blog posts

Yapay zekanın amacı nedir?

Yapay zekada amaç, insan zekasıyla iş yapabilecek yapay yazılım ve donanım araçları tasarlamak ve inşa etmektir. İnsan, dokunma duyusu ile çevreden bilgi alıp, sinir liflerini kullanarak bu bilgiyi işlenmek üzere beyne gönderebilmektedir. Yani insan çevresini anlayabilir ve faaliyetlerde bulunabilir. İnsan beyni çevreden aldığı veri kalıplarını işleme yeteneğine sahiptir. İnsanlar aynı zamanda dili kullanarak diğer insanlarla da iletişim kurabilirler.

Yapay zeka uzmanları, insanın çeşitli görevleri yerine getirme ve belirli bir konu hakkında karar verme konusundaki performansını ve gücünü inceleyerek, çeşitli görevleri insanlar gibi, hatta insanlardan daha iyi yapabilen akıllı yapay sistemler tasarlarlar. Böyle bir amacın kökleri felsefi konulara ve insanın düşünme gücüne ilişkin bilgilere dayanabilir. Ayrıca bir dizi görevin makineler tarafından gerçekleştirilmesinin kolaylaştırılması da yapay zeka çalışmalarının bir diğer nedeni olarak değerlendirilebilir.

Yapay zeka, bilgisayar bilimi alanındaki en yeni trendlerden biri olarak kabul edilse de, yapay zekanın tarihi incelendiğinde insanoğlunun çok eski çağlardan beri yapay zekalı varlıklar yaratmaya ilgi duyduğu söylenebilir. Aşağıda yapay zekanın tarihini anlatıyoruz ve yıllar içinde bu alanla ilgili en önemli olayları inceliyoruz.

Yapay zekanın tarihi hangi döneme kadar uzanıyor?

Yapay zekanın tarihi çok eskilere dayanmaktadır. O dönemde yetenekli ustalar tarafından bilinç ve farkındalık kazandırılan yapay varlıklar hakkında efsaneler, hikayeler ve söylentiler vardı. Antik çağların ünlü hikayelerinden biri, “Talos” adı verilen, bronz metalden yapılmış dev bir yaratıkla ilgilidir.

Talos, Yunan mitolojisinde Girit adasını korsanlardan ve işgalcilerden korumak için yapılmış bir makine olarak geçmektedir. Bu devasa yaratık gün boyunca adanın etrafında 3 tam daire çiziyor ve adaya yaklaşan saldırganları gördüğünde onlara büyük taşlar atıyordu.

Her ne kadar bu tür hikayeler doğru olmasa da, bu efsaneler bize yapay zeka fikrinin çok eski zamanlardan beri, dünyamızın yapay zeka kavramını kabul etmesinden önce var olduğunu gösteriyor.

Zeki yapay varlıklara dair efsane ve hikayelerin yanı sıra, yaşamları boyunca simya yoluyla hayvan ve bitki türünden canlılar yaratmaya çalışan simyacılardan da bahsedebiliriz. Örneğin hayatın yapay olarak yaratılışı, Jabarban Hayan gibi kişilerin simya yazmalarının önemli konularından biridir. İsviçreli “Paracelsus”, “Nesnelerin Doğası” adlı kitabında yapay varlıklar yaratmanın yöntemini anlatan diğer simyacılardan biriydi.

1700’lü yıllarda yapay zekaya ilişkin modern düşüncenin ilk tohumlarının, makineler kullanarak insanın düşünme sürecini mekanikleştirmeye çalışan filozoflar tarafından ekildiği söylenebilir. Nihayet 1940’larda filozofların, matematikçilerin ve mantıkçıların çabaları, çalışması matematiksel akıl yürütmenin soyut doğasına dayanan, Atanasoff Berry Bilgisayarı ABC adı verilen ilk programlanabilir dijital bilgisayarın icat edilmesine yol açtı. Böyle bir makinenin icadı, bilim adamlarına, elektronik beyin veya akıllı bir makine icat etme ve yapay zeka araştırmalarını bugün gördüğümüz noktaya ilerletme ana hedefi doğrultusunda ilerleme konusunda ilham verdi.

Tarih boyunca önemli yapay zeka olayları

Yapay zeka fikrinin insan zihninde oluşma süreci ve bu alanın ilerleyişi ve gelişimi tarihin farklı yıllarında incelenebilir. Son yüz yılda yapay zeka araştırmaları daha ciddi bir şekilde takip ediliyor. Ancak bu dönemden önce bile tarihin büyüklerinin çeşitli edebi ve bilimsel eserlerinde yapay zekalı bir varlık yaratma fikrinin işaretlerini görmek mümkündür.

