düzeyde matematiksel modelinin çıkarılmasıdır. İnsanın düşünsel süreçlerinin en önemlisi, problem çözme yeteneğidir. Bilişsel modelleme alanı da, insanların problem çözme yeteneklerini ve süreçlerini inceler. İnsan düşünceleri matematiksel bir model üzerine oturtulduktan sonra, yukarıdaki Yapay Zekâ alanlarına uygulanması sağlanır.

Bu aşamaya kadar, bazı temel kavramları ele aldıktan sonra, bu konunun son alt konusu olan ajan ve çevre konularıyla devam ediyoruz.

Ajan ve Çevre
Bu alt konuda, Yapay Zekâ sistemlerindeki ajan ve çevre kavramlarını tanıyarak, bu kavramların gerçek hayattaki karşılıklarına değineceğiz.

Ajan
Bir ajan, çevresini sensörler aracılığıyla algılayarak, kendi içerisinde mantıksal bir analiz yapıp, bu analiz sonucunda, efektörler aracılığıyla tepkiler veren bir şeydir.

Örneğin;
Kod:
Bir insan ajanı, çevresini duyu organları ile algılayarak, bu algılanan verileri beyninde analiz edip, elde edilen sonuç sonrasında verilmesi gereken çıktıları eller, bacaklar ve ağız aracılığıyla dışarı veren yapılara sahiptir.

Bir robotik ajanı, çevresini sensörler aracılığıyla algılayarak, elde ettiği verileri, bir program aracılığıyla analiz ettikten sonra, çıktısını çeşitli motorlar aracılığıyla gösteren bir yapıdır.

Bir Yazılım Ajanı, başka ajanların ve oluşumların yaşadığı belirli ortamlarda, sürekli ve özerk olarak çalışan yazılım parçalarıdır.


Çevre
Çevre, ajan tanımında belirtilen, verilerin alındığı ve çıktının verildiği ortamdır. Bu ortam aracılığıyla çeşitli veriler alınarak, bu veriler tekrar çevreye sunulur.

Örneğin;
Kod:
Bazı programlar, klavye girişi, veritabanı, bigisayar dosya sistemleri vb. yapıların bulunduğu tamamen yapay bir ortamda çalışır.
Bir robot, sensörleri aracılığıyla veri aldığı ve motorları aracılığıyla sonuçları aktardığı bir dış ortama (gerçek ortam) sahiptir.
Bu konuda, Yapay Zekânın ileri seviye konularına temel oluşturacak olaN bazı temel kavramlara değinerek, İnsan Zekâsı ve Yapay Zekâ arasındaki ilişkiler incelenip, bu ilişkiler kavramsal olarak ele alınmıştır. Bu kapsamda, Yapay Zekâ konusunun Uygulama Alanları, Bilişsel Modelleme ve Ajan ve Çevre kavramları tanıtılmıştır.

Faydalanılan Kaynaklar
https://www.tutorialspoint.com/artif...r_concepts.htm
Akıllı Ajanlar (Zeki Vekiller – Etmenler) – Bilgisayar Kavramları
https://yapayzeka.ai/prolog-programlama-diline-giris-1/

Bookmarks


« Önceki Konu | Sonraki Konu »
Seçenekler

Yetkileriniz
Sizin Yeni Konu Acma Yetkiniz var yok
You may not post replies
Sizin eklenti yükleme yetkiniz yok
You may not edit your posts

BB code is Açık
Smileler Açık
[IMG] Kodları Açık
HTML-Kodları Kapalı
Trackbacks are Kapalı
Pingbacks are Kapalı
Refbacks are Kapalı