1.1. Yapay Zekâya Giriş ve Yapay Zekâ Tanımı

Yapay zekâ (Artificial Intelligence - AI), insan zekâsının yeteneklerini anlamaya, modellemeye ve bu yetenekleri makineler aracılığıyla yeniden üretmeye çalışan disiplinler arası bir bilim ve mühendislik alanıdır. Temel amacı yalnızca insanın düşünce süreçlerini çözümlemek değil, aynı zamanda bu süreçleri taklit edebilen veya onları aşan “akıllı varlıklar” inşa etmektir.

AI kavramı, modern anlamıyla İkinci Dünya Savaşı’ndan kısa bir süre sonra şekillenmeye başlamış, 1956 yılında Dartmouth Konferansı’nda resmi olarak adlandırılmıştır. Günümüzde AI; öğrenme (learning), algı (perception), doğal dil işleme (natural language processing), bilgi temsili (knowledge representation), otomatik akıl yürütme (automated reasoning), planlama (planning), robotik (robotics) ve öneri sistemleri (recommender systems) gibi çok çeşitli alt alanları kapsar. AI sistemleri; satranç oynayabilen yazılımlardan, tıbbi görüntülerden hastalık teşhisi koyabilen derin öğrenme modellerine kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Şekil 1.1a’da Yapay Zekâ görseli görülmektedir.

1.1a

Alan literatüründe AI’ın tanımı genellikle iki eksende ele alınır: “düşünme” ve “davranma” eksenleri ile “insana” ve “rasyonelliğe” dayalı perspektifler. Bu yaklaşımlar dört ana kategoride toplanır:

Açıklamaları görmek için başlıklara tıklayınız.

  1. Amaç: İnsan zihninin çalışma prensiplerini anlamak ve bu prensipleri yazılım/makine ortamında taklit etmek.
  2. Temel İlişki: Cognitive science (bilişsel bilim) ile doğrudan bağlantılıdır.
  3. Yöntem: İnsanların problem çözme, öğrenme ve karar verme süreçleri incelenir; elde edilen bulgular bilgisayar programlarına aktarılır.
  4. Örnek: İnsanların bellek süreçlerini modelleyen ACT-R gibi bilişsel mimariler.
  5. Avantajı: İnsan zekâsına yakın davranış modelleri üretir.
  6. Sınırlaması: İnsan zihninin tam olarak nasıl çalıştığı hâlâ tam anlamıyla bilinmediğinden, modelleme eksik veya yanlış olabilir.

  1. Amaç: “Doğru düşünme”yi, yani mantıksal olarak geçerli ve çürütülemez akıl yürütme süreçlerini modellemek.
  2. Temel Dayanak: Antik Yunan filozofu Aristoteles’in mantık çalışmaları, özellikle syllogism (kıyas) kavramı.
  3. Örnek: Matematiksel teoremleri ispatlayan otomatik ispatlayıcılar (automated theorem provers).
  4. Avantajı: Matematiksel kesinlik sağlar.
  5. Sınırlaması: Gerçek dünya, belirsizlikler ve eksik bilgiler içerdiğinden saf mantık çoğu durumda yetersiz kalır.

  1. Temel Araç: Turing Testi (Alan Turing, 1950).
  2. Mantık: Bir makine, insan sorgulayıcının sorularına, yanıtların insan mı yoksa makine tarafından mı verildiğini ayırt edemeyeceği şekilde cevap verirse, “insan benzeri zeka”ya sahip olduğu kabul edilir.
  3. Gereken Yetenekler:
    1. Natural language processing
    2. Knowledge representation
    3. Automated reasoning
    4. Machine learning
  4. Tam Turing Testi ayrıca computer vision ve robotics yeteneklerini de içerir.
  5. Eleştiri: Turing Testi, zekânın yalnızca insan davranışını taklit etmekle ölçülemeyeceğini savunanlar tarafından eksik bulunur.

  1. En genel AI tanımıdır. Bir “ajan” (agent), her durumda en iyi sonucu elde etmek için hareket eder.
  2. Rasyonellik, yalnızca mantıksal çıkarımı değil, aynı zamanda belirsizlik altındaki olasılık temelli karar vermeyi de kapsar.
  3. Modern AI’da robotik kontrol sistemleri, otonom araçlar ve optimizasyon problemleri bu yaklaşıma örnektir.
Alan Turing, Turing Makinesi ve Turing Testi

Modern bilgisayar biliminin ve yapay zekanın temellerinde kilit bir figür olan Alan Turing (1912-1954), 20. yüzyılın en etkili matematikçilerinden ve bilgisayar bilimcilerinden biridir. Bilgisayarların düşünme yeteneğine sahip olup olamayacağı sorusunu ilk ciddi ve sistemli bir şekilde ele alanlardandır.

Turing Makinesi (Turing Machine):

Turing, 1936'da yayımladığı "On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem" başlıklı makalesinde, günümüzde "Turing Makinesi" olarak bilinen soyut bir hesaplama modelini tanıttı. Bu hipotetik makine, temel sembolleri okuyup yazabilen, sonsuz bir bant üzerinde hareket eden basit bir mekanizmadan oluşur. Turing makinesi, herhangi bir algoritmik süreci modelleyebilen evrensel bir cihaz olarak kabul edilir. Bu kavram, modern bilgisayarların ve yazılımların teorik temelini atmış ve bilgisayarın yapabileceği ve yapamayacağı şeylerin sınırlarını tanımlamıştır. Computability theory ve complexity theory gibi alanların da temelini oluşturur. Şekil 1.1b’de Turing Makinesinin görseli yer almaktadır.

Turing Testi (Turing Test):

1950'de "Computing Machinery and Intelligence" adlı makalesinde önerdiği Turing Testi, bir makinenin "akıllı" olup olmadığını değerlendirmek için tasarlanmış bir deneydir. Temelinde bir "taklit oyunu" (imitation game) yatar. Bir insan sorgulayıcı, hem bir insan hem de bir makine ile yazılı iletişim kurar. Eğer sorgulayıcı, iletişim kurduğu tarafın insan mı yoksa makine mi olduğunu makul bir süre sonra ayırt edemezse, makinenin testi geçtiği ve "insan benzeri bir zeka" sergilediği kabul edilir. Bu test, makine zekasını ölçmek için pratik bir ölçüt sunmuş ve yapay zeka araştırmalarını derinden etkilemiştir. Turing, testi geçmek için bir makinenin natural language processing, knowledge representation, automated reasoning ve machine learning gibi karmaşık yeteneklere sahip olması gerektiğini vurgulamıştır.