1.Öğrenen Makineler Oturumu

Yapay zekanın tam teşekkülü bir araştırma sahası olarak ortaya çıkışının ilk adımı olan “Öğrenen Makineler Oturumu”, 1955 yılında Los Angeles’ta Batı Ortak Bilgisayar Konferansı ile birlikte gerçekleşmiştir. Bu konferansta dört önemli makale sunulmuştur. Konferansın oturum başkanı olan Willis Ware tanıtım yazısında şunları demiştir:

“Bu makaleler, gelecekte öğrenen makinelerin çok amaçlı sayısal bilişim cihazı örüntüsüyle inşa edilmesi gerektiğini değil, sayısal bilişim sistemi, bu modellerin davranışlarını irdeleyecek kullanışlı ve epey esnek bir araç sunduğunu söylüyor…

Bu makaleler, özellikle bu model tekniği için sayısal bilişim makinelerinden faydalanmaya niyetlenen geleceğin makine inşacılarına gelişim doğrultuları öneriyor. İşlem hızı, katbekat artmak zorunda; pek çok paralel kipte eş zamanlı gerçekleşecek işlemlerin kuvvetle altı çiziliyor; rastgele erişimli belleğin boyutu, birkaç kat yukarı sıçramalı; yeni girdi çıktı ekipman tipleri gerekli. Bu tür ilerlemelerle ve makalelerde anlatılan tekniklerle birlikte, beynin ve sinir sisteminin hatırı sayılır kısmını taklit edecek sistemlerin görece yakın gelecekte inşa edilebileceğine dair kayda değer bir umut var.”

Oturumun ilk makalesi, MIT Lincoln Laboratuvarından Westley Clark ile Belmont Farley’ e aitti. Bu makale, sinir hücresi benzeri ögelerden oluşan ağlarla yapılmış bir takım örüntü tanımlama deneylerini betimliyordu. Sinir hücresi öbeklerinin, ara bağlantılarının kuvvetini ayarlayarak öğrenebileceğini ve uyum gösterebileceğini söyleyen Hebb’in önermesiyle şevke gelen deneyciler, kendi ağları içinde bağlantıların kuvvetini ayarlamak amacıyla, çoğunlukla bilgisayarda benzetimini yaptıkları çeşitli düzenekler denemişlerdi.Kimileri sadece bu ağların ne yapabildiğini görmek istemiş, Clark ve Farley gibi başkaları, örüntü tanıma misali özgül uygulamalarla ilgilenmişti. Ancak, aşırı basitleştirmeden şikayet eden sinir fizyologlarının korktuğu başlarına gelmişti, bu ağlara sinir ağları denir olmuştu.

Gerald P. Dinneen ve Oliver Selfridge’ in yazdığı makaleler örüntü tanımayla ilgili farklı bir yaklaşım sunmaktaydı. Dinneen; görüntü işlemede kullanılabilecek bilişim teknolojilerini kaleme almıştı. Görüntüler bilgisayara, görüntüdeki çeşitli gri tonlara denk gelen yoğunluk değerlerinin dikdörtgen bir dizisi olarak sunuluyordu. Dinneen, rastgele gürültüyü giderecek, hatları kalınlaştıracak, kenar çizgilerini bulacak süzgeç yöntemleri kullanmanın öncülüğünü yapmıştır.

Selfridge’in makalesi Dinneen’in makalesinin tamamlayıcısıydı. Temizlenmiş görüntüler üzerine çalışan Selfridge, bu görüntüdeki kimi özellikleri belirleyip görüntüleri bu özelliklere göre sınıflandıran teknikler betimlemişti.

Selfridge ve Dinneen’in öncülüğünü yaptığı yöntemler, ilerde makinelere “görme” yetisi kazandırmaya çalışacak çoğu çalışmanın zeminini teşkil etmektedir.

Oturumun son makalesi Allen Newell’ a aitti ve satranç oynayan bilgisayar programlamakla ilgiliydi. Makale, insan tarzında satranç oynayacak bir bilgisayar programının hayali tasarımını belirtiyordu. Bu tasarım; hedeflerle ilgili birtakım kavramlar, aramayı sonlandıracak istek düzeyleri, “yeterince iyi” hamlelerle tatmin olma özelliği, çok boyutlu değerlendirme fonksiyonları, hedefleri hayata geçirmek adına tali hedefler yaratma yetisi ve en iyi arama özelliğini de içeriyordu. Satranç tahtasına dair bilgi, yüklemsel biçimsel dizgeye benzeyen bir dilde simgelerle ifade edilecekti. Bu tasarım asla hayata geçirilmedi ama buradaki fikirlerden 1958' de NSS(Newell, Shaw, Simon) satranç programında faydalanıldı.

Konferansın sunucusu Walter Pitts, oturumu şu sözlerle sonlandırmıştır:

Sayın Farley, Clark, Selfridge ve Dinneen sinir sistemini taklit ederken, Sayın Newell, geleneksel olarak zihin denilen, nihai sebepler hiyerarşisini taklit etmeyi tercih ediyor. Sonunda hepsi hiç şüphesiz aynı kapıya çıkacak…

Aynı kapıya çıkacak olan bu iki yaklaşım, yani sinirleri modelleme ile simge işleme, beyinde olup biten şeyler hakkında farklı betimleme düzeyleri olarak kabul edilmeli. Farklı zihinsel görüntüleri betimlemek için farklı betimleme düzeyleri uygundur.

Kaynak: The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements, Nils John Nilsson, 2010.