1.7 YAPAY ZEKADA BİLGİ ve KULLANIŞI

1.7 YAPAY ZEKADA BİLGİ ve KULLANIŞI
Bilgi sistemleri alanında veri, organize bilgi (information) ve bilgiyi (knowledge)
birbirinden ayırmak uygun olur. Buna göre:
Veri. Veri deyimi, kendi başlarına anlamları olmayan sayısal (yada alfa-sayısal)
diziler için kullanılır. Bu diziler, işlenecek olaylar ya da şekiller olabilir.
Organize Bilgi (Information). İnsana bir anlam ifade eden organize veridir.
Bilgi (Knowledege). Bilginin bir kaç tanımı vardır. Örneğin, Webster's New
World Dictionary of the American Language sözlüğünde bilgi:
• bir şeyin açık ve kesin algısıdır.
• anlama.
• öğrenme.
• beyin tarafından algılanan yada kavranan şeylerdir.
• pratik tecrübe, beceri.
• aşinalık yada yakınlık.
• idrak; tanıma.
• problem çözmede uygulanabilen organize haber.
olarak tanımlanmıştır.
Veri, haber ve bilgi Şekil 1.1 de görüldüğü gibi soyutlama derecesine ve niceliğine
göre sınıflandırılabilir. Bilgi en soyut olanıdır ve en düşük miktardadır. Buna uygun
bir örnek verirsek; bir görüntüye ait verilerin bilgisayarlar belleğinde olduğu haliyle
göz önüne alalım. Görüntüye ait bir noktanın parlaklığını belirleyen bellekteki bir
baytlık değer bir veri olarak düşünülür. 512x512 çözünürlüklü siyah beyaz bir
görüntünün gerektirdiği bellek miktarı 262144 bayttır. Normal olarak her baytın
görüntüdeki bir noktanın parlaklık değerini ifade etmesinden öte başka bir özelliği
yok. Bu görüntü üzerinde işlem yapılarak, görüntü üzerindeki ayrıtlar ortaya
çıkarıldığı durumda ayrıtları oluşturan verilerin ayrıt özelliği içinde belirlenmesi
organize bilgi olarak değerlendirilebilinir. Son olarak bu ayrıtlar üzerinde yapılan
işlemlerle bu ayrıtların ne tür bir nesne oluşturduğu veya bu nesneler arasında
ilişkilerin belirtmesinde oluşan ise bilgidir. Benzer örnek veritabanındaki bir tablo
içinde verilebilir: tablonun bellekte saklandığı haldeki tüm değerleri kendi başına bir
veriyi ifade eder.
Bu verilerin tabla içindeki alanlara ayrılmış olanları organize
edilmiş kimsi bilgi olarak değerlendirilebilinir. Ve son olarak da bu tablodaki her satır
bir kayıt olarak bilgi olarak değerlendirilebilinir.
Yüksek
Soyutluk
Derecesi
Bilgi
Organize bilgi
Veri
Düşük
Miktar
Şekil 1.1 Veri, organize-bilgi ve bilginin soyutluk dereceleri ve miktarı
Kullanılışı
Bilgisayarların, insan zekasının yapabildiği gibi henüz tecrübeleri yada çalışıp
öğrenme yetenekleri olmamasına rağmen, uzmanlar tarafından kendilerine verilen
bilgiyi kullanabilirler. Bu tür bilgiler, olaylar, anlayışlar, teoriler, bulgusal metodlar ve
ilişkilerden oluşurlar. Bilgi, aynı zamanda anlaşılabilir, problem çözme yada karar
vermede uygulanabilir olması için düzenlenmiş ve analiz edilmiş bilgidir. Bir yapay
zeka sisteminde kullanılacak olan bir problemle ilgili bilgilerin kümesine bilgi tabanı
denir. Bir çok bilgi tabanı bazı özel konu yada alan üzerinde yoğunlaşmıştır ve
genellikle bu uygulama alanı ile sınırlıdır.
Bilgi tabanı bir kez kurulduğunda, bilgisayara sonuç çıkarma yeteneği kazandırmak
için yapay zeka teknikleri kullanılır. Böylece bilgisayar, bilgi tabanında bulunan
olaylara ve ilişkilere dayanarak sonuç çıkarma ve buna göre yargı (karar) yapabilme
yeteneğine sahip olur.
Bilgi Tabanları ve Bilgi Tabanlı Yapılar
Bir bilgi tabanı ve bu bilgi tabanından sonuçlara varma yeteneği ile bilgisayarlar
problem çözme ve karar verme gibi pratik alanlarda kullanılır duruma gelmiştir. Şekil
1.2, görüldüğü gibi bir uygulamada yapay zeka kullanan bir bilgisayarın işleyiş yapısı
gösterilir. Bilgisayarlar, uygulama konusu ile ilgili olaylar ve ilişkiler için bilgi
tabanını tarayarak bir problem karşısında bir yada birden fazla alternatif sonuca
varabilir. Bu yetenek, problem çözmeden tutun bir çok alanda geniş bir uygulama
sahasına sahiptir.
