Bir simülasyonun içinde mi yaşıyoruz? Biz kimiz? İnsan beyni gerçekten yenilmez midir? Herkes bu tip soruları mutlaka hayatın bir noktasında kendine sormuştur. Matrix filmini izlemiş ya da en azından duymuşsunuzdur. Şimdi bir Matrix içinde yaşadığınızı hayal edin, tamamen kodlardan oluşan bir dünya içinde yaşadığınızın farkına varır mıydınız?
Cevap basit, varmazdınız. Tabii gerçek dünyada uyandırılmadığınız sürece. Peki Matrix’te gördüğümüz yapay zeka günümüzde ne boyutta? Hayatımızı ele geçirip bizi işlerimizden edecek mi yoksa bize işlerimizde yardımcı olup kendimize daha fazla vakit ayırmamızı mı sağlayacak? En basit haliyle yapay zeka (Artificial intelligence) nedir, nasıl gelişmiştir ve gelecekte bizi neler bekliyor, gelin biraz konuşalım.
AI (Artifical Intelligence) nedir?
AI yani “Artificial intelligence” yani yapay zekanın İngilizce olarak kısaltmasıdır. Genellikle insan zekası gerektiren görevleri insan yardımı olmadan gerçekleştirebilen akıllı makineler oluşturmakla ilgilenen bilgisayar bilimlerinden biridir ve oldukça kapsamlıdır.
AI (Yapay zeka) çeşitleri:
- Reaktif makineler
- Sınırlı hafızaya sahip olanlar
- Akıl teorisine dahil olanlar
- Kendi farkındalığının bilincine sahip öz farkındalık sahibi olanlar.
Reaktif makineler: Zekasını yalnızca önündeki dünyayı algılamak ve tepki vermek için kullanır
Reaktif bir makine, en temel AI ilkelerini takip eder ve adından da anlaşılacağı gibi, zekasını yalnızca önündeki dünyayı algılamak ve tepki vermek için kullanabilir. Tepkisel bir makine bir hafıza depolayamaz ve sonuç olarak gerçek zamanlı olarak karar vermeyi bilgilendirmek için geçmiş deneyimlere güvenemez.
Reaktif makineninen ünlü örneklerinden biri, 1990'larda IBM tarafından satranç oynayan bir süper bilgisayar olarak tasarlanan ve büyük usta Gary Kasparov'u bir oyunda mağlup eden Deep Blue'dur. Deep Blue, sadece bir satranç tahtasındaki taşları tanımlayabiliyor ve her bir hamlenin satranç kurallarına göre nasıl yapıldığını biliyor, her bir taşın mevcut konumunu kabul ediyor ve o anda en mantıklı hamlenin ne olacağını belirleyebiliyordu.
Sınırlı hafızaya sahip olanlar: Önceki verileri ve tahminleri saklama yeteneğine sahiptir
Sınırlı hafızaya sahip yapay zeka, bilgi toplarken ve potansiyel kararları tartarken önceki verileri ve tahminleri saklama yeteneğine sahiptir ve esasen daha sonra ne olabileceğine dair ipuçları için geçmişe bakar. Sınırlı bellekli yapay zeka, reaktif makinelerden daha karmaşıktır yani daha büyük olanaklar sunar.
Makine öğreniminde sınırlı hafızaya sahip yapay zeka kullanılırken altı adım izlenmelidir: Eğitim verileri oluşturulmalı, makine öğrenmesi modeli oluşturulmalı, model tahminler yapabilmeli, model insan veya çevresel geri bildirim alabilmeli, geri bildirim veri olarak saklanmalı ve bu adımlar bir döngü olarak tekrarlanmalıdır.
Akıl teorisine dahil olanlar: İnsanların nasıl hissettiğini anlayabilir
Zihin Teorisi tam da budur, teoriktir. Bir sonraki yapay zeka seviyesine ulaşmak için gerekli teknolojik ve bilimsel yeteneklere maalesef ki henüz ulaşamadık.
