yapay zekaya g*r

Hafta_1
YAPAY ZEKAYA GİRİŞ
1
Yapay Zekaya Giriş
Ders için kaynak:
Stuart Russel, Peter Norvig. Artificial Intelligence, Modern Approach, Prentice Hall
Prof. Dr. Vasif Vagifoğlu Nabiyev, Yapay Zeka, Seçkin yayınları, 2012
Prof. Dr. Ercan Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık
Sınav
Vize : %40
Lab. Uygulama: %20
Final Sınavı %40
İletişim: polath@gmail.com
2
Yapay Zekaya Giriş
• Teknolojinin gelişmesi izlendiğinde önceleri sadece elektronik veri
transferi yapmak ve karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmek üzere
geliştirilen bilgisayarların zaman içerisinde büyük miktarlardaki verileri
filtreleyerek özetleyebilen ve mevcut bilgileri kullanarak olaylar
hakkında yorumlar yapabilen nitelikler kazandığı görülmektedir.
• Günümüzde ise bilgisayarlar hem olaylar hakkında karar verebilmekte
hem de olaylar arasındaki ilişkileri öğrenebilmektedir.
3
Yapay Zekaya Giriş
• Matematiksel olarak formülasyonu kurulamayan ve
çözülmesi mümkün olmayan problemler sezgisel yöntemler
yolu ile bilgisayarlar tarafından çözülebilmektedir.
• Bilgisayarları bu özelliklerle donatan ve bu yeteneklerinin
gelişmesini sağlayan çalışmalar “yapay zekâ” çalışmaları
olarak bilinmektedir.
4
Yapay Zekaya Giriş
• Özellikle belirli bir algoritma veya formülasyon kullanılarak
çözülemeyen problemlerin çözülmesi için yapay zekâ sistemleri
geliştirilmektedir.
• Problemin çözümünü sağlayan bir algoritma geliştirilmiş ise
geleneksel bilgisayar sistemleri problemi çözmek için yeterli
olmaktadır.
• Önemli olan problemin çözümünü veren bir formülün olmadığı
durumlarda bilgisayarlara problemleri çözdürmektir.
• Yapay zekâ bu görevi üstlenmiş bir bilim dalıdır.
5
Yapay Zekaya Giriş
• Yapay zekaya dayalı sistemlerin en temel özellikleri
problemlere çözümler üretirken veya çalışırken bilgiye dayalı
olarak karar verebilme özelliklerinin olması ve eldeki bilgiler
ile olayları öğrenerek, sonraki olaylar hakkında kararlar
verebilmeleridir.
6
Yapay Zekaya Giriş
• Bazı sistemler ise zeki olmadıkları halde işlemleri otomatik olarak
gerçekleştirdiklerinden, zeki sistem diye tanıtılmakta ve pazarlanmaktadır. Bunlara otomasyon sistemleri demek daha doğru olur.
• Yeni çıkan zeki sistemler bu otomasyon sistemlerinin yerini almaktadır.
Her geçen gün gerçek zeki sistemlerin sayısı artmakta ve zeki olmayan
sistemler ortadan kalkmaktadır.
• Artık eskisi gibi otomasyon sistemlerine zeki sistemler
denmemektedir.
• Sadece zekâ ürünü olan fonksiyonları gerçekleştiren sistemler zeki
sistemler olarak adlandırılmaktadır.
7
ZEKA NEDİR?
• Yapay zeka araştırmaların daha derinden anlaşılabilmesi için, öncelikle
ZEKA’nın kendisinin ne olduğunu anlamak gerekmektedir.
• İnsana özgü akılcı hareketlerin makine tarafından taklidi biçiminde
tanımlanan yapay zeka problemlerinin incelenmesinden önce,
• zeka ve zekanın tanısı ile ilgili araştırmalara sonuçlarına ve gerekli olan
teşhis yöntemlerine bakılmalıdır.
8
ZEKA NEDİR?
• Birçok felsefeci ve psikolog tarafından, doğal zekanın farklı tanımları
verilmektedir.
• Fransız felsefeci Taine’ye göre zeka; zihinsel hayatı kurmayı amaçlayan bir
araçtır.
• Binet’e göre ise zeka; insanın sahip olduğu dikkat, bellek, yargılama, akıl
yürütme, soyutlama vs. gibi yetiler topluluğudur.
• Wechsler’e göre (Amerikan psikolog) zeka; bireyin amaçlı bir biçimde
hareket edebilme, mantıklı düşünebilme ve çevresine uyum gösterme
yetilerinin tamamıdır.
• P. Oleron’a göre (psikolog), zeka; bir amacın gerçekleştirilmesi için araçların
duruma uygun kılınmasıdır.
• Diğer bir tanım;
• Zeka; insanın düşünme, akıl yürütme, nesnel gerçekleri algılama, yargılama
ve sonuç çıkarma yeteneklerinin tamamıdır.
9
ZEKA NEDİR?
• Zeka kavramı, bazen şu biçimde de tanımlanmaktadır:
• “Standart koşullar içerisinde zeka testleri ile değerlendirilen şeyler
ZEKA olarak tanımlanmaktadır".
• Verilen bu tanım pek tatmin edici değildir.
• Çünkü zeka testleri de, belirli bir yaş grubu için geçerlidir ve öznellik
taşıyabilmektedir.
10
ZEKA NEDİR?
• Bazen zeka; yeni duruma hızlı biçimde ayak uydurmak, uyum sağlamak
biçiminde de tanımlanmaktadır.
• Burada çoğu zaman örnek gösterilen “maymun ve muz" problemi (bu
problemde bir maymunun tavandan asılmış muza erişmesi için kutuları üst
üste koyarak amacına ulaşması deneyi ele alınmaktadır) geçerliliğini sağlasa
bile, genel olarak zeka kavramını açıklamamaktadır.