Yapay zeka ve bilgi tabanlarının önemi hızla artmaktadır. Günümüzde bu şekilde
oluşturulmuş yetenekli sistemlere “Bilgi Tabanlı Sistemler” denilmektedir. Bu nedenle
birçok insan bilgi tabanlı organizasyonlardan ve toplumlardan bahseder duruma
gelinmiştir. (e-devlet, e-toplum e-ticaret belki bunların birer parçası olarak
görülebilinir)
Bilgisayar
Girişler
(Sorular,
problemler
v.b.)
Bilgi
Tabanı
Sonuç
çıkarma
yeteneği
Sonuçlar
(Cevaplar,
Alternatif
Çözümler
v.b.)
Şekil 1.2 Yapay Zeka Anlayışının Bir Bilgisayarda Uygulanması
1.8 BİLGİSAYARLAR GERÇEKTEN DÜŞÜNÜYOR MU?
Bilgi tabanları ve arama teknikleri, bilgisayarları kesinlikle daha faydalı hale
getirmiştir. Ama, bunlar bilgisayarları gerçekten daha zeki yapabilirler mi? Yapay
zeka uzmanları, bilgisayar uzmanları ve diğerleri düzenli olarak bu soruyu tartışırlar ve
buna bir cevap ararlar. Aslında birçok yapay zeka programı, temelde arama ve model
uydurma teknikleri ile çalışırlar, bu da bilgisayarların gerçekten zeki olmadıkları
yargısına varılmasına neden olur. Bilgisayarlara birçok bilgi ve bu bilgileri nasıl
kullanması gerektiği konusunda ana hatları yükleyebilirsiniz. Bilgisayarlar, verilen bu
bilgileri ve kriterleri kullanarak bir sonuç üretebilirler. Bilgisayarın yaptığı şey, değişik
alternatifleri test etmek ve belirtilen kriterlere uyan kombinasyonlar bulmaya
çalışmaktır. Bu yapıldığı zaman tipik olarak bir sonuç elde edilir. Böylece bilgisayarlar
düşünüyormuş gibi görülür ve çoğunlukla tatminkar sonuçlar verir. Şekil 1.3 de açıkça
görüldüğü gibi zekanın dereceleri vardır. İnsan zekası, zeka spekturumunun en
üstünde, basit lojik devreler ise en altında yer alır. Yapay zeka, bunların arasında bir
yer alır.
Basit
Lojik
Bugünün Yapay
Zeka
Düşük
Düğmeli
Devre
Yüksek
Geleneksel
Bilgisayarlar
Yarının Yapay
Zeka
İnsanlar
Şekil 1.3 Zekanın yada "Beyin Gücünün" Spektrumu (ref?)
Bu önemli noktaya göz atmanın bir diğer yolu ise çin odalarının benzerliğini
incelemektir. Sadece ingilizce konuşabildiğinizi ve çin karakterlerini diğer çin
karakterlerine dönüştüren işlemler ve kurallar kümesiyle kapalı bir odada kaldığınızı
düşünün ve bu odada dönüştürmek üzere size çin karakterleri verilsin. Kural kitabınızı
kullanarak istediğiniz karakterleri diğerlerine dönüştürüyorsunuz. Girişleriniz sorular,
çıkışlarınız ise cevaplar olabilir. Acaba başarılı bir dönüştürme işlemleri sizin zeki
olduğunuz anlamına gelir mi? Yada kuralları ve işlemleri takip etme süreci zekasızlığı
gerektirir mi?
Doğru cevapları bulmanıza rağmen çinceyi gerçekten bildiğinizi ve anladığınızı
söyleyebilir misiniz? Hayır, çünkü, siz henüz sadece başarılı bir görevi tamamlamış
bulunmaktasınız. Yapay zeka uygulamalarında, bir bilgisayarın yaptığı tek şey giriş
sembollerini, içindeki programda verilen kurallar kümesine göre uygun çıkış
sembollerine dönüştürmektir. Bilgisayar, içinde bulunan bilgiyi anlamaz.
Gerçekte zeka, tanımlanması ve teşhis edilmesi güç bir şeydir. Herhangi bir zeka
testinin, sınırlı değeri ve etkinliği vardır; bu testler, bazı durumlarda işe yararken bazı
durumlarda da yaramazlar. Asıl problem, zekanın tanımlanması ve tasavvur
edilmesinin güçlüğüdür; çünkü, zeka çok şeyi kapsar.
Yapay zeka, bilgisayarları daha zeki ve daha güçlü yapmasına rağmen, insan beynini
tamamen kopya eden bir makine icat etme rüyası, büyük bir ihtimalle bizim hayatımız
süresince
gerçekleştirilemeyecek.