Kavram, diğer canlıların kişinin kendi davranışını etkileyen düşünce ve duygulara sahip olduğunu anlamanın psikolojik öncülüğüne dayanmaktadır. AI makineleri açısından, bu, AI'nın insanların, hayvanların ve diğer makinelerin nasıl hissettiğini ve öz-yansıtma ve kararlılık yoluyla nasıl karar verdiğini anlayabileceği ve daha sonra bu bilgiyi kendi kararlarını vermek için kullanacağı anlamına gelir.
Öz farkındalık sahibi olanlar: Başkalarının varlığını ve duygusal durumunu anlar
Zihin Teorisi yapay zekada bir kez oluşturulduğunda, gelecekte çok iyi bir zamanda, AI'nın kendinin farkında olması için son adım olacaktır. Bu tür bir yapay zeka, insan düzeyinde bir bilince sahiptir ve dünyadaki varlığının yanı sıra başkalarının varlığını ve duygusal durumunu da anlar. Sadece onlara ne ilettiklerine değil, nasıl ilettiklerine dayanarak başkalarının neye ihtiyaç duyabileceğini anlayabilecektir.
Yapay zeka çeşitleri nelerdir?
- Siri, Alexa, Google Asistan gibi akıllı asistanlar
- Sürücüsüz taşıtlar
- Robotlar
- Sohbet botları
- E-Posta spam filtreleri
- Netflix, YouTube, Spotify gibi uygulamalar
Peki, yapay zeka ilk olarak nasıl ortaya çıktı?
Akıllı robotlar ve yapay varlıklar ilk olarak Antik Yunan mitlerinde ortaya çıktı. Evet, o zamanlar Aristoteles'in kıyası geliştirmesi ve tümdengelimli akıl yürütmeyi kullanması, insanlığın kendi zekasını anlama arayışında önemli bir andı. Kökleri uzun ve derin olsa da bugün düşündüğümüz şekliyle yapay zekanın tarihi, bir asırdan daha az bir zamana yayılıyor. Hep birlikte tarihsel gelişimine yakından bakalım.
1940’lar:
- (1943) Warren McCullough ve Walter Pitts, "Sinir Aktivitesinde İçeren Fikirlerin Mantıksal Bir Hesabı" adlı makaleyi yayınlar. Makale, bir sinir ağı oluşturmak için ilk matematiksel modeli öneriyi içerkmektedir.
- (1949) The Organisation of Behavior: A Neuropsychological Theory (Davranışın Organizasyonu: Bir Nöropsikolojik Teori) adlı kitabında Donald Hebb, sinirsel yolların deneyimlerden yaratıldığı ve nöronlar arasındaki bağlantıların daha sık kullanıldıkça güçlendiği teorisini önerir. Hebbian öğrenimi, halen yapay zekada önemli bir model olmaya devam ediyor.
1950’ler:
- (1950) Alan Turing, bir makinenin zeki olup olmadığını belirlemeye yönelik bir yöntem olan, şimdi 'Turing Testi' olarak bilinen yöntemi öneren Bilgi İşlem Makineleri ve Zeka'yı yayınlıyor. Harvard mezunu Marvin Minsky ve Dean Edmonds ise ilk sinir ağı bilgisayarı olan SNARC'ı inşa ediyor.
- (1950) Claude Shannon "Satranç Oynamak için Bilgisayar Programlama" başlıklı makaleyi yayınlar. Isaac Asimov ise "Üç Robotik Yasası"nı yayınlar.
- (1952) Arthur Samuel dama oynamak için kendi kendine öğrenme programı geliştirir. Georgetown-IBM makine çevirisi deneyi, özenle seçilmiş 60 Rusça cümleyi otomatik olarak İngilizce'ye çevirir.
- (1956) Yapay zeka ifadesi, kapsamı tanımlayan John McCarthy tarafından yönetilen "Dartmouth Yaz Yapay Zeka Araştırma Projesi"nde ortaya çıkmıştır ve AI'nın hedefleri, bugün bildiğimiz şekliyle yapay zekanın doğuşu olarak yaygın olarak kabul edilir.
- (1956) Allen Newell ve Herbert Simon, Mantık Teorisyenini (LT), ilk akıl yürütme programını üretir.