• Çünkü buradan hareketle sahtekar birisinin de zeki olduğu söylenebilir (Kişi,
mevcut açıklardan yararlanarak, en iyi biçimde ve minimum enerji
harcayarak kazanç elde eder).
• Bu tanımın da belirli derecede tam olmadığı gözükmektedir. Bir durumun
yeni olması kişiye bağlı olduğu için görecelik taşır.
11
ZEKA NEDİR?
• Prof. Howard Gardner; çoklu zeka kavramını ileri sürmüştür.
• Gardner teorisi açısından, farklı zeka türleri vardır ve çocukların sahip
oldukları yeteneklere ve ilgi duydukları alanlara göre 8 grup
oluşturulmaktadır.
• Çoklu zeka teorisine göre, herkesin zeki olabilme ihtimali yüksektir.
Önemli olan ise, hangi zeka türünün konuşulduğudur.
12
ZEKA NEDİR?
• Dilsel zeka:
• Konuşma ve yazma dilinde sözcükleri etkili kullanma yeteneğidir (politikacılar,
yazarlar)
• Sosyal zeka:
• Diğerlerinin duygularını, ruh hallerini anlama yeteneğidir (politik liderler,
danışmanlar)
• Mantık- matematik zekası:
• Sebep-sonuç ilişkisi kurabilme, sayı ve numaraları akıllıca kullanma yeteneğidir
(bilim adamları, matematikçiler, programcılar)
• Mekansal (görsel) zeka:
• Etraftaki nesneleri hayalinde canlandırma ve görme yeteneğidir (ressamlar,
mimarlar)
13
ZEKA NEDİR?
• Müzik zekası:
• Seslere karşı duyarlılık gösterme kapasitesi ve kendini müzikte ifade etme
yeteneğidir (müzisyenler)
• Dışadönük (bedensel) zeka :
• Kişinin kendini ifade etmesinde bedenini kullanma kapasitesi ve kişinin ellerini bir
şeyler oluşturmak için kullanma yeteneğidir (atletler, aktörler, dansçılar,
heykeltıraşlar)
• İçedönük (kişinin kendine dönük) zeka :
• Kendini yönlendirme, idare etme ve tanıma kapasitesidir (psikologlar,
psikoterapistler). Bu gruba dahil olanlar; genellikle tek başına çalışmaktan
hoşlanmakta, hislerini abartmadan söylemekte ve fazla ilgi duydukları konularda
konuşmayıp tartışmamaktadırlar.
• Doğal zeka:
• Bu gruba dahil olanlar hayvanlara, temiz ve yeşil çevreye, doğa olaylarına ilgi
duymaktadırlar (çevreciler vb.)
14
Zekanın değerlendirmesi
• Zeka değerlendirilmesi yapıldığında, genellikle izlenimler aşaması geride
bırakılarak nesnel bir değerlendirme yapılmaktadır.
• Burada tüm ölçümlerin başlangıç noktası, kişide gözlenebilir bir davranış
veya tepki oluşturmaktır.
• İlk defa uygulamaya yararlı olan zeka değerlendirmesi, Fransa'da 1905
yılında A. Binet ve Simon'un önerdiği metrik ölçektir.
• L.M. Terman ve sonraları Wechsler tarafından geliştirilen ve Amerika'da
kullanılan bireysel zeka testi de bu ölçümlere dayanmaktadır.
• Binet-Simon metrik ölçeği, çocuğun yaşına göre derecelenmekte ve sorular
ile çözülmesi gereken birtakım küçük problemleri içermektedir.
• Binet ölçeğinde çocuğun zeka yaşı belirlenmektedir.
15
Zekanın değerlendirmesi
• Alman psikolog Stern 1912’de, kullanımı akıl yaşına göre daha elverişli
olan ve (akıl yaşı/takvim yaşı) *100’e eşit olan Zeka Bölümü’nü (ZB)
ortaya çıkarmıştır.
• Zeka testlerinin hemen hepsinde; algısal ayırt etme, problem çözme,
yargılama ve soyut düşünme maddeleri vardır.
• Zeka testlerinde, çocuğun günlük hayatta kazandığı bilgiler, özellikle dil
becerileri değerlendirilmektedir.
• Bu testler görecelik taşımakta ve genellikle 6-18 yaş arasına
uygulanmaktadır. 6 yaş öncesinde yanılma payı daha fazla olmaktadır.
16
Zekanın değerlendirmesi
• Zeka testlerinin yalnız çocuklara uygulanabileceğini unutmamak
gerekir.
• Bireyler arası farklılıklar olmasıyla birlikte, gelişim durduğundan bu
ölçüm, yetişkinlere daha zor uygulanmaktadır.
• Zeka ölçeklerinin başka kültürlere uygulanırken de o kültüre göre
uyarlamalar yapılması gerekmektedir.
• Zeka testleri, bedensel yeteneklere bağlı olarak değil, yalnızca aynı
yaş grubu içerisinde yapılmaktadır.
17
Zekanın değerlendirmesi
• Zekanın nicelik (quantatif) değerlendirmesinin dağılımı çan eğrisine benzer, daha
doğrusu Gauss eğrisi biçimindedir.
• Bu eğrinin "zirvesi", ortalama zekaya karşılık gelmektedir. Uçlarda ise yüksek ve
düşük zekalılar bulunur.
• Çoğunluk bu zirve etrafında toplanmakta, uçlarda ise bu yüzdeler azalmaktadır.
• Toplumda yüksek ve düşük zeka bölümlerinin eşit olduğu varsayılmaktadır.
• Şekil 'de Terman-Binet ölçümü ile 2-18 yaş arası 2904 bireyi içeren bir örnekleme
üzerinden elde edilen ZB'nin dağılımı gösterilmiştir.
18
Zekanın değerlendirmesi
• Zeka düzeyi, bazı fiziki değişkenlerle ilişkilidir.
