Robotlar

ROBOTLAR İNSANLARIN YERİNE GEÇEBİLİR MI?

By Hatice YILDIRIM
0 Yorum 140 Görüntüleme

ROBOTLAR İNSANLARIN YERİNE GEÇEBİLİR Mİ?

İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay zekâ, insan zekâsına özgü olan, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, çıkarımsama yapma ve karar verme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli (eyleyici yapay zekâ) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.

Gelişim süreci

İlk araştırmalar ve yapay sinir ağları

1950’lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. İlk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC, MIT’de Minsky ve Edmonds tarafından 1951’de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Üniversitesi’nde sürdüren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochester’le birlikte 1956 yılında Dartmouth’da iki aylık bir açık çalışma düzenledi. Bu toplantıda birçok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli özelliği Mc Carthy tarafından önerilen yapay zekâ adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır.

İdealize edilmiş tanımıyla yapay zekâ konusundaki ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerdiği, yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing’in hesaplama kuramına dayanıyordu. Herhangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal ve ve veya işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları hâlinde öğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını gerçekleştirmek de olası hale gelmiştir.

Yeni yaklaşımlar

Daha sonra Newell ve Simon, insan gibi düşünme yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan Genel Sorun Çözücü (General Problem Solver)’ı geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Simon‘ın bu tanımlaması bilim adamlarının yapay zekâya yaklaşımlarında iki farklı akımın ortaya çıktığını belirginleştirmesi açısından önemlidir: Sembolik Yapay Zekâ ve Sibernetik Yapay Zekâ.

Sembolik yapay zekâ

Simon‘ın sembolik yaklaşımından sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekânın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür.

Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik süreçleri benzeşimlendirerek anlam çıkarma, bağlantı kurma ve fikir yürütme gibi süreçler konusunda başarısız olmasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştu. Bu yetersizlikler aslında insan beynindeki semantik süreçlerin yeterince incelenmemesinden kaynaklanmaktaydı.

Sibernetik yapay zekâ

Yapay sinir ağları çalışmalarının dahil olduğu sibernetik cephede de durum aynıydı. Zeki davranışı benzeşimlendirmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin ortaya konmasıyla birçok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, Yapay sinir ağları konusundaki çalışmaların Minsky ve Papert‘in 1969’da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır.

Sibernetik akımın uğradığı başarısızlığın temel sebebi de benzer şekilde Yapay Sinir Ağının tek katmanlı görevi başarması fakat bu görevle ilgili yargıların veya sonuçların bir yargıya dönüşerek diğer kavramlar ile bir ilişki kurulamamasından kaynaklanmaktadır.Bu durum aynı zamanda semantik süreçlerin de benzeşimlendirilememesi gerçeğini doğurdu.

Uzman sistemler

Her iki akımın da uğradığı başarısızlıklar, her sorunu çözecek genel amaçlı sistemler yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programları kullanma fikrinin gelişmesine sebep oldu ve bu durum yapay zekâ alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti.

Uzman sistemler bir konuda belli ön koşullar aynı anda var olduğunda konunun bir uzmanın (bazen ne olasılıkla) ne karar alacağını belirleyen kuralların tümünü içeren bir programı gelen problemlere uygulamak temellidir. Bunun bir avantajı her verilen kararın hangi kurallar uygulanarak verildiğinin kolayca bilinmesi idi. Bu birçok kuralcı bürokratik karar örgütleri için kolayca uygulamalar geliştirilebilmesi demekti. Bu doğal olarak bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmaması da demekti. Buna rağmen uzman sistemlerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi.

Yapay zekâ yavaş yavaş bir endüstri hâline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekâyı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988’de yapay zekâ endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı.

Doğal dil işleme

Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekâsı ile dil arasındaki bağlantıyı gözler önüne serdiğinde, dil üzerinden yürütülen yapay zekâ çalışmaları tekrar önem kazandı. İnsan zekâsının doğrudan doğruya kavramlarla düşünmediği, dil ile düşündüğü, dil kodları olan kelimeler ile kavramlar arasında bağlantı kurduğu anlaşıldı. Bu sayede insan aklı kavramlar ile düşünen Hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilmekteydi ve dil dizgeleri olan cümleler yani şablonlar ile etkili bir öğrenmeye ve bilgisini soyut olarak genişletebilme yeteneğine sahip olmuştu. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar hızlanmaya başladı. Önce, yine Uzman sistemler olarak karşımıza çıkan doğal dil anlayan programlar, daha sonra Sembolik Yapay Zekâ ile ilgilenenler arasında ilgiyle karşılandı ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde İngilizce olan A.I.M.L (Artificial intelligence Markup Language) ve Türkçe T.Y.İ.D (Türkçe Yapay Zekâ İşaretleme Dili) gibi bilgisayar dilleri ile sentaktik (Örüntü) işlemine uygun veri erişim metotları geliştirilebildi. Bugün Sembolik Yapay Zekâ araştırmacıları özel Yapay Zekâ dillerini kullanarak verileri birbiri ile ilişkilendirebilmekte, geliştirilen özel prosedürler sayesinde anlam çıkarma ve çıkarımsama yapma gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları benzetimlendirmeye çalışmaktadırlar.