- (1958) John McCarthy, AI programlama dili Lisp'i geliştirir ve "Programs with Common Sense" adlı makaleyi yayınlar. Makale, deneyimlerden insanlar kadar etkili bir şekilde öğrenme yeteneğine sahip eksiksiz bir AI sistemi olan varsayımsal Advice Taker'ı önerir.
- (1959) Allen Newell, Herbert Simon ve J.C. Shaw, bir insan gibi problem çözmeyi taklit etmek için tasarlanmış bir program olan General Problem Solver'ı (GPS) geliştirdi. Herbert Gelernter ise Geometri Teoremi Prover programını geliştirir. Arthur Samuel, IBM'deyken makine öğrenimi terimini kullanır. John McCarthy ve Marvin Minsky, MIT Yapay Zeka Projesini kurar.
1960’lar:
- (1963) John McCarthy, Stanford'da yapay zeka laboratuvarını başlatır.
- (1966) ABD hükümeti tarafından hazırlanan Otomatik Dil İşleme Danışma Komitesi (ALPAC) raporu, Rusça'nın otomatik ve anında çevirisi vaadiyle büyük bir Soğuk Savaş girişimi olan makine çevirileri araştırmasındaki ilerleme eksikliğini detaylandırmıştır. ALPAC raporu, hükümet tarafından finanse edilen tüm MT projelerinin iptaline yol açar.
- (1969) İlk başarılı uzman sistemler, bir XX programı olan DENDRAL'de geliştirilmiştir ve Stanford'da kan enfeksiyonlarını teşhis etmek için tasarlanan MYCIN oluşturulmuştur.
1970’ler:
- (1972) Mantıksal programlama dili PROLOG oluşturulur.
- (1973) Yapay zeka araştırmalarındaki hayal kırıklıklarını detaylandıran "Lighthill Raporu" İngiliz hükümeti tarafından yayınlanır ve yapay zeka projelerine yönelik fonlarda ciddi kesintilere yol açar.
- (1974-1980) Yapay zeka gelişiminin ilerlemesiyle ilgili hayal kırıklığı, akademik hibelerde büyük kesintilerine yol açar. Daha önceki ALPAC raporu ve önceki yılın "Lighthill Raporu" ile birleştiğinde, yapay zeka finansmanı kesilir ve araştırma durur. Bu dönem "İlk Yapay Zeka Kışı" olarak adlandırılır.
1980’ler:
- (1980) Digital Equipment Corporations, ilk başarılı ticari uzman sistem olan R1'i (XCON olarak da bilinir) geliştirir. Yeni bilgisayar sistemleri için siparişleri yapılandırmak üzere tasarlanan R1, on yılın büyük bir bölümünde sürecek uzman sistemlerde bir yatırım patlaması başlatarak ilk "AI Kışı"nı etkin bir şekilde sonlandırır.
- (1982) Japonya'nın Uluslararası Ticaret ve Sanayi Bakanlığı, iddialı Beşinci Nesil Bilgisayar Sistemleri projesini başlatır. FGCS'nin amacı, süper bilgisayar benzeri performans ve AI geliştirme için bir platform geliştirmektir.
- (1983) Japonya'nın FGCS'sine yanıt olarak ABD hükümeti, DARPA tarafından finanse edilen gelişmiş bilgi işlem ve yapay zeka araştırmaları sağlamak için Stratejik Bilgi İşlem Girişimi'ni başlatır.
- (1985) Şirketler uzman sistemlere yılda bir milyar dolardan fazla harcama yapar ve Lisp makine pazarı olarak bilinen bütün bir endüstri onları desteklemek için ortaya çıkar. Symbolics ve Lisp Machines Inc. gibi şirketler, AI programlama dili Lisp üzerinde çalışacak özel bilgisayarlar inşa eder.