• Zeka yeteneğinin insandan insana farklılıklar göstermesi, çoğu zaman
boy, ağırlık, ten rengi, sağ-sol el kullanımı gibi farklılıklarla
ilişkilendirilmektedir.
• Fakat vücut ağırlığı veya boy ve zeka düzeyi arasında olan bağıntılar
bazen olumlu olmasına rağmen, bu ilişki zayıftır.
• Zekanın gelişimi, beynin organik ve fizyolojik gelişiminin doğal akışı ile
paralellik gösterir.
19
Zekanın değerlendirmesi
• Beyin ağırlığı, zeka düzeyi ile hafif de olsa bir ilişki oluşturmaktadır.
Fakat benzeri değerlendirmeler yapıldığında başka bir etkin parametre
olarak vücut ağırlığı da göz önüne alınmalıdır.
20
ZEKA TESTLERİ
• İnsanda zeka seviyesi, ZB’ne göre çeşitli şekillerde gruplaştırılabilir.
Türkiye’de de çoğunlukla kullanılan gruplaştırma, Kugelmass
bölümlenmesine uymaktadır.
21
Hayvanlar Zeki mi?
• Zeka türleri çok çeşitlilik gösterir.
• Genellikle psikologlar İki zeka türünü karşılaştırmaya yönelik deneyler
yapmaktadırlar.
• Bunlardan birincisi, somut, deneysel ve pratik etmenleri olan nesnel
zeka; İkincisi ise kuramsal ve sistematik olan soyut zeka türüdür.
• Soyut zeka insana özgüdür; hayvanlarda bu zeka türünün olmadığı
düşünülmektedir.
• Nesnel zeka, algılama-sonuç biçimindeki gerçek bir karar verme;
• Soyut zeka ise "iç mantıksal sonuçlandırmaya” dayalı akılcı
davranışlardır.
22
Hayvanlar Zeki mi?
• Hayvanlar, soylarının yaşamını sürdürmesi için bazen son derece akılcı
ve dikkate değer hareketler yapmaktadır.
• Hayvanlar tarafından gerçekleştirilen alet yapımı, yuvalar, tuzaklar,
örümceklerin ağları, arı peteği yapısı, savunma şekilleri, bir karganın
beslenme için yaptığı araçlar bu hareketlere verilecek en güzel
örneklerdir.
23
Hayvanlar Zeki mi?
• Arıların dansı
• 1973 yılında Avusturyalı biyolog Kari von Frisch, arıların “dans" dillerini
keşfettiği için Nobel Ödülü'ne layık görüldü.
• Bu bilim adamı, yeni besin kaynakları bulmakta uzmanlaşmış bir arının,
kovana döndüğünde, kovanın önünde özel bir “dans" yaptığını
göstermiştir.
• Bu özel dans daha sonra diğer işçi arılarla tekrarlanmakta ve ardından
hepsi, söz konusu besin kaynağının, mesela çiçek açmış bir ağacın
bulunduğu yere yönelmektedir.
• Besin kaynağı ile kovan arasındaki mesafe 50 m’den fazlaysa, “dans"
şablonu, yassı bir sekiz şeklinde olmaktadır.
• Dans sırasında, sekiz sayısını oluşturan iki yarım çemberi ayıran çizgiyi
çizen arı, gövdesinin arka kısmını hızla oynatmaya başlar.
• Von Frish‘e göre, kovanın dikey yarıçapları üzerinde, bu oynak yolun
doğrultusunun dikeyle yaptığı açı, besin kaynağının yönünü
belirlemektedir.
• Gerçekten de bu, iki doğrunun yaptığı açıya denk düşer: biri kovanla
besin kaynağını birleştiren doğru; İkincisi, kovanla Güneş'in güney açısı
noktasından geçen doğrudur. Kovanla kaynak arasındaki mesafe ise,
dansın hızıyla belirtilir.
24
Hayvanlar Zeki mi?
• Hayvanların hayatında içgüdünün yegane davranış biçimi olduğu
düşüncesi ağırlık kazanmaktadır.
• Bir örümceğin ağ yapması, bu duruma bir örnektir. Örümcek ağ
yapmayı başka bir örümcekten öğrenmez.
• Diğer yandan, bir örümceğin yaptığı ilk ağ, sonrakilerden farklı
olmamaktadır.
• Örümceğin bu içgüdüsel davranışı, hayvanın yaşam gereksinmelerini
temin eder.
• Buna göre hayvan, İçgüdüsü ile ortama uyar.
25
Hayvanlar Zeki mi?
• Yapay zeka çalışmalarında, doğanın taklidi amacı ile canlılar
İncelenmekte ve benzeri “akıllı” yöntemler önerilmektedir.
• Bunlara bir örnek olarak “Karınca Koloni Yöntemi"ni (Ant Colony
Method) gösterebiliriz.
• Fakat hayvanlara baktığımızda, içgüdüsel davranışlarının hiç de bilincin
ürünü olmadığı görülmektedir.
26
Hayvanlar Zeki mi?
• İçgüdü, hayvanın körüne davranışıdır.
• Örnek olarak;
• Karıncada feromon (pheromon) isimli bir sıvı oluşturan bezler vardır. Diğer
karıncalar, feromonun kimyasal etkisini algılar.
• Yeni ölmüş karınca da belirli oranlarda feromon yaymaktadır.
• Ölü karıncada oluşan feromonun etkisini duyan diğer karıncalar, bu
karıncayı yuvadan dışarı atmaktadırlar.
• Bu, tamamı ile içgüdüsel bir davranıştır. Karıncaların bu işlemi bilinçsizce
yaptıklarını kanıtlamak için aşağıdaki deney gerçekleştirilmiştir.
• Ölmüş karıncadan alınan salgı diri bir karıncaya sürülmüştür.
• Diğer karıncalar kokunun etkisi ile bu karıncayı tüm çabalarına rağmen
yuvadan dışarı atmaya çalışmışlardır.
