Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti. İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir.
Bir bakış açısına göre, programlanmış bir bilgisayarın düşünme girişimi gibi görünse de bu tanımlar günümüzde hızla değişmekte, öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, insanın evreni ve doğayı anlama çabasında kendisine yardımcı olabilecek belki de kendisinden daha zeki, insan ötesi varlıklar meydana getirme düşünün bir ürünüdür. Bu düş, 1920’li yıllarda yazılan ve sonraları Isaac Asimov’u etkileyen modern bilim kurgu edebiyatının öncü yazarlarından Karel Čapek’in eserlerinde dışa vurmuştur. Karel Čapek, R.U.R adlı tiyatro oyununda yapay zekâya sahip robotlar ile insanlığın ortak toplumsal sorunlarını ele alarak 1920 yılında yapay zekânın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü.
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.
Yapay Zeka Gelişimi
“Yapay zekâ” kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, “Makineler düşünebilir mi?” sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan Mathison Turing’dir. 1943’te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları doğmuştur.
Alan Turing, Nazilerin Enigma makinesinin şifre algoritmasını çözmeye çalışan matematikçilerin en ünlü olanlarından biriydi. İngiltere, Bletchley Park’ta şifre çözme amacı ile başlatılan çalışmalar, Turing’in prensiplerini oluşturduğu bilgisayar prototipleri olan Heath Robinson, Bombe Bilgisayarı ve Colossus Bilgisayarları, Boole cebirine dayanan veri işleme mantığı ile Makine Zekâsı kavramının oluşmasına sebep olmuştu.
Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama mantıkları aslında insan zekâsından ilham almışlardı. Ancak sonraları, modern bilgisayarlarımız daha çok uzman sistemler diyebileceğimiz programlar ile gündelik hayatımızın sorunlarını çözmeye yönelik kullanım alanlarında daha çok yaygınlaştılar. 1970’li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel bilgisayar (PC Personal Computer) modeli ile bilgisayarı popüler hale getirdiler ve yaygınlaştırdılar. Yapay zekâ çalışmaları ise daha dar bir araştırma çevresi tarafından geliştirilmeye devam etti.
Bugün, bu çalışmaları teşvik etmek amacı ile Turing’in adıyla anılan Turing Testi ABD’de Loebner ödülleri adı altında makine zekâsına sahip yazılımların üzerinde uygulanarak başarılı olan yazılımlara ödüller dağıtılmaktadır.
Testin içeriği kısaca şöyledir: birbirini tanımayan birkaç insandan oluşan bir denek grubu birbirleri ile ve bir yapay zekâ diyalog sistemi ile geçerli bir süre sohbet etmektedirler. Birbirlerini yüz yüze görmeden yazışma yolu ile yapılan bu sohbet sonunda deneklere sorulan sorular ile hangi deneğin insan hangisinin makine zekâsı olduğunu saptamaları istenir. İlginçtir ki, şimdiye kadar yapılan testlerin bir kısmında makine zekâsı insan zannedilirken gerçek insanlar makine zannedilmiştir.
Loebner Ödülüü kazanan yapay zekâ diyalog sistemlerinin yeryüzündeki en bilinen örneklerinden biri A.L.I.C.E’dir. Carnegie üniversitesinden Dr.Richard Wallace tarafından yazılmıştır.Bu ve benzeri yazılımlarının eleştiri toplamalarının nedeni, testin ölçümlendiği kriterlerin konuşmaya dayalı olmasından dolayı programların ağırlıklı olarak diyalog sistemi (chatbot) olmalarıdır.
Türkiye’de de makine zekâsı çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmalar doğal dil işleme, uzman sistemler ve yapay sinir ağları alanlarında Üniversiteler bünyesinde ve bağımsız olarak sürdürülmektedir.Bunlardan biri, D.U.Y.G.U. – Dil Uzam Yapay Gerçek Uslamlayıcı’dır.
İlk Araştırmalar ve Yapay Sinir Ağları
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 halinde 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.
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.
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.
Gelecekte Yapay Zekâ
Gelecekte yapay zekâ araştırmalarındaki tüm alanların birleşeceğini öngörmek zor değildir. Sibernetik bir yaklaşımla modellenmiş bir Yapay Beyin, Sembolik 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 Zekânın Gücü
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}}
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.