Filimler
de
kısmen
bu
hayallerimizi
gerçekleştirmekteyiz. Bilgisayar biliminin her alanında büyük ilerlemelerine rağmen,
insan zekasının fonksiyonlarını daha iyi yapabilecek bir bilgisayarın, yaratılıp
yaratılamayacağına dair hala yanıtlanmasını gerektiren birçok soru vardır. Dreyfus and
Dreyfus' a göre insanlar yapay zeka konusunda yanlış yönlendiriliyorlar. Onlara göre
yapay zekanın faydası abartılmış ve amaçları imkansızdır. Bütün düşünce şekillerimiz
için kurallar koymanın imkansız olduğunu söylerler. İnsan zekası, kopyalanamayacak
kadar komplekstir.
Bazı düşünmeyle ilgilenen araştırmacılar, her geçen yıl akıllı bir makineye doğru
yaklaşmaktadırlar, fakat hala cevaplanamayan birçok soru vardır. Örneğin, yetenekleri,
el becerilerini, öğrenme kabiliyetini, ruhsal durumu, hayal gücünü, duyguları,
yaratıcılığı ve mutluluğu nasıl betimleyebilirsiniz. Bu soruları cevaplayabilmek için
araştırmacılar; felsefe, psikoloji, dilbilim ve nevroloji gibi alanlara yönelmektedirler.
Böylece kavramsal birimlerin ortak disiplinlerinden oluşan bir bilim doğmuştur.
Mikrobiyoloji dalında yapılan araştırmalara göre, geleceğin bilgisayarları silikon
elektronik devrelerden ziyade moleküler lojik devreler kullanacaklardır. Böylece,
bilgisayarların boyları küçülecek ve devrelerin kapasitesi arttırılacaktır. Buna rağmen,
bu tekniğe göre imal edilecek makineler çok uzaktadır.
Yine de, eleştirilere rağmen yapay zeka metodları çok değerlidir. Bu metodlar bize
nasıl düşündüğümüzü ve zekamızı nasıl daha iyi kullanacağımızı gösterir. Yapay zeka
teknikleri sayesinde bilgisayarlar, daha kolay kullanılabilecek ve kullanıcılara daha
büyük miktarda bilgi sunabilecekler. Belki de, insan beynini tamamen kopya
edemeyecek olmamız çok önemli değildir. İnsan beyninin bazı bölümlerini
fonksiyonel olarak benzetmemiz (simülasyonu) bile, bunun sonucunda ortaya çıkacak
olan yazılım ve donanım, çok faydalı olacaktır.
1.9. YAPAY ZEKANIN AVANTAJLARI ve DEZAVANTAJLARI
Yapay zeka, bilgisayar kullanıcıları açısından büyük başarı sağlamıştır. Öncelikle
herkes tarafından tanınmaya başlamış ve kesin olarak kabul edilmiştir. Fakat
madalyonun diğer yüzüne de bakalım. Şimdi yapay zekanın lehinde ve aleyhinde olan
konulara göz atalım.
Avantajları
Yeni başlayanlar için yapay zeka yazılımı, bilgisayarları 500$' lık ev bilgisayarı, güçlü
bir mini bilgisayar ya da birkaç milyon dolarlık süper bilgisayarlardan daha kullanışlı
hale getirecektir. Kullanıcılar bilgisayarlarla, gizli komutlarla ve işletim sistemlerinin,
bilgisayar dillerinin ve uygulama programlarının sentaksları yerine kendi anadilleriyle
(İngilizce, türkçe vs.) konuşabilecektir. Yapay zeka ile hiçbir eğitim almamış
kullanıcılar bile bilgisayara hemen adapte olabilecek ve faydalı işler yapabilecektir.
Bilgisayarları kullanmak, telefon kullanmaktan daha zor birşey olmayacak.
Bu çok istenen sonuçlara ulaşmak için özel doğal dil arayüzlerinin yazılması
gerekecek. Hali hazırda popüler bilgisayar ve yazılım paketleri için birçok ticari doğal
dil arayüzleri vardır. Veritabanı yönetim sistemi (DBMS), doğal dil arayüzlerinin
avantajlarını kullanan geleneksel yazılımların ilk tiplerinden biridir. Bu arayüzler,
ustaca yapılmış programlar gerektirmeden veriye hızlı ve kolay erişim olanağı
sağlarlar. Spreadsheetler, kelime işleme paketleri, işletim sistemleri ve diğer uygulama
programları üretkenliği arttırmak ve daha kullanışlı hale getirmek için programlarına
yapay zeka metodlarını dahil etmektedirler.
Diğer bir büyük faydası ise, bilgisayarların çok daha kullanışlı hale geleceğidir.
Bilgisayarların problem arayan çözümler olduğu söylenmektedir. Buna karşın, bütün
problemler geleneksel bilgisayar tabanlı bilgi sistemlerinin çekirdeği olan algoritmik
yada veri işleme çözümüne dayanmaz. Problemlerin hepsi, hesaplama, veri kaydetme
yada geriye alma işlemleri gerektirmez. Geleneksel bilgisayarın yeteneklerine
uymayan birçok problem vardır.