• Diri karıncanın çabaları, yalnızca maddenin etkisi yok olduğunda başarı ile
sonuçlanmaktadır.
27
YAPAY ZEKA TANIMI
• Normal Zeka gibi, Yapay Zekanın belli bir tanımlanması da olamaz.
• Yapay Zeka ile, kendi kendine öğrenebilen ve insanlar gibi sorunlar
yada benzer işler çözebilen bir bilgisayar sistemi anlaşılmaktadır.
• Yapay zeka, kabaca; bir bilgisayarın ya da bilgisayar denetimli bir
makinenin, genellikle insana özgü nitelikler olduğu varsayılan akıl
yürütme, anlam çıkartma, genelleme ve geçmiş deneyimlerden
öğrenme gibi yüksek zihinsel süreçlere ilişkin görevleri yerine getirme
yeteneği olarak tanımlanmaktadır.
28
YAPAY ZEKA TANIMI
• Slage’ ye göre yapay zeka; sezgisel programlama temelinde olan bir
yaklaşımdır.
• “Yapay zeka; insanların yaptıklarını bilgisayarlara yaptırabilme
çalışmasıdır” .
• Genesereth ve Nilsson’a göre yapay zeka, akıllı davranış üzerine bir
çalışmadır. Ana hedefi, doğadaki varlıkların akıllı davranışlarını yapay
olarak üretmeyi amaçlayan bir kuramın oluşturulmasıdır.
• Tesle’e göre ise yapay zeka; şu ana kadar yapılamayanlardır.
29
YAPAY ZEKA TANIMI
• Axe göre ise yapay zeka; akıllı programları hedefleyen bir bilimdir.
• Akıllı programlar aşağıdakileri yapabilmelidir:
• 1. İnsanın düşünmesini taklit ederek karmaşık problemleri
çözebilmek.
• 2. Yorumlarını açıklayabilmek, yani bir durum karşısında kişiye yanıt
verebilmek.
• 3. Öğrenerek uzmanlığını geliştirmek ve eski bilgilerini yenilerle
uyumlu biçimde kullanarak bilgi tabanını genişletmek.
30
Yapay Zeka ile ilgili disiplinler
• Bilgisayar bilimleri ve mühendisliği (donanım ve yazılım)
• Felsefe (muhakeme kuralları)
• Matematik (mantık, algoritmalar, optimizasyon)
• Kavram bilimi ve psikoloji (insanın yüksek seviyede düşünme
sürecinin modelleştirilmesi)
• Sinir bilimi (insanın aşağı seviyede beyin faaliyetinin
modelleştirilmesi)
• Dilbilim
• Psikoloji
31
Yapay Zeka ile ilgili disiplinler
Matematik
Bilgisayar
Bilimi &
Mühendisliği
YZ
İktisat
Psikoloji
Kavram Bilimi
Felsefe
Biyoloji
Dilbilim
32
Yapay Zeka’nın Tarihi
• Yapay Zeka’nın Tarihi Üç Dönemi:
Erken Dönemi
1950-1970, ilk araştırma ve buluşlar
Uzman Sistemleri Dönemi
1980-1990, business uygulamaları
Makine Öğrenmesi Dönemi
2000-bugüne kadar, istatistiksel öğretme yaklaşımları
33
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
• Yapay Zeka fikri nereden geldi?
• Yeni elektronik bilgisayarlar
• Nörolojideki yeni buluşlar
• Yeni matematiksel gelişmeler
34
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
• İlk Elektronik Bilgisayarlar
İlk elektronik bilgisayarlar, ENIAC (1946, ABD ordusu), SSEM (1948, İngiltere),
EDSAC (1949, Cambridge), EDVAC (1951, ABD)
Elektronik bilgisayarların aynı zamanda var olan hesaplama makinelerinden
önemli farkı, bugünkü bilgisayarlar gibi bellek ve değişebilir programları
kullanabilmesidir.
İlk elektronik bilgisayarlar aynı zamanda var olan diğer bilgisayarlardan daha
çok güçlü idi, daha ileri tasarım ve hesaplama gücü sayesinde radikal olarak
yeni hesaplamalara yol açmıştır.
Daha önceden yapılamayan problemler çözülebilir hale geldi.
35
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
• Nörolojideki yeni buluşlar
Aynı dönemde, nörolojide beyin yapısı hakkında birkaç önemli yeni buluş
oldu.
Beyin, bizim bilişsel işlevlerimizden sorumludur; görme, dil, soyut düşünme,
hepsi beynimizde bulunur.
Daha önceleri nöronların çeşitliliği dışında onların çalışması hakkında çok az
bilinirlik mevcuttu
1940-1950 yıllarında, nöronların elektriksel özellikleri açıklanmaya başladı.
Rushton (1946) ve Davis ve Lorente de No (1947), nöronların elektriksel
çalışmasını ilk kez gösterdiler.
36
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
Matematiksel gelişmeler
• Bu gelişmelerle beraber, matematikte birkaç önemli gelişmeler
olmuştur
• 1940-1950 yıllarda, Von Neuman ve Alan Türing, programlar kullanan
bilgisayarların herhangi bir hesaplamayı yapabileceğini göstermiştir.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
Matematiksel gelişmeleri
• 1957, Kolmogorov, Kolmogorov çakıştırma teoremini göstermiştir.
• Bu teoreme göre, herhangi karmaşık bir fonksiyon her zaman basit
lineer şekil kullanarak yazılabilir.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
x1, x2,..., xn
bu teorem genel nöron ağların çalışma yapısını ifade etmeyi
kolaylaştırır.
(z)
(z)
g(z)
(z)
(z)
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
Yapay Zekanın En Önemli Temeli
Dartsmouth konferans (1956) Yapay Zekanın doğumu olarak düşünülür.
• Marvin Minsky, John McCarthy, ve IBM’deki Claude Shannon ve
Nathan Rochester tarafından düzenlenen konferans, o zamanın en
güçlü “Bilgisayar Bilimi” araştırmacılarını toplamıştır.