Bu yazımızın devamında yapay zekanın tarihin farklı dönemlerindeki tarihini inceleyeceğiz ve bu alanla ilgili en önemli olaylara değineceğiz.

Yapay Zeka MÖ 380’den 1900’e

MÖ 380’den 1600’lerin sonlarına kadar matematikçiler, ilahiyatçılar, filozoflar ve profesörler ve yazarlar, aralarında insan olmayan varlıklarda insan düşüncelerinin mekanikleştirilmesi düşüncesi oluşana kadar bilgisayar makinelerini ve sayı sistemlerini makineleştirme yöntemlerini araştırdılar.

1700’lü yılların başlarında edebiyatta akıllı ve her şeyi bilen makinelerin tasvirleri yazılmaya başlanmış olup, o dönemin ünlü edebiyat kitaplarından biri olan Gulliver’in Gezileri’ni bu konuda anmak mümkündür. Yazar bu romanında günümüz bilgisayarlarına benzer şekilde çalışan bir cihazdan (Motor) söz etmektedir. Bu cihazın görselini aşağıda görebilirsiniz.

Bu yıllarda insan dışında akıllı bir canlının yaratılmasına dair düşünceler insanların zihinlerini meşgul etmiş ve bu tür fikirler gerçeğe dönüşmemiş olsa da, bu fikir insan zihnindeki rengini hiçbir zaman kaybetmemiştir. 1900’den sonra bazı insanlar bu konuyu daha ciddiye aldılar ve eski hikayeleri, yani doğal olmayan zekaya sahip varlıkların yaratılışını gerçeğe dönüştürmeye çalışmaya devam ettiler.

1900’den 1950’ye yapay zekanın tarihi

1900’lü yıllardan itibaren yapay zeka alanındaki büyüme ve gelişme hızı çarpıcı biçimde arttı. 1921 yılında Çek Cumhuriyeti’nden “Karel Čapek” adlı bir yazar, “Rossum’un Evrensel Robotları” adlı bilim kurgu oyununu yayınladı. Bu oyun robot adı verilen yapay insanlar hakkındaydı. Robot kelimesi ilk kez bu oyunda fabrikada üretilen yapay insanlara hitap etmek için kullanıldı.

1927 yılında Fritz Lang tarafından “Metropolis” adlı ilk bilim kurgu filmi çekildi. Bu filmin konusu bir şehre saldıran bir kızın insansı robotunu konu alıyordu. Film, robot kavramını ilk kez kamuoyuna tanıtması ve Star Wars gibi diğer filmlerdeki insan olmayan karakterlere ilham vermesi nedeniyle büyük ilgi gördü.

İlk gerçek robot 1920’lerin sonlarında Japonya’da Makoto Nishimura adlı bir biyolog tarafından yapıldı. Bu robota “doğa yasalarını öğrenen” anlamına gelen “Gakutensoku” adı verildi. Bu isimlendirmenin amacı robotun yapay zeka zihninin insanlardan ve doğadan bilgi alabildiğini göstermekti. Bu robot, ellerini ve başını hareket ettirebilecek, yüz ifadesini değiştirebilecek şekilde programlanmıştı.

Son olarak, 1939 yılında, fizikçi John Vincent Atanasoff ve öğrencisi Clifford Berry tarafından, ağırlığı 700 poundun üzerinde olan ve yalnızca denklem çözmek için kullanılan ilk Atanasoff Berry dijital bilgisayarı yapıldı. Bir çizgi kullanıldı. Aşağıdaki resimde bu dijital bilgisayarı görebilirsiniz.

Yapay zekanın evrimi 1950’lerde ne kadar ileri gitti?

1950’li yılların başından itibaren yapay zeka alanında yapılan birçok araştırmayla birlikte önemli başarılara imza atıldı. Yani bu on yılın başlarında yapay beynin oluşturulması konusunda daha ciddi tartışmalar yapıldı ve 1956 yılında üniversitelerde yapay zeka alanı bilgisayar bilimleri alanı olarak tanımlandı.

Bu on yılda, bilgi teorisinin babası Claude Shannon, “Satranç Oynamak İçin Bilgisayar Programlamak” başlıklı bir makale yayınladı ve bu makale, bilgisayar oyunları konusunu tartışan ilk makale oldu.

1950 yılında İngiliz matematikçi Alan Turing, makine düşüncesi konusunda “Bilgisayar Makineleri ve Zeka” adlı bir makale yayınladı. Bu yazısında düşünmenin tanımlanmasının zor olduğunu ve eğer bir makine bir insanla, insanın muhatabının bir donanım makinesi olduğunun farkına varmayacağı şekilde iletişim kurabiliyorsa o zaman denilebilir ki; makine insanın düşünmesi gerektiği gibi olabilir.