- (1987-1993) Bilgi işlem teknolojisi geliştikçe daha ucuz alternatifler ortaya çıkar ve Lisp makine pazarı 1987'de çökerek "İkinci Yapay Zeka Kışı"nı başlatır. Bu süre zarfında, uzman sistemlerin bakımı ve güncellenmesi çok pahalı olduğu ortaya çıkar ve sonunda yapay zekalar gözden düşer
1990’lar:
- (1991) ABD kuvvetleri, Körfez Savaşı sırasında otomatik bir lojistik planlama ve zamanlama aracı olan DART'ı kullanır.
- (1992) Japonya, FGCS projesini on yıl önce ana hatlarıyla belirtilen iddialı hedeflere ulaşılamadığını öne sürerek 1992'de sonlandırır.
- (1993) DARPA, yaklaşık 1 milyar dolar harcadıktan ve beklentilerin çok gerisine düştükten sonra 1993 yılında Stratejik Bilgi İşlem Girişimi'ni sonlandırır.
- (1997) IBM'in Deep Blue'su dünya satranç şampiyonu Gary Kasparov'u yener.
2000’ler:
- (2005) Kendi kendini süren bir araba olan STANLEY, DARPA Grand Challenge'ı kazanır. Aynı sene ABD ordusu, Boston Dynamics'in "Big Dog" ve iRobot'un "PackBot" gibi otonom robotlara yatırım yapmaya başlar.
- (2008) Google, konuşma tanımada çığır açar ve bu özelliği iPhone uygulamasında sunar.
2010-2014 arası geçiş dönemi:
- (2011) IBM'den Watson, Jeopardy'deki rekabeti geride bırakır. Aynı yıl Apple, iOS işletim sistemi aracılığıyla AI destekli bir sanal asistan olan Siri'yi piyasaya sürer.
- (2012) Google, Beyin Derin Öğrenme projesinin kurucusu Andrew Ng, bir eğitim seti olarak 10 milyon YouTube videosunu derin öğrenme algoritmalarını kullanarak bir sinir ağını besliyerek teste tabi tutar. Sinir ağı, bir kedinin ne olduğu söylenmeden bir kediyi tanımayı öğrenmiştir, böylece sinir ağları ve derin öğrenme finansmanı için çığır açan bir çağı başlatır.
- (2014) Google, eyalet sürüş testini geçen ilk sürücüsüz arabayı yapar. Aynı sene Amazon'un Alexa'sı, sanal ev asistanı olarak piyasaya sürülür.
2015- günümüz dönemi:
- (2016) Google DeepMind'ın AlphaGo'su dünya şampiyonu Go oyuncusu Lee Sedol'u yener. Antik Çin oyununun karmaşıklığı, AI'da çözülmesi gereken büyük bir engel olarak görülüyordu ancak yapay zeka bunu başardı. Aynı yıl, ilk "robot vatandaş", Sophia adlı insansı bir robot, Hanson Robotics tarafından yaratıldı ve yüz tanıma, sözlü iletişim ve yüz ifadesi yeteneğine sahipti.
- (2018) Google, doğal dil işleme motoru BERT'yi yayınlayarak makine öğrenimi uygulamalarıyla çeviri ve anlamadaki engelleri azalttı. Aynı sene Waymo, Phoenix metropol bölgesindeki kullanıcıların şirketin kendi kendine giden araçlarından birinden teslim alma talebinde bulunmalarına olanak tanıyan Waymo One hizmetini başlattı.
- (2020) Baidu, LinearFold AI algoritmasını SARS-CoV-2 pandemisinin erken aşamalarında bir aşı geliştirmek için çalışan bilim ve tıp ekiplerine sundu. Algoritma, virüsün RNA dizisini sadece 27 saniyede, diğer yöntemlerden 120 kat daha hızlı tahmin edebiliyordu.
İşte yapay zekanın tarihsel gelişimi böyle. MetaVerse kavramı ortaya atılmış ve NFT çağının çoktan başladığını düşünürsek gelecek hiç de uzakta değil. Kim bilir belki 50 sene sonra geçmişi taklit edebilen yapay zekalar ortaya çıkacaktır. Siz ne düşünüyorsunuz? Gelecekte yapay zeka nasıl gelişim gösterir? Yorumlarda belirtmeyi unutmayın…