Bütün bu gelişmelerin ve süreçlerin sonunda bir grup yapay zekâ araştırmacısı, insan gibi düşünebilen sistemleri araştırmaya devam ederken, diğer bir grup ise ticari değeri olan rasyonel karar alan sistemler (Uzman sistemler) üzerine yoğunlaştı.

Diyalog bazlı yapay zeka

Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılarak insan ve makine (yazılım) arasında bir diyaloğun sürdürülmesini sağlayan yapay zeka alt dalına “diyalog bazlı yapay zeka” (conversational artificial intelligence) denir. Daha önce insanların bilgisayara komut vermesinde kullanılan web, mobil uygulama gibi grafiksel arayüzlerin (GUI) yerine geçmeyi amaçlayan diyalog bazlı arayüzler (CUI) insanların bilgisayara günlük dilde yazarak veya konuşarak komut verebilmesini amaçlar. Günümüzde, chatbotlar ve sesli asistanlar diyalog bazlı yapay zeka alanında sıkça kullanılan teknolojik ürünler olarak karşımıza çıkmaktadır. Chatbotlar

Chatbotlar, dialog bazlı yapay zekanın günlük hayatta kullanılan bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçeye sohbet robotları olarak geçmiş bu dijital ürünler ile yazışarak belirli bir konuda bilgi alabilir veya uçak bileti almak, banka havalesi yapmak veya bir kitap satın almak gibi günlük işlerini yapabilirler. Chatbotlar, şirketlerin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilirler. Bunun dışında chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi genel mesajlaşma platformlarında, veya Google Assistant, Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabilirler. Chatbotlar kullanıcı ile etkileşim kurma yöntemini, arkasında yer alan teknolojik altyapıya göre farklı çeşitlerde oluşturulabilir. Örneğin bir chatbot kullanıcı ile, sadece kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde iletişim kuruyorsa reaktif bir chatbottur, eğer bir uyarıcı ile tetiklenerek kullanıcı ile olan diyaloğu başlatan taraf oluyorsa buna proaktif bir chatbot denir. Teknoloji açısından bakılacak olursa, yapay zeka tabanlı chatbotların yanında, doğal dil işleme, makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır. Ancak bu iki tür chatbotun davranışı farklıdır. Kural bazlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlı kalır. Yapay zeka tabanlı chatbotlarda ise kullanıcı serbest bir metin yazabilir, chatbotun doğal dil işleme teknolojisi bu metni anlamlandırıp doğru yanıtı belirleyerek kullanıcıya sunar.

Gelecekte yapay zekâ

Gelecekte yapay zekâ araştırmalarındaki tüm alanların birleşeceğini öngörmek zor değildir. Sibernetik bir yaklaşımla modellenmiş bir Yapay BeyinSembolik bir yaklaşımla insan aklına benzetilmiş bilişsel süreçler ve Yapay Bilinç sistemi, insan aklı kadar esnek ve duyguları olan bir İrade ( Karar alma yetisi ), Uzman sistemler kadar yetkin bir bilgi birikimi ve rasyonel yaklaşımın dengeli bir karışımı sayesinde Yapay Zekâ, gelecekte insan zekâsına bir alternatif oluşturabilir.

Bilginin hesaplanması matematiksel gelişme ile mümkün olabilir. Çok yüksek döngü gerektiren NP problemlerin çözümü, satranç oyununda en iyi hamleyi hesaplamak veya görüntü çözümleme işlemlerinde bilgiyi saymak yerine hesaplamak süreti ile sonuca ulaşılabilir.

Yeni matematik kuantum parçacık davranışlarını açıklayacağı gibi kuantum bilgisayarın yapılmasına olanak verir .

Yapay zekâ uygulamaları gün geçtikçe gelişmeye ve insan zekâsını yakalamaya doğru adım adım ilerlemektedir.

Bilişim uzmanları, bir insanın hepsi aynı anda paralel olarak çalışan 100 milyar nöron bağlantısının toplam hesap gücünün alt sınırı olan saniyede 10 katrilyon (1.000.000.000.000.000 = {\displaystyle 10^{15}}) hesap düzeyine 2025’te erişeceğini düşünüyorlar.