Yapay zeka bütün bunları değiştirebilir. Yapay zeka teknikleri ile yeni bir fırsatlar
alanı açılır. Bununla yeni problem çeşitleri çözülebilir. Aynı bilgisayarlar bundan
böyle bilgiye erişme ve bilgiyi elde etme, karar verme ve şimdiye kadar sadece
insanlara has bazı fonksiyonları gerçekleştirme ile ilgili problemlere cevap verebilirler.
Yapay zeka; verinin yetersiz olduğu ya da bilinmediği ya da bilinen algoritmaların
olmadığı dağınık problemler için çok uygundur. Bu tür yetenekler, kullanıcının
tecrübesiyle birleştirildiğinde, performansı ve üretkenliği arttırabilir. Uzman
sistemlerde kullanılan yapay zeka tekniklerinin problem çözmeyi ve belirli alanlarda
karar vermeyi hızlandırma ve kolaylaştırma potansiyeli vardır.
Yapay zekaya uygun olan büyük gelişmeleri görebileceğimiz alanlardan biri bilginin
genel işlenmesidir. Bir çoğumuz doymak bilmeyen kullanıcılarız ve her tür bilginin
yaratıcısı ve dağıtıcısıyız. Hiçbir şekilde izlenemeyen, gruplanamayan yada
erişilemeyen birçok bilgi vardır. Bilgi işleme probleminin birçok yönünün üstesinden
gelmek için endüstriler ortaya çıkmıştır.
Bütün bu çabalara rağmen, hala birçoğumuz aşırı bilgi ile yüklenmiş durumdayız,
ilgilenmemiz gereken yığınla bilgi vardır. Dahası, çoğu zaman bilgiye ihtiyacımız
olduğunda bilginin var olup olmadığını yada bilgiyi nasıl elde edeceğimizi
bilememekteyiz. Bilgi furyası gerçek olduğunda bu bilgiye ciddi şekilde ihtiyacımız
vardır. Bu bilgiye işlerimizi çok iyi bir şekilde yapabilmek için ihtiyaç duyarız ve daha
dünyadan haberdar ve rahat bir yaşam sürmek için bilgi muhakkak gereklidir.
Birçoğumuz bilgisayarların, çözüm olmaları nedeniyle problemin bir parçası
sayılacağı hususunda hemfikir olduğumuz halde, bilgisayarlar bilgi problemine çözüm
getirmek için çok yardımcı olabilirler. Yeni bilginin yaratılmasının durdurulması yada
yavaşlatılmasının hiçbir yolu yoktur ve eğer bunu yapabilsek bile büyük bir olasılıkla
yapmak istemezdik. İşin sırrı bilgisayarı; bilgiyi toplamak, gruplamak ve organize bir
şekilde yaymak için kullanmanın bir yolunu bulmaktır. Çok büyük bilgisayar
veritabanları, bilgiyi elverişli bir şekilde saklamak ve geri almak amacıyla kurulmaya
başlanmıştır. Bilgiler; telefon hatları üzerinden bir bilgisayar terminali ile herhangi bir
kişinin erişebilmesi için gruplanabilir şekilde düzenlenmeye başlamıştır.
Yapay zeka, hepimizin aşırı bilgi yüklenmemizi hafifletmeye yardımcı olacaktır.
İhtiyacımız olan bilgiyi bulma ve ona erişmek için yeni yollar sağlayacaktır. Buna ek
olarak, doğal dil arayüzleri bilgisayar veri tabanlarının kullanımını daha kolay hale
getirecektir.
Belki de, yapay zekanın en önemli yönü; bilginin kullanılabilir bilgiye
dönüştürülmesini zorlayacak ve destekleyecek olmasıdır. Tipik olarak, bilgiyi analiz
etmeniz, organize etmeniz, elemeniz ve sizin için önemli olanını seçmeniz
gerekmektedir. Bu noktada bilgi kullanılabilir bilgiye dönüşür ve bir problemi çözmek
için yada bir karar vermek için kullanılabilir.
Gerçi bunların tümümü içine alan akıllı ev yada bina mantığı bu yapay zeka
uygulamalarının geçekleşmesi için bir başlangıç teşkil etmektedir. Örneğin kapı
girişinde parmak izi veya göz irisi kullanan biometrik tanıma sistemi ile ev sahibini
tanıyıp kapıyı otomatik olarak açması bu akıllı evlere ilk girişteki uygulaması olarak
görülebilinir.