Turing’in bu açıklaması daha sonra makine zekasının seviyesini ölçen Turing testinin oluşturulmasına yol açtı. Bu testte insanlar bilgisayarla yazılı konuşma yapmak için bir ekran ve klavye kullanıyor. Eğer insanlar bir makineyle mi yoksa bir insanla mı konuştuğunu ayırt edemiyorsa makinenin zekası doğrulanmış demektir. Bu test yapay zeka alanının en önemli konularından biri olarak değerlendiriliyor.

1952 yılında Amerikalı bilgisayar mühendisi Arthur Samuel, bilgisayarın otomatik olarak oyunun nasıl oynanacağını öğrendiği ilk bilgisayar dama oyununu tasarladı. Samuel, 1950 yılında ” Makine Öğrenmesi ” terimini kullanmış ve bu terimin modern kavramını ilk kez o dönemde ortaya atmıştır.

1956 yılında Amerika’da yapay zeka alanında “Dartmouth Konferansı” adında bir konferans düzenlendi. Bu konferansta “doğal olmayan zeka”nın (Sentetik Zeka) oluşumunu araştırmak amacıyla matematik, bilgisayar bilimi, fizik ve diğer alanlardan araştırmacılar hazır bulundu. Bu konferansa kadar yapay zeka veya yapay zeka terimi kullanılmıyordu. Ta ki bu konferansta ilk kez Amerikalı bilgisayar mühendisi John McCarty bu terimi kullanıp anlamını ve amacını açıklayana kadar.

Bu konferansta ” Doğal Dil İşleme ” (NLP), bilgisayarla problem çözme becerileri ve makine öğrenimi gibi yapay zeka ile ilgili çeşitli alanlar tartışılırken, programlama dillerinin gelişimi gibi yapay zeka araştırmalarının gelişim yolu da tartışıldı . Bu alan ve algoritmalar ve bu alana ait yöntemler araştırıldı. Bu konferans, yapay zeka tarihinde bir dönüm noktası olarak kabul ediliyor ve yapay zeka kavramının doğuş tarihi olarak da anılabilir, çünkü bu konferans ve içinde sunulan konuşmalar, günümüzün büyümesine ve gelişmesine bir platform haline geldi. akıllı teknolojiler ve araçlar.

Bu konferansın ardından McCarthy ve meslektaşları yapay zeka alanındaki ilk programlama dilini geliştirdiler ve bu programlama diline “Lisp” adını verdiler. Günümüzde bazı yapay zeka projelerinde de bu dil kullanılıyor.

Ayrıca Dartmouth konferansından sonra farklı üniversitelerde birçok yapay zeka araştırma merkezi kuruldu, en önemlilerinden bazıları şöyle:

• MİT Üniversitesi
• Carnegie Mellon’un
• Stanford Üniversitesi

Yapay zeka araştırmaları öyle ilerledi ki, 1958 yılında ilk ” sinir ağı “, “Frank Rosenblatt” adlı bir psikolog tarafından ” Perceptron ” adı altında tasarlandı . Bu psikolog, algılayıcı yapay zeka modelini tasarlamak için insan beynindeki sinir ağının yapısından ilham almış ve böyle bir modelin sunulmasının ardından yapay zeka alanındaki diğer araştırmacılar da daha sonraki araştırmalarını bu alanda gerçekleştirmişlerdir. İnsan beyninin işleyişini taklit eden akıllı sistemler oluşturmanın bir yolu.

Giriş değerlerini 2 ayrı kategoriye sınıflandırmak için Perceptron sinir ağı kullanıldı. Başka bir deyişle, bu model girişten sayısal değerler alır ve ağırlıklı giriş değerlerinin toplamını hesaplayarak elde edilen değeri, son çıkışı 0 ila 1 aralığına yerleştirecek bir fonksiyona gönderir. Algılayıcı ağının ağırlıkları, model eğitim aşamasında güncellenir ve son olarak modelin performansını optimize edecek bir değere ayarlanır.

Dartmouth konferansı her ne kadar yapay zeka alanında önemli bir kilometre taşı olarak görülse de bu konferans ve burada sunulan araştırmalar, yapay zekanın teorik kavramlarının ilerletilmesinde en önemli faaliyetlerden biri olarak değerlendirilebilir. Ancak algılayıcının tasarımı ve sunumu, yapay zeka alanında sunulan tüm teorik kavramların pratikte uygulanması için bir dönüm noktası olarak kabul edilmektedir , çünkü bu alandaki diğer araştırmacılar, bu modelin yapısından ve öğrenme yönteminden ilham alarak tasarlayıp geliştirmişlerdir. diğer makine öğrenimi algoritmaları ve Derin öğrenme algoritmaları, tıpkı akıllı bir insan gibi, mevcut verilerden kalıpları otomatik olarak öğrenerek bunlara dayalı belirli görevleri gerçekleştirebilen modeller sağlamıştır.

