Beyin ve Yapay Zeka II- Yapay Sinir Ağları II

Alkın Küçükbayrak [email protected]
Beyin ve Yapay Zeka - Yapay Sinir Ağları II
Bir önceki yazımızda beynin yapay zeka ile olan alakasına değindik ve yapay zekanın
aslında beynin düşünce sistemlerinin yazılım yollu bilgisayar ortamına aktarılmasından
ibaret olduğuna değindik. Öğrenme işleminin, beynin sinir hücreleri olan nöronlar arasında
meydana gelen elektrik alışverişi sonucu meydana geldiğini düşünen bilim adamlarının,
yapay zekanın diğer yöntemlerinde olduğu gibi bu işlemi de bilgisayara geçirmekte
olduklarından bahsettik. Bu yazımızda beyinde cereyan eden öğrenme işleminin
bilgisayara nasıl geçirildiğine daha detaylı olarak değinecek, bu konuda yapılan
çalışmaları, Yapay Zeka' nın bir dalı olan, Yapay Sinirsel Ağlar konu başlığı altında
inceleyeceğiz.
İnsanların belirgin özelliklerinden biri olan "öğrenme" işlemini bilgisayara taşımak ve
bunu beynin çalışma prensipleri üzerinden yapmak isteyen bilim adamları, bu amaçlarını
gerçekleştirirken iki temel yol izlediler. Birincisi, bir sinir hücresinin (nöron) çalışma
prensibini -ki hatırlayacağımız üzere yapay yaşam ve zeki yazılım ajanlarında da aynı
yöntemi izlemişlerdi- en mükemmel ve dataylı şekilde bilgisayara aktarmaktı. Bu yol
zordu, çünkü bir nöronun işlevi tam olarak bilinmiyordu. Aynı anda bir işlemi atomsal,
moleküler, kimyasal ve daha bilinmeyen bir çok düzeylerde yerine getiren nöronun çalışma
presibi de, elbette nöronun bütün bu düzeylerde neler yaptığı ve nasıl yaptığı bilinmeden
çözülemiyordu. İkinci yol ise nöronların kolayca bilgisayara aktarılabilir olan herhangi bir
işlevini ele almaktı, daha sonra bu yeni yazılım üzerinde çeşitli deneyler yapmaktı. Bu yol
birinciye nazaran daha kolaydı, çünkü tam ve detaylı olarak bilinen bir nöron
gerekmiyordu.
Bir nöronun bilinen en temel işlevi, çevresindeki nöronlara elektrik iletmesidir. Beyin
işlemlerini yerine getirirken, nöronlar arasında yoğun bir elektrik akımı meydana gelir.
İnsanın o anda yapmakta olduğu iş ile ilgili olan lobun (beynin belirli bir işlemi yerine
getirmekle görevli bölümü) sınırları içindeki nöronlar, gruplar halinde, belli bir sıra ile
elektrik alışverişine başlarlar.
Nöronlar arasındaki bu bilgi alışverişi, yazılım ortamında oluşturulan yapay nöronlara
"bilgi alışverişi" olarak aktarıldı. Beyindeki nöron ağlarından esinlenerek gruplar halinde
programlanan nöronların da grup olarak gösterdikleri davranış ve öğrenme yetileri izlendi.
Böylece Yapay Sinir Ağları doğmuş oldu.
Yapay Sinir Ağları arasındaki bilgi aktarımı, istatistiksel verilere dayanmaktadır. Çeşitli
matematiksel fonksiyonların bu bilgi aktarım yöntemine uygulanması sonucu, istatistiksel
tahminler meydana gelir. Bu tahminlerin doğruluk derecesine göre de, Yapay Sinir Ağı'
nın ne derece başarılı olduğu ölçülür.