Dezavantajları
Elbettte, herşeyde olduğu gibi yapay zekanın da dezavantajları vardır. Uygulamalar
geliştirildikçe yapay zeka avantajları yada faydaları sunar, fakat bütün bunların bir
bedeli vardır. Sonuçta, bilgisayarlar çok güçlü ve faydalı araçlar olacaklardır, fakat
artan maliyetler bir dezavantaj olarak karşımıza çıkacaktır. Orta ve büyük ölçekli
yapay zeka uygulamaları genellikle çok hızlı merkezi işlem birimi ve çok belleği olan
güçlü bilgisayarlar gerektirmektedir. 1990 yılına kadar yapılan yapay zeka
araştırmalarının ve uygulamalarının çoğu Digital Equipment Corp. (DEC) nın VAX
serileri gibi anaçatı bilgisayarlar (mainframe) üzerinde yapılmıştır.
Diğer yandan, mikrobilgisayarlar daha hızlı ve daha güçlü hale gelmektedirler. 16-bit
ve 32-bit makineler artık çok sıradan hale gelmiş, 64 ve 128 bitlik makineler standart
kullanıcı seviyesinde kullanılmaya başlanmıştır. Bellekler daha küçük, daha yoğun ve
daha ucuz hale gelmiştir. Sonuç olarak, birçok yapay zeka uygulaması iş
istasyonlarında ve hızlı kişisel bilgisayarlarda çalıştırılabilmektedir.
Yapay zekanın diğer bir dezavantajı da yazılımının geliştirilmesinin zorluğudur.
Yapay zeka programları genel olarak kompleks ve doğası gereği gelenksel
programlamadan farklı anlayışla programlama olduğundan zordur. Bunun sonucunda,
yazılımların geliştirilmesi için çok zaman harcanmaktadır ve tabii ki yazılımlar daha
pahalı hale gelmektedir. Geliştirilmiş yapay zeka programlama dilleri ve uzman sistem
geliştirme ortamları gibi yazılım geliştirme araçları yazılım geliştirmeyi daha
hızlandırır ve basitleştirir. Fakat bu geliştirme araçları genellikle pahalıdır ve bunları
kullanmak için yetenekli, eğitilmiş insanlar gereklidir.
Buna ek olarak, yapay zeka programı geliştirebilen çok az insan vardır. Üniversiteler
gün geçtikçe daha çok yapay zeka mühendisi mezun ettikçe yazılımı yapabilecek daha
çok programcı olacaktır. Fakat şu an bunların sayısı gerçekten çok azdır.
Sonuçta, uzman sistemleri hariç tutarsak piyasaya çok az pratik yapay zeka ürünü
çıkmıştır. Birkaç tane doğal dil arayüzü, birkaç ses tanıma sistemi ve birçok yazılım
geliştirme araçları ve dilleri vardır ve hepsi bu kadardır. Elbette ki gelecekte birçok
ürünün ortaya çıkması söz konusu olacaktır.
1.10 YAPAY ZEKANIN KAPSAMI ve UYGULAMA ALANLARI
Zeka belirtileri gösteren makinelerin yapılması için dilbilimi, psikoloji, felsefe,
bilgisayar yazılım ve donanımı, mekanik, hidrolik ve optik gibi değişik bilimler ve
teknolojiler gereklidir. Psikoloji ve yapay zekanın kesiştiği noktada kavrambilim ve
dilbilim olarak bilinen alanlar vardır. Felsefe ve yapay zeka; lojik, dil felsefesi ve akıl
felsefesi alanlarında bir araya gelirler. Elektrik mühendisliği ile yapay zekanın
karşılıklı kesiştiği noktada görüntü işleme, kontrol teorisi, model tanıma ve robotik
ortaya çıkmıştır.
Son zamanlarda, yönetim ve organizasyon teorisi (örneğin; karar verme, uygulama),
istatistik, matematik, yönetim bilimi (bulgusal (dinamik) programlama, maliyet
etkileyiciliği) ve yönetim bilgi sistemleri (MIS) alanlarından da katkılar gelmeye
başlamıştır.
Yapay zeka uygulamalarında yer alan değişik disiplinler örtüşür ve birbiriyle
etkileşirler. Yapay zeka alanlarını bu disiplinlere göre sınıflandırmak oldukça zordur.
Daha pratik bir sınıflandırma planı ise ticari uygulamaları, yani çıktıları düşünerek
yapılır.
Yapay zeka, ticari bir alan değildir; bir bilimdir ve bir teknolojidir. Yapay zeka,
araştırma yapmaya uygun, fakat pazarlamaya uygun olmayan kavramlar ve fikirler
toplamıdır. Buna karşın yapay zeka, büyüyen ticari teknolojiler için bilimsel temeller
hazırlar. En önemli uygulama alanları: uzman sistemler, doğal dil işleme, ses tanıma,
robotik, algılayıcı sistemler, bilgisayar yaratıcılığı, olay tanıma ve bilgisayar destekli
zeki öğretim sayılabilir.