Beynin bellek kapasitesine gelince, 100 trilyon bağlantının her birine 10.000 bit bilgi depolama gereksinimi tanınırsa, toplam kapasite 10^18 düzeyine çıkıyor. 2020’ye gelindiğinde insan beyninin işlevselliğine erişmiş bir bilgisayarın fiyatının 1000 dolar olacağı tahmin ediliyor. 2030’da 1000 dolarlık bir bilgisayarın bellek kapasitesi 1000 insanın belleğine eşit olacak. 2050’de ise yine 1000 dolara, dünyadaki tüm insanların beyin gücünden daha fazlasını satın alabileceksiniz.

Yapay Zekânın Gücü

Yapay zekâ uygulamaları gün geçtikçe gelişmeye ve insan zekâsını yakalamaya doğru adım adım ilerlemektedir.

Bilişim uzmanları, bir insanın hepsi aynı anda paralel olarak çalışan 100 milyar nöron bağlantısının toplam hesap gücünün alt sınırı olan saniyede 10 katrilyon (1.000.000.000.000.000 = {\displaystyle 10^{15}}) hesap düzeyine 2025’te erişeceğini düşünüyorlar.

Beynin bellek kapasitesine gelince, 100 trilyon bağlantının her birine 10.000 bit bilgi depolama gereksinimi tanınırsa, toplam kapasite 10^18 düzeyine çıkıyor. 2020’ye gelindiğinde insan beyninin işlevselliğine erişmiş bir bilgisayarın fiyatının 1000 dolar olacağı tahmin ediliyor. 2030’da 1000 dolarlık bir bilgisayarın bellek kapasitesi 1000 insanın belleğine eşit olacak. 2050’de ise yine 1000 dolara, dünyadaki tüm insanların beyin gücünden daha fazlasını satın alabileceksiniz.

Alibaba Kurucusu ve Elon Musk Gelecek Konusunda Sohbet Etti

Şanghay’da düzenlenen Dünya Yapay Zekâ Konferansı’nda karşı karşıya gelen Alibaba kurucu ortağı ve CEO’su Jack Ma ile Tesla, SpaceX gibi şirketlerin kurucusu Elon Musk; yapay zekânın geleceği, eğitim, dış uzayın keşfi gibi konularda keyifli bir sohbet gerçekleştirdi.

Elon Musk: Bence yapay zekâ konusunda çalışanların en büyük hatası kendilerini zeki sanmaları. Yapay zekâyla kıyasladığımızda, zeki değiller”

Jack Ma: Tarihte teknoloji konusunda yapılmış tahminlerin %99.9’u yanlış. Ben bu konuda iyimserim. Yapay zekânın bir tehdit olduğunu, korkutucu bir şey olduğunu düşünmüyorum. İnsanların yapay zekâyı öğrenecek kadar akıllı olduğunu düşünüyorum.

Elon Musk: 40 yıl önceki bilgisayar oyunlarına bakalım, 2 tane kutudan ibaretti bugün ise yüzlerce insanın aynı anda oynadığı, gerçeklikten ayırt edemediğimiz bir teknoloji haline geldi.

Jack Ma: Mars konusuyla neden bu kadar ilgilisin?

Elon Musk: En büyük paradoksumuz uzaylıları bulamamış olmak. Uzaylıların var olduğunu düşünüyoruz ama bulamıyoruz. 51. Bölge konusunu açmayın, SpaceX 51. Bölgeden daha iyi bir tesise sahip ancak ortada uzaylı yok. Sadece bir kaçış için değil, genel olarak çoklu gezegen yaşamına ihtiyacımız var. İnsanlık, tarihinde ilk defa böyle bir şansa sahip. Bu kapının bize kısa bir zaman için mi yoksa uzun bir zaman için mi açık olduğunu bilmiyoruz ancak bence kısa bir zaman için açık kalacağını varsaymak daha akıllıca. Geleceğimizi, bilincimizi garantiye almamıza izin verecek. Bunu olabildiğince erken yapmak istiyorum.

Jack Ma: Mars’ı keşfetme konusundaki görüşlerine saygı duymakla birlikte Dünya’yı geliştirmek için efor sarf eden insanlara da çok saygı duyuyorum.  Mars’a insanlar göndermek muhteşem ama 7 milyarlık Dünya’yı korumak zorundayız. Senin gibi [dış uzay için çalışan] kahramanlara ihtiyacımız var ancak bizim gibi Dünya’yı geliştirmek için her gün çalışan kahramanlara daha çok ihtiyacımız var.

Elon Musk: Çoklu gezegende yaşam, Dünya dışı yaşam dediğim zaman, Dünya’daki harcamalarımızın %1’i kadar yatırım yapılmasını kastediyorum. Kozmetik sektörü ile sağlık sektörü arasındaki yatırım farkını ele alalım. Uzay konusunun da en az kozmetik kadar önemli olması gerektiğini düşünüyorum. Gelecek için yatırıma değer bir konu. Günüm Tesla gibi şirketlerim sayesinde sürdürülebilir enerji konusunda çalışarak geçiyor.

