Farklarıyla Birlikte Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Nedir?


Senelerdir izlediğimiz filmlerde, gün geçtikçe hayatımızın en içinde duyduğumuz kavramlar oldu; yapay zeka ve makine öğrenme. İki kelimenin karıştırılması, aynı sanılması oldukça popüler. Her yeni bir şey öğrendiğimize olduğu gibi, bu da bir alışma süresi. Peki gerçekten anlamları ve aralarındaki fark ne?

Yapay Zeka (AI) ; “akıllı” olarak değerlendireceğimiz bir şekilde işleri yürüten makinelerin daha geniş konseptidir. Makineler tarafından, sergilenen insan zekası da diyebiliriz.

Makine Öğrenimi (ML) ise; makinelere verdiğimiz izin ile matematiksel ve istatiksel yöntemler kullanarak verilerden çıkarım yapan, kendileri için öğrenim yapma fikrine dayanan Yapay Zeka uygulamasıdır.

 

Dünden Bugüne Yapay Zeka

Aslında yapay zeka uzun zamandır var olan bir gerçek. Çok eski Avrupa bilgisayarları “mantıksal makineler” olarak tasarlandı ve temel aritmetik ve bellek gibi yetenekleri yeniden üreterek mühendisler, mekanik beyinleri yaratmaya çalıştıkça işlerini temel olarak gördüler. Teknoloji olarak ve daha önemlisi, zihinlerimizin nasıl çalıştığına dair anlayışımız ilerledikçe, yapay zekayı oluşturan kavram da  değişti. Giderek karmaşıklaşan hesaplamalardan ziyade, yapay zeka alanında çalışmak; insan karar verme süreçlerini taklit etmek ve daha fazla insani şekilde görevleri gerçekleştirmek üzerine yoğunlaştı.

Yapay Zeka genellikle uygulanan veya genel olmak üzere iki temel gruba ayrılır. Uygulamalı yapay zeka çok daha yaygındır – stokları ve hisseleri zekice ticarete yönelik olarak tasarlanmış sistemler veya otonom bir taşıtın manevraları bu kategoriye girer.Genelleştirilmiş yapay zekalar daha az yaygındır, ancak günümüzde en heyecan verici ilerlemelerin gerçekleştiği yer burasıdır. Aynı zamanda Makine Öğreniminin gelişmesine yol açan alan yapay zeka türü de budur.

Örnek verecek olursak; Ünlü Atarı oyunu breakout’da zayıf yapay zeka algoritması topun tuğlaları kırması gerektiğine odaklı olarak, aşağıdan yukarıya doğru tuğlaları tek tek kıran bir oyunu bize izletir. Oysa kuvvetli yapay zeka, bunun tam tersine elindeki verileri değerlendirerek topu tuğlaların üst tarafına  çubuğu hareket ettirmeden gönderir, dolaysıyla topu kaybetme riskini minimize ederek oyunu bitirebilmektedir. Bu durumdan şunu çıkartırız; hedefe daha iyi bir yoldan ulaşabilmek için yapay zeka oyuna yorum katmıştır. Böylece makine, yazılım içerisinde yer almayan bir strateji geliştirerek sadece 2.5 saat içerisinde bir insanoğlundan daha iyi sonuç alacak şekilde kendini programlamıştır.

Makine Öğreniminin Gelişim Macerası

Makine Öğreniminin zaten sahip olduğu hız, yapay zeka gelişimini ilerleten araç olarak ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bununla ilgili 2 önemli gelişme vardır;

İlki, 1959’da Arthur Samuel’e verilen görevdi; “Bilgisayarlara dünya hakkında bilmeleri gereken her şeyi öğretmek yerine ve görevleri nasıl gerçekleştireceklerini öğretmek yerine, kendileri için öğrenmelerini öğretmek mümkün olabilirdi.”

İkincisi ise, hepimizin şu an eli ayağı olan internetin ortaya çıkmasıydı, ve dijital bilginin üretilen, saklanan ve analize hazır hale gelitirilmesinde büyük miktarda artış oldu.

Bu yeniliklerin ışığında mühendisler, sadece bilgisayarlara değil her türlü makineye her şeyi nasıl yapacağını öğretmekten ziyade, onları insan gibi düşünebilecek hale getirmek için kodlamanın çok daha etkili olduğunu düşündüğünden artık kodlamaları bu yöne kaydırmışlardır.

 

Nöral Ağlar

Sinir ağlarının gelişimi, bilgisayarların dünyayı, bizim hızımızı, doğruluğu ve önyargı eksikliği gibi doğuştan gelen avantajları koruyarak, dünyayı bizim yaptığımız şekilde düşünmesi ve anlaması için öğretmenin anahtarı olmuştur. Bir sinir ağı, bir insan beyninin yaptığı gibi bilgiyi sınıflandırarak çalışmak üzere tasarlanmış bir bilgisayar sistemidir. Örneğin, görüntüleri tanımak ve içerdikleri öğelere göre sınıflandırmak öğretilebilir.

Esasen ona verilen verilere dayanarak, bir kesinlik derecesiyle ifadeler, kararlar veya tahminler yapabilecek şekilde çalışır. Bir geri bildirim döngüsünün eklenmesi “öğrenmeyi” mümkün kılar ve kararlarının doğru ya da yanlış olup olmadığını algılayarak ya da söyleyerek, gelecekte alacağı yaklaşımı değiştirir.

Makine Öğrenimi uygulamaları metni okuyabilir ve bunu yazan kişinin şikayette bulunup bulunmadığını veya tebrik sunup sunmadığını öğrenebilir. Ayrıca bir müzik parçasını dinleyebilir, birisini mutlu veya üzgün yapıp yapamayacağına ve ruh halinize uyacak başka müzik parçaları bulup bulamayacağına karar verebilirler. Bazı durumlarda, aynı temaları ifade eden kendi müziklerini bile oluşturabilirler ya da orijinal parçanın hayranları tarafından takdir edilebileceklerini bilirler. Bunun en basit örneği neredeyse hepimizin telefonunda bulunan Spotify’dır. Sizin için çalma listeleri, öneri müzikler oluştururken kullandığı yapay zekaya bağlı bir makine öğrenmesidir. Bu sayede verilerimizi okur, bizim için işleri kolaylaştırır, tıpkı diğer birçok uygulama gibi.

Bazılarımızın halen korktuğu bu iki kavram, aslında çok uzun zamandır hayatı bizim için kolaylaştırmaktadır. Belki korkulan senaryolar başımıza çok büyük sorunlar açacak, belki de bunların hepsi sadece senaryo olarak kalacak. Yaşayıp gördüğümüz birçok değişimin yanında, daha görecek çok değişimimiz var.

Hepimizin bildiği Albert Einstein’e ait ; “ 3.Dünya Savaşı’nda hangi silahların kullanılacağını bilmiyorum ancak 4.Dünya Savaşı taş ve sopalarla yapılacak.” sözünde bahsettiği, herkesin felaket senaryoları kurduğu, medeniyetlerimizin sonunu getirecek silah yapay zeka olur. Kim bilir, belki de bizi 4.Dünya Savaşından koruyacak olandır yapay zeka, belki de Einstein yanılır. Bekleyip göreceğiz.

Yorumlar 0

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Farklarıyla Birlikte Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Nedir?

log in

reset password

Back to
log in
Marketing Hub 17 Aralık Tarihinde 2019 Dijital Pazarlama Trendlerini Konuşmak İçin Toplanıyor.Kayıt Ol
+ +
x
Bizi beğendiniz mi ?Her gün muhteşem yazıları okumak için beğenin.