• Bu konferansta, yapay zekanın gelecek 20 yıl için geliştirme yönleri
belirlenmiştir.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
İlk gelişmeler: Logic Theorist (Mantık Kuramcı)
• Logic Theorist, yapay zekanın ilk programı
(Newell, Simon, Shaw, 1955)
• Logic Theorist ana özelliği, matematiksel teoremler ispatlayabilmesidir.
• Logic Theorist, teoremler ispatlamak için mantık ifadeleri ve mantık
adımları kullanılmıştır.
• Teorem ispatlaması, mantıksal ilişkiler ağında bir yol bulması yada bir
inceleme olarak düşünülmüştü
• Bu şekilde, yapay zeka, bir arama sorunu olarak ele alınmıştır.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
• Logic Theorist, mantık ifadelerini değiştirmek için ifade listelerini
kullanmıştır.
• Mantık ifadelerini adım adım değiştirerek sonuç ifadesine ulaşmaya
çalışılmaktaydı.
• Bu yaklaşım kullanarak Logic Theorist ilk defa matematik ders
kitabından temel 52 teoremden 38 teorem ispatlayabilmiştir.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
• Logic Theorist’a benzeyen ilk yapay zeka programları
•
•
•
•
General Problem Solver (Genel Problem Çözücü; Newell, Simon, 1959),
Geometry Theorem Prover (Geometri Teorem İstatlacı; Gelernter, 1958),
SAINT (Slagle, 1961)
STRIPS (Stanford Ün., 1971)
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
• Logic Theorist, mantık ifade listelerini kullandığından yapay zekanın
uygulama araçlarından biri olan LISP programlama dilinin (LİSt
Processing, bir yapay zeka programlama dili) geliştirilmesine olanak
sağlamıştır.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
İlk Gelişmeler: STUDENT/ELIZA
• Yapay zeka alanında doğal dil anlayan programların geliştirilmesi.
• Bu programlarla, araştırmacılar doğal dil anlama ve konuşmaya
çalışmalarına başladı.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
İlk Gelişmeler: STUDENT (Bobrow, 1964)
• STUDENT yapay zeka programı, doğal dil kullanarak basit (okuldaki)
soruları çözüyordu.
• Örneğin: “Eğer benim 5 tane elma vardı ve siz benden 2 tane
aldıysanız, bende kaç tane elma kaldı?” gibi sorular için cevap
verebiliyordu.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
İlk Gelişmeler: ELIZA (Weizenbaum, 1964)
• ELIZA programı, doğal dil kullanarak kullanıcı ile basit bir konuşma
yapabiliyordu.
• ELIZA’da kullanılan programlama yaklaşımı çok basit idi
• Doğal dili gerçekten hiç anlamıyordu.
• Giren ifadeler için önceden belirtilen bir çok desenin bulunabildiğine
bakıyordu.
• Buna göre yeni cevabı oluşturuyordu.
• Örneğin: eğer “başım ağrıyor” denildiğinde, ELIZA “ağrıyor” kelimesine
bakınca “neden başın ağrıyor?” cevabını oluşturabiliyordu.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
İlk Gelişmeler: STUDENT/ELIZA
• STUDENT/ELIZA ilk “chatterbot” (konuşma robotu) programlarıdır.
• Bu programlar, gerçek gibi görünen konuşma oluşturabiliyordu ama
kullanıcıyı hiç anlamıyordu.
• Sadece basit desen eşleştirme kullanıyordu.
• Bugün çok daha akılı chatterbot programları mevcuttur.
(simonlaven.com)
• İlk yapay zeka programlarının arasında, SHRDLU en ileri
programlardan biridir.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
İlk gelişmelerin en önemli özellikleri:
• Erken yapay zeka programları, çoğunlukla mantıksal ispatlama soruna
odaklanmıştır.
• Çoğunlukla, programcı tarafından geliştirilmiş sabit programlama
çözümleri kullanılmıştır.
• Yüksek derecede programcının kendisi tarafından bulunmuş kurallara
bağlı kalınmıştır.
• İspatlama sorunu mantıksal ilişki ağıda arama olarak düşünülmüştür.
Yapay Zeka’nın Erken Dönemi
İlk Gelişmeler: Başarılar ve
Sorunlar
• Mantıksal ispatlama, en yüksek derecede çözülmüştür.
• İleri doğal dil interaktif algoritmaları geliştirilmiştir
• Gerçek hayata bağlı problemler için çözümler
bulunamamıştır
•
•
•
•
Navigasyon sorunu çözülmemiştir
Görme anlama sorunu çözülmemiştir
Konuşma anlama sorunu çözülmemiştir
Anlamlı doğal dil etkileşim sorunu çözülmemiştir
Yapay Zeka’nın İkinci Dönemi
İkinci dönem – Uzman Sistemler
(Expert Systems)
• Yapay zekanın ikinci dönemi 1980 li yıllarda başladı.
• 1980’deki yapay zekanın ilerlemesi uzman sistemlerin başarısına
bağlıdır.
• Bu yapay zeka yaklaşımlarına “logic programming” yada “mantıksal
programlama” denir.
Yapay Zeka’nın İkinci Dönemi
• Uzman sistemler nedir?
• Uzman sistemler, bir alanın uzman bilgisini içeren ve ona göre bu alanla ilgili
istekler veya sorular için cevap verebilen sistemlerdir.
• 1980 yıllarda uzman sistemler birçok şirkette geliştirilip kurulmuştur.
• Böylece, uzman sistemlerle ilgili yapay zeka araştırmaları çok popüler ve çok
karlı bir iş haline geldi.
• Uzman sistemler, “doğru” uzman bilgisi (bir özel alan ile ilgili bilinen mantıksal
ifadeler ve durumlar) ve bir mantık sistemi içerir.
