Bir Başka Algoritma: Yapay Zeka
Yapay Zeka. İsmini söylerken bile popüler bir tanım olmasından dolayı bir endişe hissi oluşturmuyor değil. Sanılanın aksine herkesin işini elinden alması için daha çok toy. Peki nedir bu Yapay Zeka?
Teknolojik ve bir takım yazılımsal konuları açıklarken cümleyi etkili göstermek için eklediğimiz bir süs mü sadece? Yoksa gerçekten de denildiği kadar var mı? Eskiden Algoritmaydı şimdi de Yapay Zeka mı oldu adı? İkisi aynı şeyler mi değilse de farkları ne? İşte bu tür soruların cevabını daha henüz almadıysanız alacağınız makale tam olarak burası.
Öncelikle Programlamadan Yapay Zekayı ayıran en temel farktan bahsedelim;
Programlama, girdi olarak Veri ve Algoritmaya ihtiyaç duyarken size karşılığında algoritmanın sonucunu verecektir. Yani “X” verimiz olsun ve Algoritmamız da “X’in karekökünü al” olsun. Burada sonuç “√x” olacaktır.
Yapay Zeka ise veriye ve sonuca ihtiyaç duyar. Karşılığında ise ikisi arasında bir kıyaslama yapıp algoritmasını çözmeye çalışır. Yani bir “X” değerine bakar bir de “√x” değerine bakar. “Bu değer hangi işlemin sonucunda √x değerine vardı acaba?” diye deneye yanıla algoritmayı çözer.
Bu örnekte karekök konusu size basit gelmiş olabilir. Haklısınız çünkü bu en basit istatistiksel metod olan Lineer Regresyon ile çözülebilir fakat bundan daha fazlası olmakla birlikte Yapay Zeka’yı kapsadığı alt başlıklarla incelemek gerektiğini düşünüyoruz.
Yapay Zeka’nın alt dalları
Genel olarak algoritma farketmeksizin insan veya herhangi bir varlığın mimiklerini taklit eden her şey Yapay Zeka’dır. Bir varlığın şartlara göre nasıl davranış gösterdiğinin örneği alınarak oluşturulur. Örneğin oyunlardaki Yapay Zeka, genel anlamda bildiğimiz yapay zekadan daha ayrı bir şeymiş gibi gözükebilir fakat özünde aynı şeydir çünkü onlar da bir komutu yerine getirerek insan veya başka bir canlıymış gibi davranıp onları taklit eder.
Peki bizim bahsettiğimiz güncel olarak takip ettiğimiz, sürekli ismini yad ettiğimiz yapay zeka nedir? İşte bu programlama ile kıyaslamasını da yaptığımız Yapay Zeka’nın alt dalı olan Makine Öğrenmesidir.
Makine Öğrenmesi, Bilgisayar bilimlerinde hali hazırda bilinen veri tiplerini istatistiksel yaklaşım kullanarak sonuç üretebilir. Birden çok veri tipini ve birbiriyle olan bağlantısını algoritmik olarak çözer ve bunu bir formüle oturtur.
Makine Öğrenmesi size aracınızın bütün özelliklerinden fiyat tahmini yapabilir. Bir müşterinin ne kadar bahşiş bırakabileceğini tahmin edebilir fakat değersel veriler dışında karmaşık olan verileri düzgün bir şekilde anlayamaz.
Peki ya Derin Öğrenme?
İnsan beynini kolayca algılayabildiği görsel, ses ve dil konularını bilinen veri tiplerine dökseydik çok karmaşık olurdu. Mesela bir görselin tüm piksellerini önce siyah-beyaz yapıp sonra onları siyahlık değerine göre bir tabloya dökseydik elimizde 64x64 bir görsel olduğunu düşünürsek 4096 adet değer olurdu ve bu sadece bir görseli temsil ederdi.
İşte bu zamanlarda istatistiksel metodlar yerine insan beynini temel alan sinirsel ağ algoritmaları kullanılır. Bu tür algoritmaların kullanıldığı Yapay Zekaya ise Derin Öğrenme denir.
Derin Öğrenme Bir görselde veya videoda ne olduğunu anlatabilir, Sesinizi taklit edebilir, Görsel ve 3 Boyutlu objeler üretebilir veya kişiliğinizi bile kopyalayabilir.
Özet olarak bizim şu son zamanlarda hayret ettiğimiz çoğu teknolojik gelişmenin kullandığı Yapay Zeka türü Derin Öğrenmedir.
Bir sonraki konumuzda Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi konularını kendi alt başlıklarına ayırdıktan sonra hepsinin üstünden geçeceğiz takipte kalın!