Jack Ma: Başka bir konuya geçelim mi? Meslek (iş) hayat mıdır? Neden bu kadar çok işe ihtiyacımız var? İnsanlar yüzyıllardır işlerinin elinden gitmesinden korkuyor. Ama sürekli yeni işler ortaya çıkarıyoruz. Sorum, neden bu kadar fazla meslek grubuna ihtiyacımız var? Elektrik sayesinde insanlar geceleri de aktif olmaya başladı. Elektrik sayesinde insanlar yeni boş zamanlar yaratabildi, bence yapay zekâ da insanlara yeni boş vakit yaratacak. İş konusunda hiç endişelenmiyorum. Birincisi, birçok farklı mesleğe sahip olacağız, ikincisi mesleklere o kadar da ihtiyacımız yok. Üçüncüsü, ki bence en ilgi çekici olanı, insanların yaşamı daha iyi gittikçe ortalama yaşam süresi 100’e çıkacak ve robotlar haricinde kimsenin yapmak istemeyeceği işler de doğacak. Geleceği tahmin edemeyiz. Ama insanların 100 yaşına kadar yaşayacağını tahmin edebiliriz.

Elon Musk: Evet, yapay zekâ işleri anlamsız hale getirecek. Muhtemelen en son yok olan meslek yapay zekâ kodlama işi olacak. Sonra yapay zekâ onu da kendisi halletmeye başlayacak. Bu yüzden bir an önce Neuralink gibi projelerde ilerlememiz gerekiyor.

Jack Ma: Biraz da eğitim konuşalım. İlerde genç profesyonellerimiz nasıl yetişecek? Gerçi bence profesyonel diye bir şey olmayacak. Gelecekte insanlarımız daha akıllı mı olmak zorunda yoksa daha bilge mi? Makineleri nasıl geçeceğiz? Çocuklarımıza daha yaratıcı olmayı nasıl öğreteceğiz? İnsanlar yeni bir insan yaratamaz, bilgisayarlar ise bilgisayarlardır. İnsanda kalp vardır bilgisayarda ise sadece çipler. Eğitim sistemimiz çocuklarımızın gelecekte meslek sahibi olabileceği, daha önemlisi bir hayat yaşayabileceği bir sisteme geçiş yapmalı.

Elon Musk: Geleceği tahmin etmek çok zor. Geleceğin içinde dans da var diğer sanat kategorileri de. Ancak Neuralink ve benzeri projeleri geliştirirsek günü geldiğinde anlık yükleme yapabiliriz. Dosyayı al, at. Bugünün eğitim sistemi zaten berbat, çok yavaş. Yeni şeyler denemeliyiz, ancak çok az insan deniyor. Hatalardan korkmamamız gerekiyor.

Tekrar “Yapay Zekâ Bizden Akıllı mı?” Tartışması

Jack Ma: Makineleri biz yarattık, bizden akıllı olamazlar.

Elon Musk: Kesinlikle katılmıyorum.

Jack Ma: Neden? Bir örnek verebilir misin?

Elon Musk:: 22 sene önce bir bilgisayar dünya satranç şampiyonunu yendi, birkaç sene önce bir bilgisayar dünya go şampiyonunu yendi

Jack Ma: Bence insanlar ile makineleri böyle karşılaştırmak aptallık. 100 sene önce arabalar icat edildiğinde bir insanı bir araba ile koşu yarışına sokmadık. Bugün de insan ile makineyi satranç konusunda yarıştırmanın bir anlamı yok.

Elon Musk: Peki insanların makinelerden daha iyi olduğu konu nedir?

Jack Ma: Makineler, insanoğlunun yarattığı araçlardan sadece birisi. Makineler şu an oldukça akıllı ancak insanların yaratacağı daha akıllı araçlar da olacak. Benim bakış açım bu.

Siz hangisini katılıyorsunuz?

KAYNAKÇA:

Alibaba Kurucusu ve Elon Musk Gelecek Konusunda Sohbet Etti

https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwi44bjm7cPsAhXy0eAKHXk5BrwQFjAAegQIARAC&url=https%3A%2F%2Ftr.wikipedia.org%2Fwiki%2FYapay_zek%25C3%25A2&usg=AOvVaw0FPKRNx81adQtI73gCQTMc

HATİCE YILDIRIM

Yorum Yap

Bu web sitesi deneyiminizi geliştirmek için çerezler kullanmaktadır. Bu konuda iyi olduğunuzu varsayacağız, ancak isterseniz devre dışı bırakabilirsiniz. Kabul et Daha Fazlası

Çerez Kullanımı