1960’larda yapay zekanın tarihi

Bir önceki bölümde de değinildiği gibi algılayıcı sinir ağının ortaya çıkışıyla birlikte 1950’li yıllar yapay zeka tarihinde önemli bir on yıl olarak kabul edilir ve bu alandaki araştırmaların ilerlemesi bu on yıldan itibaren başlar.

1960’lı yıllarda bilgisayar bilimi uzmanları akıllı makineler oluşturmak için yeni yöntemler önerdiler ve algılayıcı sinir ağının zayıf yönlerini inceleyerek bu ağın sınırlamalarına sahip olmayan modeller ve algoritmalar aradılar. Bu on yılda akıllı programlar tasarlamak için Lisp ve Prolog programlama dilleri de geliştirildi.

Bu dönemde ABD hükümeti, yapay zeka araştırmalarını desteklemek amacıyla, araştırmacıların bu alandaki araştırma ilerlemelerini hızlandırmak amacıyla Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı’na (DARPA) bu alanda bir bütçe ayırdı. Aşağıda eski binanın (soldaki resim) ve yeni DARPA binasının resimlerini görebilirsiniz.

Ayrıca 1961 yılında ilk fabrika montaj hattı robotu George Devol tarafından New Jersey’de inşa edildi. Bu robotun görevi, montaj hattındaki döküm kalıplarını aktarmak ve araba parçalarını kaynaklamaktı. Böylece bu robot, yüksek riskli görevleri gerçekleştirmek ve insanların yaralanma riskini azaltmak için insan emeğine alternatif bir donanım gücü olarak kullanıldı.

İlk akıllı doğal dil işleme aracı 1964 yılında “Daniel Bobrow” tarafından Lisp dilinde “STUDENT” adı altında tasarlandı. Bu akıllı sistem cebirsel matematik problemlerini anlayabiliyor ve çözebiliyordu. Bu sistemin girdisi İngilizce cebirsel matematik sorusuydu ve problem çözüldükten sonra bu sistem çıktıda sayısal bir değer döndürüyordu.

“Eliza” programı 1964-1966 yılları arasında tasarlanan diğer akıllı programlardan biridir. Bu program MIT Üniversitesi’nin “Joseph Weizenbaum” tarafından tamamlanan projelerinden biridir. Bu program insanlarla iletişim kurarak onlara psikoterapötik tavsiyeler vermek üzere tasarlandı. Başka bir deyişle Eliza, günümüzün modern sohbetlerinin müşterilere ve kullanıcılara hizmet verecek şekilde geliştirilmesine platform sağlayan ilk basit sohbet robotu olarak anılabilir. Aşağıdaki resimde Eliza programıyla insan konuşmasının bir örneğini görebilirsiniz.

Yukarıdaki görüntüden yola çıkarak Eliza robotuyla yapılan konuşma şu şekilde ilerliyor:

• Robot Eliza: Lütfen bana seni neyin rahatsız ettiğini söyle.
• Adam: Hava berbat.
• Robot Eliza: Ne demek istediğini tam olarak anladığımdan emin değilim.
• Adam: Şu anki havadan nefret ediyorum.
• Robot Eliza: Şu anki hava durumunu sevmediğinizi mi söylüyorsunuz?
• Adam: Evet. Demek istediğim bu.
• Robot Eliza: Anlıyorum.
• Adam: Güzel.
• Robot Eliza: Lütfen devam edin.
• Adam: Konuşmaya devam etmen gerektiğini düşündüm!
• Robot Eliza: Devamım konusunda neden endişeleneyim ki?

Stanford Üniversitesi’nin projelerinden biri, alınan komutları analiz edebilen Robot Shakey’in tasarımıydı. Bu projenin geliştirme bütçesi DARPA tarafından sağlandı. Bu robotun yapımında, robotun alınan komutları anladıktan sonra bir noktadan başka bir noktaya hareket etme, kapanma ve kapanma gibi eylemleri gerçekleştirebilmesi için “Machine Vision” (Bilgisayar Makinesi) ve doğal dil işleme yöntemleri kullanılmıştır . lambanın üzerinde, açılıp kapanmasında Kapı açma işlemini yapın, nesneleri toplayın ve belirtilen yere koyun.