• PROLOG programlama dili, uzman sistemlerin bilgi ve mantığını belirtmek için
geliştirilmiştir.
Yapay Zeka’nın İkinci Dönemi
• Örneğin – bir müşteri sorunu giderme bilgi tabanı
• Uzman bilgisi
•
•
•
•
•
Eğer modem arızalı ise, İnternet olmayacak.
Eğer modem yeniden çalıştırılması gerekiyorsa, İnternet olmayacak.
Eğer ağ ayarlarında DHCP yoksa, İnternet olmayacak.
Eğer elektrik kesilmişse, İnternet olmayacak.
Eğer elektrik kesilmişse, hiçbir elektrikli eşya çalışmayacak.
• “İnternet ve evdeki bütün elektrikli eşyalar çalışmıyor” kullanıcı
sorusu için “Elektrik kesilmiş” diyebilen uzman sistem cevabı
oluşturulabilir.
Yapay Zeka’nın İkinci Dönemi
Uzman sistemlerin problemleri:
• Kötü genelleme
• herhangi bir yeni durumda bu sistemler gerçekten saçma tavsiyeler verebiliyordu.
• Geliştirme maliyetleri
• Uzman bilgisi toplama ve programlama, ve mantık sistemi uygulanması çok pahalı
olabiliyordu.
• Modifikasyon ve güncellenmesi maliyetleri
• Uzman sistemler, oluşturulduktan sonra pratik bir şekilde değiştirilemezdi, yani bu
sistemlerin içeriklerini güncellemek çok zor ve çok pahalı bir işdir.
Yapay Zeka’nın İkinci Dönemi
Yapay sinir ağları
(Artificial Neural Networks):
• 1980 li yıllarda aynı zamanda yapay sinir ağlarıda çok gelişiyordu.
(ama hala yaygın uygulama alanları oluşmamıştı)
• 1980 yıllarda geri yayılım (backpropagation) algoritması yaygın olarak
kullanılmaya başlandı.
• Bu algoritmayı kullanarak eğitilen yapay sinir ağları verimli bir şekilde
oluşturulup farklı pratik sorunlara uygulanabilmiştir
Yapay Zeka Mevcut Durum
Makine Öğrenmesi Dönemi
• Yapay zeka isminin yerine makine öğrenmesi.
• Bilinen örneklere bakarak bilinmeyen ve sonradan oluşacak benzeri
örnekler hakkında karar verebilecek bilgilerin bulunmasıdır.
• Değişik örneklere tekrar tekrar bakarak önemli bilgiler ortaya
çıkartılması gerekmektedir.
• Her örnekten bir şeyler öğrenilerek zaman içerisinde ilgili olay
hakkında karar verebilecek bilgi düzeyine ulaşılmaktadır. Bu olaya
“makine öğrenmesi ” denmektedir.
Yapay Zeka Mevcut Durum
Bugün yapay zeka birçok alanı içermiş şekilde bulunmaktadır;
Yapay görme
Konuşma tanıma
Optik Karakter Tanıma
Doğal dil çevirme
Doğal dil anlama ve interaktif sistemler
Robot navigasyonu ve robotik uygulamalar
Yapay Zeka Mevcut Durum
•
•
•
•
•
Yapay zekâ çalışmaları değişik teknolojilerin doğmasına neden olmuştur.
Çünkü günlük olaylar ve problemler sürekli değişmektedir.
Değişik yerlerde olayların farklı yönleri insanları ilgilendirebilmektedir.
Bir olay, değişik insanlar tarafından değişik şekillerde yorumlanmaktadır.
Karşılaştıkları sorunlar farklı bölge ve kişilerce farklı şekillerde
çözülebilmektedir.
• Bilgisayarların insanların karar verme ve problem çözme mekanizmalarını
taklit etmesinin sağlanması da dolayısıyla farklı teknolojilerin doğmasına
neden olmaktadır.
• Günümüzde 60’dan fazla yapay zekâ teknolojisinden bahsedilmektedir.
58
Yapay Zeka Mevcut Durum
Bugünkü yapay zeka ana yöntemlerinden bazıları:
• Uzman Sistemler (Expert Systems)
• Zeki Etmenler (Intelligent Agents)
• Genetik Algoritmalar (Genetic Algorithms)
• Bulanık Önermeler Mantığı (Fuzzy Logic)
• Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
• Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
•
•
•
•
•
Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines)
ADABoost Metodu (ADAboost method)
Karar Ağaçları ve Karar Ormanları (Decision Trees and Decision Forests)
Bayes Öğrenme ve Bayes Ağları (Bayes learning and Bayes/Belief networks)
Kümeleme (K-means) (Clustering approaches, K-means clustering)
Zeki Sistemler
• İnsan gibi düşünen sistemler
• İnsan gibi davranan sistemler
• Akıllı düşünen sistemler
• Akıllı davranan sistemler
60
Zeki Sistemler
İnsansı
düşünme
davranma
İdrak
modelleme
Eliza,
Turing
denemesi
mantıklı
Sorunların
mantık
ifadeleri ile verilmesi
Akıllı
vekiller
61
İnsan gibi düşünmek
• Kavram bilimi yaklaşımı
• Yalnız davranışın ve giriş-çıkışların değil, muhakeme sürecinin de
göz önüne alınması.
• Hesaplama modeli sonuçların nasıl alındığını yansıtmalıdır.
• GPS (General Problem Solver): Amaç yalnız insansı davranışları
(ELIZA gibi) üretmek değil, hem de aynı meselenin insan
tarafından çözülmesi zamanında atılan adımlara benzer
muhakeme süreci adımları ardışıklığını üretmektir.
62
İnsan gibi davranmak
• Davranışsal yaklaşım
• Sonucun nasıl alındığı önemli değil, önemli olan bu sonuçların insanın
aldığı sonuçlara benzer olmasıdır
• Turing Denemesi (Alan Turing, 1950).