YZ’ nın kapsamı içindeki başlıca alanların kısaca tanımları aşağıda olduğu gibidir:
Uzman Sistemler
Uzman sistemler, uzmanların belirli problem tiplerini çözerken kullandıkları sebep
bulma süreçlerini ve bilgileri kullanarak taklit etmeye çalışan bilgisayarlaştırılmış öğüt
verici, tavsiyelerde bulunan programlardır. Uzman sistemler bilgisayarlaştırılmış
danışma programlarıdır. Bunlar belirli bir problemi çözmek için uzmanın muhakeme
sürecini ve bilgisini kullanırlar. Yapay zeka teknolojisinin en fazla kullanılan ve ticari
getirisi olmuş uygulamalarından biridir. Bu sistemler özellikler organizasyonlar
tarafından verimliliği arttırmak ve uzman bulmanın gittikçe zorlaştığı yerlerde
kullanılmak üzere talep edilmektedirler. Şimdiki uygulamalar kısmen zor olarak
tanımlanan uzmanlık alanlarını kapsamaktadır.
İnsan-uzmanlar genellikle çok dar problem çözme alanlarında veya görevlerinde
uzlaşma eğilimindedirler. Tipik olarak insan-uzmanlar şu karakterlere sahiptirler:
• Problemleri çabuk ve doğru olarak çözerler ve nasıl yaptıklarını açıklarlar,
• Kendi kararlarının güvenilirliğini sorgularlar,
• Ne zaman işin içinden çıkamayacaklarını ve diğer uzmanlarla görüşmeleri
gerektiğini bilirler,
• İnsan-uzmanlar geçmiş tecrübelerden ders alırlar ve problemlere uygun
olarak pozisyonlarını değiştirirler.
Temel kaynak olan bilgiye sadece birkaç uzman sahip olabilir. Bu yüzden bilginin elde
edilmesi önemlidir. Bilgi ancak bu yolla başkalarının da kullanımına sunulabilir.
İnsan-uzmanın hastalık durumunda ondan yararlanılamaz. Kitaplara gelince; bunlar
bilginin tamamına sahip olmakla birlikte, bu bilgilerin uygulanması ancak
okumalarıyla mümkündür uzman sistemler ise uzmanlığa başvurma şansını doğrudan
temin ederler. Aynı zamanda uzmanın bilgisini ele geçirerek bilgisayarda saklarlar ve
bu bilgiyi kullanmak isteyen herkesin istifadesine sunarlar.
Uzman sistemlerin amacı, insan-uzmanın yerine geçmek değil, onun bilgisini daha
yaygın kullanıma sunmaktır. Özetle Uzman sistemler, insan-uzmanın olmadığı yerde,
diğer insanların verimliliklerini ve kararlarının kalitesini arttırarak problemleri daha
bir ehliyetle çözmeyi amaçlarlar.
Doğal Dil İşleme
Doğal dil işleme teknolojisi, bilgisayar kullanıcılarına, bilgisayarla ana dillerinde
haberleşme olanağı sağlar. Bu teknoloji, bilgisayar dillerinden, sentakslarından ve
komutlarından farklı olarak sohbet tipinde bir arayüz olanağına da sahiptir. Bu
alandaki sınırlı başarıya örnek olarak, çok kısıtlı başlıklarla ilgili olan yazılı cümleleri
tanıyan ve yorumlayan mevcut sistemleri verebiliriz. Bu yeteneğin, bazı uygulamaların
avantajlarını arttırmak için kullanılabilmesine rağmen, genel bir doğal dil işleme
sistemi henüz yapılabilmiş değildir.
Doğal dil işleme alanı iki alt bölüme ayrılır:
• Doğal dil anlama, bilgisayarların, insanları daha kolay anlaması için, verilen
günlük konuşma dilinin kurallarını kullanma yöntemlerini araştırır.
• Doğal dil yaratma, insanların bilgisayarları daha iyi anlaması için,
bilgisayarların günlük konuşma dilinde kullanılan cümleler oluşturmasına
çalışır.
Konuşma ve Anlama (Ses Tanıma)
Ses tanıma, konuşma dilinin bilgisayar tarafından tanınması ve anlaşılması anlamına
gelir.
Ses tanıma, bir kişinin bilgisayarla konuşarak haberleşme sürecidir. (Ses tanıma)
deyimi, bazen konuşulan kelimeleri, anlamlarını yorumlamadan tanıma süreci için
kullanılır. Konuşmanın anlamının araştırıldığı, sürecin diğer bölümüne (ses anlama)
denir. Konuşulan bir cümlenin her kelimesini teker teker tanımadan cümleyi anlamak
mümkün olabilir.
Doğal dil işleme; bilgisayarların ingilizce, japonca gibi doğal dillerden birinde
konuşulan normal cümleleri anlamasını sağlamaktır. Buna karşın ses anlama süreci,
insan sesini bilgisayarın anlayacağı şekilde tek tek kelimelere ve cümlelere ayırmaya
çalışır. Ses anlama ve doğal dil işlemenin kombinasyonu bilgisayarın, insanların
tarzında konuşabileceğini anlamak için gerekli olacaktır.