1960’lı yıllarda yapay zeka araştırmalarının ilerlemesiyle birlikte sinemada aktif olan kişiler de yapay zeka başarılarını kullanmanın çekiciliğini kamuoyuna göstermek için bu alanla ilgili filmler yapmaya karar verdiler. Bu dönemde Stanley Kubrick’in yönettiği bilim kurgu filmi “A Space Odyssey”den bahsedebiliriz. Bu filmin hikayesi birkaç astronotun uzay yolculuğu etrafında dönüyor ve hikayenin bir kısmı tüm gemiyi kontrol eden ve sonunda gemide bulunanları yok etmeye çalışan “HAL” adlı akıllı bir bilgisayara atıfta bulunuyor.

1970’lerde yapay zekanın başarıları

1970’li yıllarda yapay zekanın tarihine baktığımızda, yapay zeka alanında çalışan uzmanların başarılarının önceki onyıllara göre çok daha ileri düzeyde olduğunu görebiliriz. 1970 yılında Japonya’daki Waseda Üniversitesi’nde WABOT-1 adlı ilk insansı robot tasarlandı. Bu robot, yapısının üyelerini hareket ettirebiliyor, çevresini görebiliyor ve diğer insanlarla iletişim kurabiliyordu.

Stanford Cart robotu, 1970’lerde James L. Adams adlı bir makine mühendisi tarafından yaratılan başka bir robottu. Bu robot, çevresini tanıyan bir monitörle donatılmıştı. 5 saatlik test sırasında masa ve sandalyelerle dolu bir odaya yerleştirilen bu robot, sonunda insan müdahalesi olmadan ve odadaki nesnelere çarpmadan çıkış yolunu geçmeyi başardı. Aşağıda bu robotun bir resmini göreceksiniz.

1980’lerde yapay zeka alanındaki gelişmeler

Yapay zeka tarihinde 1980’li yıllar “yapay zekanın kışı” olarak anılır. Bu dönemde araştırmacıların bu alandaki araştırmaları ilerletmeye olan ilgisi azalmış ve araştırma projeleri başarısızlıkla sonuçlanmıştır. Ayrıca uzmanların araştırmalarını yürütmek için yeterli fonları yoktu.

1980’lerde yapay zekanın bilimsel alanında çok fazla karamsarlık olmasına rağmen, bu araştırma alanı tamamen göz ardı edilmedi. Bazı araştırmacılar kendi projeleri üzerinde çalışıyorlardı ve sinir ağları ve makine öğrenimi algoritmalarında (küçük de olsa) ilerlemeler kaydettiler.

Bu dönemde ilk versiyonu Japonya’da Waseda Üniversitesi tarafından gerçekleştirilen WABOT-2 projesinden bahsedebiliriz. Bu robot, insanlarla sohbet etmenin yanı sıra notaları okuyup çalabiliyordu.

Bu dönemin diğer projeleri arasında Japonya Ticaret Bakanlığı’nın 850 milyon dolar bütçe ayırdığı akıllı bilgisayar sistemleri geliştirme programından da bahsetmek mümkün. Bu projenin amacı insanlarla iletişim kurabilen ve farklı dilleri tercüme edebilen akıllı sistemler oluşturmaktı. Ayrıca bu bütçenin bir kısmı, görüntüleri aldıktan sonra bunları analiz eden ve insanlar gibi belirli bir konu hakkında mantık yürüten akıllı sistemlerin tasarımına harcandı.

1986’dan 1988’e kadar yapay zeka tarihinde 2 önemli başarıdan bahsedebiliriz. Mercedes-Benz, yolda sürücüsüz olarak saatte 55 mil hızla gidebilen, kameralar ve sensörlerle donatılmış sürücüsüz bir araba tasarladı. Ayrıca Rollo Carpenter, Turing testini geçme hedefiyle Jabberwacky adında akıllı bir sohbet robotu tasarladı. Carpenter, Cleverbot adında bir sohbet robotu tasarlama konusunda başka bir deneyime sahip İngiliz bir programcıydı.

1980’li yılların diğer önemli araştırmaları arasında filozof ve bilgisayar mühendisi Judea Pearl’ün yazdığı “Akıllı Sistemlerde Olasılıksal Muhakeme” makalesini sayabiliriz. Bu araştırmacının Bayes ağları alanındaki bir diğer önemli araştırması , bir dizi değişken hakkındaki tartışmaları ve bunlar arasındaki ilişkilerin yönlendirilmiş bir grafik kullanılarak temsilini ele alan grafiksel olasılıksal modeldir.