63
Akıllı Düşünme
• Bilginin tasvirinin, muhakemenin, öğrenmenin formal modellerinin
geliştirilmesi
• Doğruluğu kanıtlanmış ve optimal çözümün bulunmasını sağlayan
sistemler
64
Akıllı Davranma
• Verilmiş giriş kümelerine uygun çıkışların üretilmesi; bu çıkışlar
her zaman doğru olmayabilir, fakat iş tamamlanmış oluyor.
• Büyük sorun uzayında çözümün aranmasını sınırlayan sezgisel
yöntem ve kuralların, basitleştirmelerin kullanımı
• Sezgisellik optimal çözüme güvence vermez; ama genellikle çok
yeterli çözüm önerir.
Sezgisellik : ” Bütünü bir anda yakalamaya, kavramaya yönelen,
doğrudan bilgiye erişme gücü ya da yeteneği”, yada durumu
analiz etmeye zaman ayırmadan olayı algılama.
65
İnsan zekası ve bilgisayar “zekası”
• Homo Sapiens- akıllı insan
• İnsan zekasına basit örnek:
• İnsan gözünün bir hücresinin 10 ms’de yaptığı işlem 100 değişkenli 500 doğrusal
olmayan diferansiyel denklemler sisteminin çözümüne eşittir.
• Dünyada en güçlü süper bilgisayarların bu sistemi çözmesi için birkaç dakika
gerekmektedir.
• İnsan gözünde biri birleriyle bilgi iletişiminde en az 10 milyon hücre bulunmaktadır.
• Bu nedenle, gözün her saniyede yaptığı “alışık” işi yapmak için süper bilgisayara en
azından 100 yıl gereke bilir.
66
Yapay Zeka geleceğinde yeni hedef:
• İnsanların yerini tamamen alabilecek programlar
üretmeye çalışmak yerine;
• Uygun problemlere Yapay Zeka tekniklerini uygulamak
• İnsanları destekleyen programlar üretmek
67
Yapay Zeka Örnekleri
• IBM araştırmacıları tarafından geliştirilmiş satranç bilgisayarı
Deep Blue o zamanki dünya şampiyonu Garry Kasparov’u 1997’de
yendi.
• Sürücüsüz arabalar DARPA’nın finanse ettiği ve Carnegie Mellon
University’nin geliştirdiği bilgisayarlı sistem, kamyoneti ortalama
63 mil hızla gece ve gündüz, yağmurlu ve açık havada,
Washington’dan San Diego’ya kadar olan (1264 mil) yolda süre
bilmiştir;
• 1991 Körfez savaşında, Amerika tüm lojistik planlamasını YZ
yazılımlarına yaptırdı.
• Mars’ta otonom bir robot
68
Yapay Zeka Örnekleri
• Kısıtlı alanda konuşma anlayan programlar (Pegasus seyahat
yardımcısı)
• Konuşmayı yazıya çeviren programlar (Google Speech to text)
• Otomatik Teorem ispatlayıcılar
• Ameliyat robotları (HipNav)
69
Yapay Zeka Örnekleri
• SKICAT: Uzay teleskoplarından gelen terabyte’larca görüntü
verisinde ilginç nesneleri tanımlayan program, % 94
sınıflandırma başarısı, insanın hız kabiliyetlerinin ötesinde
• Hava tahmin sistemleri artık daha ilerideki tarihlerde ve daha
küçük zaman aralıklarında çalışıyorlar.
• Google news: Canlı gazete oluşturan sistem
70
Yapay Zeka Örnekleri
• Postahanelerde otomatik adres tanıma ve mektup kümeleme
• Bankalarda
• İmza doğrulama sistemleri
• Otomatik kredilendirme kararları
• Kredi kartı yolsuzluklarını otomatik belirleyebilme
• Web’de gezinti dizinden yaş, cinsiyet, tahmini
• Dijital Kameralar: Otomatik yüz bulma ve odaklanma
• Bilgisayar oyunlarında zeki ? Karakterler
• IBM’s Watson (2011)
71
Yapay Zeka çalışmalarında karşılaşılan sürprizler
• İnsanlar için zor, makineler için kolay görevler:
• Satranç
• Taşıma planlama
• Havayollarında uçuş saatlerini planlama
• Fraud (internette kredi kartı yolsuzluğu) tanıma
• Teorem ispatlama
• Kare bulmaca
72
Yapay Zeka çalışmalarında karşılaşılan sürprizler
• İnsanlar için kolay, makineler için zor görevler:
• Konuşma tanıma
• Yüz tanıma
• Beste / resim yapma
• Motor aktiviteler (yürümek)
• Dil anlama
• Dünya bilgisi (Ör: Balıkların kaç ayağı var?)
73
Yapay Zeka ve Doğal Zeka Karşılaştırma
Yapay Zeka:
•Daha kalıcı
•Kopyalanabilir
•Geniş kitlelere
yayımlanabilir
•Daha ucuz
•Her zaman tutarlı
•İşleyişi
belgelenebilir
•Var / Yok
Doğal Zeka:
•Yaratıcı
•Tecrübelerini
konudan konuya
aktarabilme
•Adaptasyon
•Bilinçli çaba
olmadan modelleri
öğrenebilme
•Var
74
Turing Testi
• Alain Turing-bilgisayar mantığının gelişmesinde öncü bilim adamlarındandır. Turing zeki
makinelerin insan beyninin ayrıntılı tasarımının yapılarak oluşturulabileceğine inanırdı. 1950
senesinde "Mind" dergisinde basılmış " Computing Machinery and İntelligence " isimli
makalesinde Turing, bir makinenin düşünmesi ile ilgili açıklamaların mantıksal olarak
mümkün olup olmamasını amaçlamaktaydı. "Turing testi" olarak bilinen bu oyunda
bilgisayar, insan ve " sorgulayıcı " (savcı) olmak üzere üç oyuncu iştirak etmektedir. İki
haberleşme kanalı üzerinden sorgulayıcı rolünü üstlenen kişi, insan ve bilgisayarla iletişim
kurmaktadır. Bilgisayarın "düşünen programla" donatıldığı varsayılmaktadır. Soruların ve
cevaplarının tuşlar ve ekran aracılığıyla yapıldığı bir soru yanıt oyununda, sorgulayıcının
cevapları inceleyerek, bu cevapların sahibinin makine veya insan olduğunu anlaması
amaçlanmaktadır. Merak edilen makinenin bir insan kadar anlamlı yanıtlar vermesinin
mümkünlüğü idi.
