Yapay Zekaya Yön Veren Algoritmalar

Yapay Zekaya Yön Veren Algoritmalar

Yapay zekâ normalde insan zekâsı gerektiren işleri bilgisayarlara yaptıran bir teknolojidir. Başka bir deyişle yapay zeka, programlara insan gibi davranma, insanı taklit etme, insan gibi düşünme, insan gibi hareket etme, insan gibi konuşma vb. yetenekler kazandırmayı sağlayan bir teknolojidir.

Yapay zekâyı şöyle düşünebiliriz; bir topu yerden kaldırmayı öğrendiğinizi düşünün, bir sehpayı yerden kaldırmayı öğrenmeye gerek var mı? Hayır, yani siz artık bir şeyleri yerden kaldırmayı öğrenmiş durumdasınız. Yapay zekâ entegreli bir sistem tıpkı insan beyni gibi anlama ve kavrama yeteneği geliştirebilir, eğitilebilir, öğrenebilir.

Turing Testi

Alan Mathison Turing tarafından ortaya konulan makineler düşünüyor muydu? Diyelim ki bir duvarın arkasında bir monitör var, sizin de önünüzde bir monitör var. Birinin sizinle yazıştığınızı düşünün, bir bilgisayarla mı yoksa bir insanla mı yazıştığınızı ayırt edebilir misiniz?

Bilgisayarların insanı taklit etmesi aslında yapay zekâya en güzel örnektir.

Eğer üçüncü kişi yani deneye sokulan kişi yazılım atanmış bir bilgisayarla mı yoksa insanla mı yazıştığını anlasaydı Turing testi başarısız sayılırdı.

Nvidia Testi

Nvidia’ın sürücüsüz otomobiller için ürettiği çip set, otonom sürüş alanında devrim yarattı. Tesla, Mercedes, General Motors bu alanda çalışan ünlü firmalar. Sürücüsüz otomobil dünyasının en bilinen örneği Tesla. Otonom sürüş için otomobile veriler giriliyor; örneğin trafik işaretleri, yol çizgileri gibi verileri mühendisler otomobile girdi olarak sağlıyor ve sonra bu girdilerle otomobildeki yazılım eğitiliyor.

Ancak Nvidia’nın geliştirdiği algoritmada mühendisler hiçbir girdi sağlamıyor. Algoritma, tüm sürüş bilgisini gerçek bir şoförü izleyerek öğreniyor. Yani bu algoritmanın diğerlerinden farkı kendi kendine gelişebiliyor olması ve daha az hata yapması.

Google DeepMind Projesi

Google DeepMind Projesi’nin ürettiği yapay zekâ algoritmasında mühendisler bir karaktere sadece A noktasından B noktasına ilerleme komutu veriyor. Yürümeyi, atlamayı, denge sağlamayı kendisi öğreniyor.

Bu karakter düştükçe nasıl bir engel olduğunu, ne yapması gerektiğini, ne hızla, nasıl bir pozisyonla zıplaması gerektiğini kendisi öğreniyor. Hatalardan öğrenip çözüp üretiyor ve bunu uyguluyor ve bunları hiçbir yardım komutu almadan yapıyor.

Deep Blue

Deep Blue, IBM (International Business Machines; Uluslararası İş Makineleri) tarafından geliştirilen, satranç oynayabilen bir bilgisayardır.

Dönemin Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov ile IBM tarafından geliştirilen Deep Blue bir santranç karşılaşması yapar. Saniyede 200 milyon pozisyon deneyebilen Deep Blue bu karşılaşmayı kazanır.

Deep Blue’ya satranç kuralları öğretildikten sonra geliştirilmesi durdurulmuştur ve algoritması nerede ne hamle yapacağını kendi kendine öğrenmiştir.

Deep Patient

NewYork’daki Mount Sinai Hastanesinde bir grup bilim adamı hasta kayıtlarına makine öğrenmesi algoritması entegre etmeye karar verir.

Hasta kayıtlarına, hastaların test sonuçlarına, hastaneye ne sıklıkla geldikleri gibi bilgiler bu sisteme dahil ediliyor. Deep Patient adı verilen algoritma 700 bin kişinin verilerini analiz ederek öğrenmeye başlıyor.

Sadece ama sadece verilere bakarak yani herhangi bir başka algoritma ya da şu hastalığın sebebi şudur gibi talimat verilmeden bu algoritma hasta kayıtlarında kimsenin göremediği bağlantıları çözüyor.

Hangi hastalığa neyin neden olduğunu ve hangi belirtilerin hangi hastalığı işaret ettiğini öğreniyor. İsim isim kimlerin akciğer kanseri olabileceğini söylüyor.

Hatta bu program şizofreni gibi psikiyatrik hastalıkların kimlerde ortaya çıkabileceğini büyük ve şaşırtıcı bir doğrulukta tahmin ediyor.

Yazar: Tunahan ERASLAN, Ayancık Meslek Yüksekokulu, İnternet ve Ağ Teknolojileri, 1. sınıf Öğrencisi

İnternet Kulübü

Sinop Üniversitesi İnternet Kulübü

Bir cevap yazın