1980’li yıllarda ” uzman sistem ” in ortaya çıkışı, yapay zeka tarihindeki diğer önemli başarılardan biri olarak kabul ediliyor. Uzman sistemlerin amacı, insanlar gibi belirli bir konu hakkında akıl yürütebilen ve sonuçlara ulaşabilen akıllı sistemler oluşturmaktı.

1960’larda ve 1970’lerin başında yapay zekanın endüstride uygulanması konusunda büyük bir iyimserlik ve heyecan vardı. Ancak yapay zeka kışının gelmesiyle birlikte bu heyecanlar ortadan kalktı. Ancak uzman sistemler üzerine yapılan araştırmaların gelişmesi, yapay zeka tarihinde önemli bir nokta olarak değerlendirilebilir ve bu alandaki ilerleme, uzmanların gerçek insan yaşamında kullanılabilecek akıllı sistemler inşa etmesine yol açmıştır. Yani tıp, finans, işletme gibi çeşitli alanlarda uzman sistemler uygulanarak şaşırtıcı sonuçlar elde edilmiş ve araştırmacıların yapay zeka alanındaki araştırmalarına yeniden başlamalarına neden olmuştur.

1990’larda yapay zeka

Yapay zekanın tarihine dayanarak, 1980’lerin sonlarında uzman sistemlerin ortaya çıkmasının, dikkatlerin yeniden yapay zekaya çekilmesine neden olduğunu önceki bölümde belirtmiştik. Ancak bu tür sistemlerin kullanımında sınırlamalar vardı. Örneğin bu sistemler yapılandırılmış verilere ve kural tabanlı komutlara ve mantığa ihtiyaç duyuyordu ve metin ve görseller gibi yapılandırılmamış verileri desteklemiyordu.

Bu sınırlamalar nedeniyle araştırmacılar, araştırmalarını doğal dil ve görsel verileri işlemeye yönelik yöntemler tasarlamaya odakladılar. Metin işleme ve yapay görme ile ilgili ilk çalışmaların 1970’li yıllarda yapıldığını ve tasarlanan sistemlerin düzenli yöntemlere göre çalıştığını daha önce belirtmiştik. Bu sistemler verileri otomatik olarak öğrenemiyordu ve metinsel verilerin bunlara göre analiz edilmesi için kuralların tanımlanması gerekiyordu.

1990’lı yıllarda makine öğrenimi alanında yaşanan önemli ilerlemelerle birlikte, metin işleme ve makine görüşüne yönelik gelişmiş sistemler tasarlandı. Bu on yılda araştırmacılar, verilerdeki örüntüleri istatistiksel olarak belirlemek için çeşitli istatistiksel yöntemler sundular . Bu sayede, bu on yılın akıllı sistemleri istatistiksel algoritmalar kullanarak verilerden bilgiyi otomatik olarak öğreniyordu ve düzenli komutlar tanımlamaya gerek kalmıyordu.

Bu on yılın en önemli ve ünlü istatistiksel modellerinden biri, metin işlemede olasılıksal bir model olarak kullanılan ” Gizli Markov Modeli ” (HMM)’dir. Bu model konuşma tanıma , dil çevirisi ve metin sınıflandırma gibi çeşitli problemlerde kullanılmaktadır .

Makine görüşü alanında 1990’lı yılların en önemli başarılarından biri olarak ” Evrişimsel Sinir Ağı “ndan (CNN) bahsedebiliriz. O dönemde nesne tanıma , görüntü sınıflandırma gibi konularda bu model kullanılıyordu . Günümüzde bu model doğal dil işlemede de kullanılmakta ve metinden özellik çıkarımı için model olarak kullanılabilmektedir.

1997 yılında Sepp Hochreiter ve Jürgen Schmidhuber, “Zaman Serisi Analizi ” gibi problemlerde kullanılabilecek “uzun kısa süreli belleğe” sahip bir sinir ağı adı verilen “Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)” türünü geliştirdiler. Bellek | LSTM) ve doğal dil işleme.

1998-1999 yılları arasında Furby ve AIBO isimli iki oyuncak robot çocuklarla tanıştırıldı. 2.000 dolarlık AIBO robotu, hareket ederken, tepki verirken ve çevresinden deneyim kazanırken yeni şeyler öğrenebiliyor ve farklı seslere sahip insanlarla iletişim kurabiliyor. Ayrıca bu robot gözlerinin şeklini ve rengini değiştirebiliyor. Aşağıda bu iki robotun görsellerini göreceksiniz.