75
Turing Testi
• Oyunda " sorgulayıcı " istenilen soruları verebilmektedir. Doğal olarak insan, kendisinin insan
olduğunu ispatlamak için bir çaba sarf etmektedir.
• Oysa bilgisayar, insan düşüncesinin mümkün olduğu kadar iyi taklidini yapmaya çalışmaktadır.
Birkaç soru cevaplaması sonunda sorgulayıcı insanı bilgisayardan ayırabilirse , insan kazanmış
oluyor.
• Testte insan düşüncesinin hiçbir iç özelliği göz önünde bulundurulmamaktadır. Turing testinde
hangi ölçütlere dayanarak " sorgulayıcının " karar vermesi açık değildir. Önceden kabul edilmiş
ölçütler ele alınırsa benzeri programların bilgisayarda yapılması zorluk oluşturmamaktadır.
• Programcı, istatistiki verilere dayanarak sorular tekrarlandıkça nasıl cevaplanacağını
programlayabilir. Fakat "sorgulayıcının " farklı soru ve tavırlarının tümünü kestirebilmesi
imkansızdır.
• Turing testinde diğer açık nokta ise deneye tabi tutulan insanın kimliğidir. Bu, küçük bir çocuksa
cevaplar genellikle "evet/hayır" veya "bilmiyorum" biçimindedir. Yetişkin ve eğitimli birisinin
cevapları ise daha dolgun biçimde olmaktadır ve bilgisayar programlarının bu derecede anlamlı ve
geniş cevaplarının olmasını beklemek zordur.
76
Turing Testi -örnek
Soru:- şiirin birinci satırında “ben seni yaz gününe
benzetiyorum” cümlesindeki “yaz günü” yerine “ bahar günü
“ yazarsak , daha güzel olmaz mı?
Cevap: -Ama bu halde şiirin ahengi bozulacak
Soru: -”kış günü” yazılsa ,nasıl?
Cevap: - Kim “kış günü” ne benzetilmek ister ki?
Soru:- Şiirin kahramanının gelişinin “Milat gününe”ne
benzetildiğini söyleye bilir misin?
Cevap:-Bir anlamda, evet.
Soru:- Ama “Milat günü” bir kış günüdür, neden kahraman için
böyle bir karşılaştırma olumlu sayılsın ki?
Cevap:-Siz ciddi misiniz? “Kış günü” sıradan bir gündür, “Milat
günü” ise özeldir, bir bayramdır.
77
Çin Odası Testi
• Söylenenleri doğru şekilde yaparak Turing Testini geçse bile ,
makinelerin hiçbir şekilde düşünüp anlama yeteneğine sahip
olmayacağını savunan John Searle, Çin Odası Testi'ni önermekteydi.
78
Çin Odası Testi
California üniversitesinden John SEARLE bilgisayarların
düşünemediğini göstermek için bir düşünce deneyi
tasarlamıştır.
Kapalı bir odada Çince bilmeyen birisi, üzerine Çince yazılar
yazılmış tabelaları ve bu tabelaları açıklayan bir kural kitabı
bulundurmaktadır. Kurallar Çince'yi tamamen biçimsel
olarak , yani söz dizimlerine göre açıklamaktadır. Sonra
kapının altından soru biçiminde Çince yeni tabelalar
itilmektedir. Bunlara yanıt olarak hangi tabelanın dışarıya
verilmesi gerektiğini varolan simgeleri karıştırarak
bulabilirsiniz. Dışarıda bulunan bir gözlemci açısından sanki
Çince anlayan bir insan gibisiniz, Çince anlamanız için en
uygun kurallar bile gerçekte Çince anlamanızı sağlamıyorsa ,
bir bilgisayar programının da Çince anlaması olanaklı
değildir. Bilgisayarda da insanda olduğu gibi , açıklanmamış
Çince simgeleri içeren biçimsel bir program vardır ve bir dili
anlamak, yalnız biçimsel simgeleri ve yapıları bilmek
değildir.
79
Yapay Zeka Sistemleri neler yapabilir?
• Yapay zeka araştırmalarının amacı; ayağa , buruna , göze vs. sahip olan
makinelerin yapılması değildir.
• Önemli olan , yapay sistemlerin zeka olarak adlandırılan yetenekleri
içermesidir.
80
Yapay Zeka Sistemleri neler yapabilir?
•
•
•
•
•
•
•
•
Bilgisayar görmesi: yüz tanıma
Robotbilim: özerk otomobiller
Doğal dil işleme: basit makine çevirmeleri
Uzman sistemler: kısıtlı alanlarda tıbbi teşhisler
Konuşan sistemler: ~1000 kelimelik konuşmalar
Planlama: Hubble Telescope tecrübeleri
Öğrenme: ~1000 alan üzere metinleri sınıflandırma
Oyunlar: Büyük usta (Grand Master) seviyesinde satranç oynaya bilme
81
Yapay Zeka Sistemleri neyi henüz yapamıyorlar?
• Doğal dili çok iyi anlamak
• İstenilen görsel sahneyi yorumlamak
• Doğal dili öğrenmek
• Dinamik gerçek zaman alanında planlar oluşturmak
• Karmaşık ortamların ayrıntılarına odaklanabilmek
• Ömür boyu öğrenmek
82