Buna en güzel örneklerden biri, yapay sinir ağı kullanılarak yapılan, ev kirası
tahminleridir. Bölgedeki suç oranı, bölgedeki belediye hizmetleri, vergi oranları, bölgenin
çevre kirliliği, hava kirliliği, vs. bilgiler, önce diğer bölgelere kıyaslanarak rakamlar
şeklinde değer alırlar. Daha sonra bütün bu bilgilerin rakamları Yapay Sinir Ağı içine, belli
matematiksel fonksiyonlar ile işlem görmek sureti ile gönderilir. Çıkan rakamsal verilere
göre de ev kirası belirlenir. Bu yöntem henüz dünya üzerinde yaygın olmasa da, Amerika'
da bazı yerel yönetimler tarafında kullanılmakta ve bu sayede serbest ekonomiye sahip
olan Amerika' da bazı bölgelerde kiraların belli standartlarda kalması sağlanmaktadır.
Bir sonraki adım olan daha gelişmiş Yapay Sinir Ağlarında bu istatistiksel veriler bilginin
netleşmesi ile "öğrenme"ye dönüşür. Bir bilgi bir Yapay Sinir Ağı tarafından sorgulanır da,
doğruluk ihtimali her sorgulamada artarsa, o bilgi kesin bilgi olarak kabul edilir ve
kaydedilir. Bu şekilde Yapay bir beyin programlanmış olur.
Bu konuya güzel bir örnek, 1985 yılında Amerikan ordusu için Carnegie Mellon
Üniversitesi (A.B.D.) tarafından başlatılan, şu anda devam etmeyen ALVINN projesidir.
ALVINN, arabada bulunan sürücünün hareketlerini izleyerek kendi kendine araba
kullanmayı öğrenmek üzere tasarlanmış bir sistemdir. Bu sistem, özet olarak aracın çeşitli
yerlerine yerleştirilen kameraların yardımı ile aracın içini, sürücüyü ve çevresini algılar,
algıladığı bilgileri de Yapay Sinir Ağı ile çalışan yapay beyne gönderir. Aynı anda aracın
kontrolü de kısmen kendisine verilmiştir. Karar merkezi olan Yapay Sinir Ağının verileri
değerlendirerek bir sonraki adımı araca uygulaması ile de aracı kullanmaya çalışır. Bu
konuda araştırmalar, bugün ALVINN projesi adı altında olmasa da, tüm hızı ile
sürmektedir. ALVINN ayrıca bir başka proje için de ilham kaynağı olmuştur. Geçtiğimiz
yıllarda gösterimde olan 6. Gün filminde de örneğini gördüğümüz, sürücüden tamamen
bağımsız olarak bir arabayı verilen bir varış noktasına kendiliğinden götürebilen yapay
beyinler, bu tip projelerin bir sonraki adımıdır.
Bu şekilde deneme- yanılma yöntemi ile öğrenen bir yapay beynin öğrenmesi, yöntem
kendine önceden programlanan bir yapay yazılım ajanı ile karşılaştırıldığında oldukça
yavaştır. Fakat yapay beynin öğrenme kabiliyeti, zeki yazılım ajanından daha üstündür.
Yapay Sinir Ağları' nın Güçlü Yapay Zeka' yı (Strong AI) bulmada (tamamen kendi
kendine düşünebilen , kullanıcıdan bağımsız bir makine) tek yol olduğunu savunan bilim
adamları vardır. Bu bilim adamları beynin çalışma prensipleri bilgisayarlara aktarılarak
Yapay
Zeka'
nın
sonuna
ulaşılabileceğini
düşünürler.
Şu
ana
kadar
bunun
bulunamamasının sebebini de, beynin tam olarak çözülememiş olmasına bağlarlar.
Bu araştırmaların tersine ilerleyen, beynin prensiplerini çözmek ve anlamak amacı ile
meydana getirilmiş olan yazılımlar da vardır. Beynin belli bir bölgesini veya bireysel
olarak bir nöronu, bilinen özellikleri ile bilgisayara taşıyan, sonra da bunların
davranışlarını gözlemlemeye yarayan bu yazılımlar, "Beyin ve Yapay Zeka III - Beyin
Simulatörleri" başlıklı bir sonraki yazımızın konusu olacak.