2000’den 2010’a yapay zeka

Yapay zeka proje ve araştırmalarının büyümesi ve gelişimi 1990’lı yıllardan itibaren kesintisiz olarak devam etmiş, 2000’li yılların başıyla birlikte bu alandaki ilerleme hızı daha hızlı bir şekilde artmıştır. Bu on yılda daha yeni terimler de kullanılmaya başlandı ve bunların en önemlisi ” Büyük Veri ” olarak anılabilir.

Önceki yıllarda yapay zekayla donatılmış sistemler sınırlı verilerle uğraşıyordu ve büyük ve karmaşık verilerle çalışma yeteneği olmayan, önceden tanımlanmış kurallarla sınırlıydı. Ayrıca geçmişte akıllı sistemlerin eğitimi için toplanan veri miktarı sınırlıydı ve daha fazla verinin hazırlanması daha fazla zaman ve maliyet gerektiriyordu.

“Büyük” terimi günümüz verilerinin 3 temel özelliğini ifade eder:

• Veri hacmi : Daha gelişmiş modelleri eğitmek için gereken veri miktarı, daha basit modellerin veri hacminden çok daha fazla olmalıdır.
• Veri üretim hızı : Günümüzde sosyal ağlarda ve Nesnelerin İnterneti cihazlarında veriler çok yüksek bir hızda üretilmektedir.
• Veri çeşitliliği : Günümüzde üretilen veriler çeşitli formatlarda olup, ihtiyaçlarınıza göre yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri kullanmak kolaydır

Metinsel verilerin yanı sıra 2007 yılında görüntü işleme alanında da önemli araştırmalar yapılmış ve Fei Fei Li ve meslektaşlarının çabalarıyla görüntü verileri için geniş bir veri seti sağlanmıştır. Bu veri kümesindeki görüntüler etiketlenir ve çeşitli kategorilere göre sınıflandırılır. Görüntü işleme alanında aktif olan araştırmacılar, bu veri setindeki verileri projelerini ilerletmek için kullanabilirler.

Bu on yılın diğer başarıları arasında akıllı elektrikli süpürgeler gibi akıllı ev aletlerinin yaratılmasından bahsedebiliriz. Bu robot otomatik olarak çevresini algılayıp, ortamdaki hiçbir engele çarpmadan alanı temizleyebiliyor.

2004 yılında DARPA, katılımcıların askeri durumlara uygun arabalar tasarlaması gereken sürücüsüz arabaların tasarımı için bir yarışma düzenledi. Bu yarışmanın kazananına verilecek ödül bir milyon dolardı. Tabii ki yarışta kazanan olmadı çünkü otonom araçların hiçbiri belirlenen zorlu çöl parkurunu başarıyla geçemedi.

Sürücüsüz araba araştırmalarının ilerlemesiyle birlikte Google, 2009 yılında ilk sürücüsüz arabasını üretmeyi başardı. Aşağıda Google’ın sürücüsüz aracının resmini görebilirsiniz.

2010’dan beri yapay zeka

2010 yılından bu yana yapay zeka önemli değişim ve gelişmeleri beraberinde getirmiş ve insan hayatı bu teknoloji ile iç içe geçmiştir. Yapay zekanın bugünkü başarıları, geçtiğimiz yıllarda yapay zeka araştırma yoluna başlayan uzmanların zihninde bir hayal niteliğindeydi. Günümüzün akıllı telefonları, çoğu insanın kullanma deneyimine sahip olduğu yapay zekanın ilerleyişinin açık bir örneğidir ve bu aracın insanın günlük yaşamının ayrılmaz bir parçası haline geldiği neredeyse söylenebilir.

Son on yılın en önemli başarılarından biri, insanların telefonlarıyla sözlü olarak iletişim kurabilmesini ve akıllı telefonlarından bir dizi rutin görevi yapmasını isteyebilmesini sağlayan Siri sesli asistanıdır. İnsanların konuştuğu ses ve cümleleri tanımak ve bunları kalıplarını tanımlayarak kullanıcının isteğini anlayıp daha sonra talep edebilecek bir koda dönüştürmek için doğal dil işleme yöntemlerini kullanan bu sistem, 2010 yılında Apple telefonlar için sunuldu. Google, Microsoft ve Amazon, Siri sesli asistanının piyasaya sürülmesinin ardından 2012, 2014 ve 2016 yıllarında Google Now, Cortana, Alexa ve Google Home sistemlerini kişisel sesli asistan olarak sundu.

Ayrıca 2010 yılında Microsoft, “Kinect” adında bir akıllı cihaz tanıttı. Bu cihaz, oyun oynarken insanların hareketlerini ve sesini tanıyabilen bilgisayar oyunu cihazları için yapıldı ve insanlar herhangi bir oyun kontrol aracına ihtiyaç duymadan Kinect kullanarak oyun monitörü ekranındaki tüm bileşenleri kontrol edebiliyor.