Robotik ve Algılayıcı Sistemler
Görüntü sistemleri, dokunma sistemleri ve sinyal işleme sistemleri gibi algılayıcı
sistemler, yapay zeka ile birleştirildiğinde (robotik) denilen geniş bir sistemler
kategorisi oluşturulur. Robot, elle yapılan işleri gerçekleştirmek için programlanan
elektromekanik cihazlardır. Amerika Robot Enstitüsü robotu, "malzemeleri, parçaları
ve aletleri taşımak için tasaralanmış tekrar programlananbilen, çok fonksiyonlu bir
yönetici ya da çeşitli işleri daha iyi yapmak için programlanmış hareketler yapan
uzmanlaştırılmış bir cihaz" olarak tanımlar.
Robotiğin hepsi yapay zekanın bir parçası olarak düşünülmez. Sadece önceden
programlandığı gibi davranan ve örneğin bir bulaşık makinasından daha fazla zekice
davranamayan robotlara "aptal" robot denir. "Akıllı" bir robotta, kamera gibi robotun
hareketleri ve çevresi hakkında bilgi toplayan algılayıcı cihazlar vardır. Robotun akıllı
tarafı robotun, komutları "hiç düşünmeden" işlemek yerine çevresinde meydana gelen
değişikliklere uyum sağlamasını ve buna göre cevap vermesini sağlar. Robotlar,
değişik zeka ve yetenekleri olan makineler üretmek için algısal sistemleri mekanik
hareketlerle birleştirirler.
Otomatik bir makine ile zeki bir robot arasındaki fark; robot çevresini algılar ve
kazandığı bilgilere göre davranışını değiştirir. Zeki bir robotun, insanın yeteneklerine
ve özelliklerine sahip olması beklenir. Örneğin, bazı robotlar, belirsizlikle ilgilenme
yeteneği ile normal otomasyondan ayrılır.
Bilgisayar Görü ve Olay Tanıma
Görüntü tanıma, bir makine algılayıcısı tarafından alınan sayısal görüntü verisine bazı
bilgisayar zeka çeşitleri ve karar vermeyi eklemek olarak tanımlanır. Daha sonra
birleştirilen bu bilgi robot hareketleri, taşıma hızları ve üretim hattı kalitesi gibi
işlemleri gerçekleştirmek yada kontrol etmek için kullanılır. Bilgisayar yaratıcılığının
temel amacı resimleri oluşturmaktan çok yorumlamaktır. "Resimleri yorumlama"
anlamı uygulamaya göre değişir. Örneğin, uydudan çekilen fotoğrafları yorumlamayı
ele alabiliriz, bu fotoğraf hasarlı ekin bölgelerini kabaca tanımlamak için yeterli
olabilir. Diğer yandan robot görüntü sistemlerine göre birleştirilen elemanın
parçalarını doğru olarak bağlamak için birleştirme elemanlarını kesin ve tam olarak
tanımlamak önemlidir.
Makine üzerine yapılan araştırmalar otomatik sistemlerin yeteneklerini arttırmaya
yarayabilir. Bu araştırmalar değişik oryantasyonlardaki birbirinden farklı nesnelerin
yönetimini yürütmeyi sağlar. Örneğin, optik tarama sistemleri elle yazılan yada
bilgisayarla yazılmış bir yazıyı bir formdan alıp saklamak için değişik bir formata
dönüştürebilir.
Zeki Bilgisayar Destekli Öğretim
Zeki bilgisayar destekli öğretim makinelerin insanlara bir şeyler öğretebileceği
anlamına gelir. Kesin bir kapsam olarak değerlendirilirse böyle bir makine bir uzman
sistem olarak görülebilir. Fakat, bu sistemin amacı öğretmek iken bir uzman sistemin
temel amacı ise tavsiyelerde bulunmaktır.
Yıllardan beri kullanılan bilgisayar yardımıyla öğretim bilgisayarın gücünü eğitim
sürecine aktarır. Artık yapay zeka metodları, bireysel öğrenme yollarına uygun
öğretim tekniklerine sahip bilgisayarlaştırılmış "öğretmenler" yaratmak amacıyla zeki
bilgisayar destekli öğretim sistemlerinin kurulması için kullanılmaya başlanmıştır. Bu
tip uygulamalar sadece okullarla sınırlı değildir, askeri ve tüzel sektörlerde de
kendilerine uygun bir yer bulmuşlardır. Bu sistemler bugün problem çözme,
simülasyon, keşif, öğrenme, alıştırma, deneme çalışması yapma, oyunlar ve test etme
gibi değişik işler için kullanılmaktadır.
Diğer Uygulamalar
Yapay zeka, diğer birkaç ticari alanlarda da kullanılmaktadır. Bazı ilginç örnekler
aşağıda verilmektedir.
Otomatik programlama.
Basit terimlerle programlama, bilgisayara ne yapmasını istediğinizi söyleme sürecidir.