IBM, 2011 yılında Watson adında, alınan soruyu anlayabilen ve doğal dil işleme yöntemlerine dayalı olarak uygun yanıtı sağlayabilen akıllı bir soru-cevap sistemini tanıttı. Bu sistem Soru-Cevap adlı TV programında diğer katılımcılarla yarıştı ve yarışmayı bir milyon dolar ile kazandı.

2012 ve 2013 yıllarında görüntü işleme alanında önemli projelere imza atıldı. Google araştırmacılarından “Jeff Dean” ve “Andrew Ng”, kedi resimlerini tanımak için geniş bir sinir ağını eğitti. Carnegie Mellon Üniversitesi araştırma ekibi ayrıca görüntüler arasındaki ilişkiyi karşılaştırabilen ve analiz edebilen semantik akıllı bir sistem tasarladı.

Yapay zeka tarihinin en önemli olaylarından biri 2015 yılında yaşandı. Bu yıl OpenAI , Elon Musk ve 5 kişi tarafından Amerika Birleşik Devletleri’nde yapay zeka araştırma ve geliştirme merkezi olarak kuruldu ve şu anda bu şirket, yapay zeka alanının liderlerinden biri olarak kabul ediliyor. Bu şirket, görüntü işleme ve doğal dil işleme alanlarında çok önemli projeler sunmuştur ve ChatGPT ve GPT 4 modelleri , bu şirketin birçok kişinin dikkatini çeken en ünlü başarılarından iki örneğidir.

Google, 2018 yılında BERT dil modelini sunarak yapay zeka alanında bir devrime daha imza attı . Bu model, ” Denetimsiz Öğrenme” yöntemi kullanılarak büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir ve metin sınıflandırma ve makine çevirisi gibi diğer problemler için de kullanılabilir.

Aynı yıl Samsung, doğal dil işleme ve makine görüşüyle ​​donatılmış Bixby adlı sanal asistanını tanıttı. Kullanıcılar bu programla konuşarak sorularını sorabilirler, böylece program onlara önerilerde bulunacaktır. Ayrıca bu sistem, mobil kamera aracılığıyla kullanıcının çevresini tanımlayabilmektedir. Bu özellik internette çeviri ve görsel arama için kullanılabilir.

OpenAI’nin hissedarlarından biri olan Microsoft, 2023 yılında Bing arama motorunu GPT-4 modeli temelinde çalışan bir chatbot işleviyle donattı. Kullanıcılar internette arama yaparken bu chatbot ile sohbet edebiliyor ve sorularına detaylı yanıtlar alabiliyor. Ayrıca Bing’in yapay zekası, OpenAI tarafından sağlanan DALL-E modellerinden birine dayalı olarak görüntüler oluşturma yeteneği sağladı. Bu akıllı araç, girişten aldığı metne göre çıktıda bir görüntü sağlar. Ayrıca GoogleAI, bağımsız bir chatbot olarak kabul edilen ve ChatGPT’nin rakibi olarak kabul edilen yapay zeka “Bard”ı (Bard) sundu .

Bing yapay zekası, son birkaç aydır en yeni yapay zeka araçlarından biri olarak kabul ediliyor ve şüphesiz yeni akıllı araçların ve yeni yapay zeka yöntemlerinin geliştirilip sunulmasına devam edilecek ve bu alandaki araştırmaların hızıyla birlikte, İnsanların yakın gelecekte “bulutlara” dönüşmesi, yapay zekaya (Süper Yapay Zeka) ulaşması bekleniyor.

Bu yapay zeka seviyesi, yapay sistemlerin zeka seviyesinin insan zekasını aştığı ve bu tür sistemlerin insanların cevap bulamadığı sorunları çözebildiği seviyedir. Yapay zekadaki ilerleme, insanlar için hayatı her açıdan kolaylaştırmış ve olumlu etkiler getirmiş olsa da, yapay zekanın geleceğinin insanlık için büyük bir tehdit olarak mı değerlendirileceği, yoksa olumsuz etkilerden kaçınmanın bir yolunun bulunup bulunamayacağı henüz bilinmiyor. Bu alandaki başarılar engellendi.

Çözüm

Yapay zeka, bir asırdan daha kısa bir geçmişe sahip, nispeten yeni bir araştırma dalı olarak kabul ediliyor. Ancak insan yaşamının çeşitli yönlerine yönelik bu alandaki araştırmaların ilerleme ve gelişme hızı o kadar hızlı olmuştur ki, günümüzde insan yaşamının büyük ölçüde yapay zekanın kazanımlarına bağlı olduğu söylenebilir.