Bir bilgisayar programı oluşturma çoğunlukla uzun zaman alır. Bir program yada bir
sistem bilgi sistemleri oluşturma prosesinin parçaları olan tasarlama, yazma, test etme,
hata ayıklama ve değerlendirme gibi işlemlerden geçmelidir.
Otomatik programlamanın amacı programcılara yardımcı olan ve programlama
sürecinin her aşamasını hızlandıran "zeki" araç gibi davranan özel programlar
yaratmaktır. Otomatik programlamanın son amacı bir programcının tüm özelliklerine
sahip kendi kendine program geliştirebilen bilgisayar sistemi yaratmaktır.
Zeki İş İstasyonları.
Zeki iş istasyonları işlerini daha hızlı yapmasına yardımcı olan bilgisayarlaştırılmış bir
ortam sağlayarak mühendislerin ve bilgisayar programcılarının verimliliklerini
arttırırlar. Örneğin, Sun Microsystems Corp. elektronik tasarım için iş istasyonları
üretir. Bu iş istasyonları bir mühendisin mühendis dilinde "konuşan", yüksek
performanslı grafik bir terminalin karşısına oturmasını sağlar. Bu istasyon elektronik
ürünlerin lojik tasarımı ve çizim tasarımı ile simüle edilmiş bir denem imkanı sağlar.
Diğer iş istasyonları, "elektronik yardımcı" sağlayarak bilgisayar programcılarına
destek sağlarlar. Şu an geliştirilme aşamasında, yöneticiler için olan zeki iş istasyonları
yöneticilerin yaptığı değişik işleri destekleyeceklerdir.
Bilgi Özetleme.
Bazı bilgisayar programları gazetelerden hikayeler yada diğer dökümanları okurlar,
diğer dillerde özet çıkarırılar. Bu aşırı bilgi yüklenmesi problemine çözüm getirmeye
yardımcı olmaktadır.
Bir Dilden Başka Bir Dile Çeviri Yapma.
Bilgisayar programları kelimeleri ve basit cümleleri bir dilden başka bir dile
çevirebilirler. Günümüzde sınırlı koşullarda ticari olarak bu tür çeviri yapan
programlar mevcuttur.
Yapay Zekanın Geleceği
Gelecekte neler olacak? Birçok şey. İlk olarak, yapay zeka araştırma ve geliştirmeleri
devam edecek ve bütün alt bölümleri de daha iyi hale gelecek. Yeni yazılım teknikleri
keşfedilecek. Uzman sistemler ve diğer yapay zeka uygulamalarının daha kolay
geliştirilmesini sağlayan profesyonel yazılım geliştirme araçları ortaya çıkacak.
Gelişmeler donanımda da meydana gelecek. Bizlere daha büyük kapasiteli ve daha
hızlı mikroişlemciler ve bellekler sunacak olan yarıiletken teknolojisinin gelişimine ek
olarak tamamen yeni cihazlar yaratılacak. Özel arama, model uydurma ve sembolik
işleme kırmıkları (yongaları) geliştirilmektedir. Aynı anda çalışan birçok işlemciye
sahip yeni paralel işleme ve özellikle yapay sinir ağları işlemine uygun mimarileri
yapay zekaya tamamen yeni bir boyut kazandıracaktır.
Yakın gelecekte mevcut yazılımlara yapay zekanın eklenmesini bekleyebilirsiniz.
Doğal dil arayüzleri birçok uygulama programlarında ortak bir özellik haline gelecek
ve zeki veritabanları geliştirilecektir. Simgesel dilde programlar bazı performans
iyileştirmeleri yapmak için yapay zeka bölümlerini kullanacaklardır. Birçok önemli
konularda tavsiyelerde bulunan uzman sistemler çok daha yaygın hale geleceklerdir.
Genel olarak konuşursak bağıl olarak birkaç tane tek başına kullanılan yapay zeka
uygulama ürünü olacaktır. Uzman sistemler bunlardan hariç tutulmaktadır. Tahminlere
göre yapay zeka yazılımı birçok uygulamada geleneksel algoritmik yazlımlarla
birleştirilecektir. Bu şu demektir; yapay zeka alt programları uzman sistemlerle birlikte
geleneksel yazılımın içinde gömülü olarak kalacaktır. Yapay zeka sanal olarak
kullanıcıya saydam görünecektir.
Yapay zeka iyi bir teknoloji olmasına rağmen olmasını istediğimiz gibi her derde deva
değildir.
Yapay
zekayı
bilgisayarların
uygulanabilirliğini,
verimliliğini
ve
uyumluluğunu arttıran başka bir bilgisayar tabanlı bilgi sistemi olarak düşünün. Onu
kullanmanın yollarını arayınız fakat mucizeler beklemeyiniz. Çok nadir durumlarda
yapay zeka mucizevi sonuçlar verebilir fakat çoğunlukla vermez. Yapay zeka
devrimsel iyileşmelerden çok evrimsel iyileşmeler gösterecektir.
programlamada yapay zekanın güncel uygulamasından bir tanesidir.
Zaten evrimsel