MHC App-2

Bilim etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

15 Nisan 2021

Atık yağların yoğunluğu sudan az olduğu için suyun yüzeyini kaplayarak, suya oksijen transferini engeller ayrıca atık yağlar bozulma reaksiyonu sonucunda sudaki oksijen miktarını da azaltırlar. Bu durum su içindeki canlıların oksijen almasını engelleyerek onların ölmesine neden olur. Atık yağlar sadece sularımızı kirletmez aynı zaman da apolar yapıda oldukları için suda çözünmezler, gider yüzeyine yapışarak diğer atıkların birikmesine ve zamanla giderlerin tıkanmasına neden olurlar.

Atık yağları pet şişelerde biriktirip toplama merkezlerine götürmek gerekir. Atık yağlardan sabun, biodizel gibi ürünler yapılabilir.

Ben pilotum, eşim de özel eğitimci. 6 yaşında bir oğlumuz, 13 yaşında bir kızımız var. Çocuklarla iletişimde her anne ve babanın yaşadığı problemleri biz de yaşıyorduk.

Bazen ikimizin de çileden çıktığı anlar oluyordu. Bazen anne ve baba olmak dünyanın en zor şeyi gibi geliyordu. Sorunlar aslında çok benzerdi. Çocukların sözlerimizi dinlememeleri, sorumluluklarını yerine getirmemeleri gibi sorunlardı.

Ama çalışan insanlar olarak bazen bu durum sabrımızın taşmasıyla sonuçlanıyordu. Sonra da kızdığımız için kendimize kızmaya başlıyorduk.

Fakat bir gün çok özel bir şey oldu. Bu eve kapanma döneminde bir kitapla tanıştık. Çocuklarla olan ilişkimiz açısından gerçekten de hayatımızı değiştirdi.

Meğer "odanı topla" demekle "odanın toplanması gerekiyor" demek arasında ne büyük fark varmış. Meğer kardeş kavgaları tahmin ettiğimiz kadar kötü değilmiş. Ve daha bir sürü şey...

Kitabın çok basit bir dili var. Her şey örneklerle ve yaşanmış diyaloglarla anlatılmış. Böyle olması, çocuklarla iletişimde yaptığımız hataları çok net biçimde görmemizi sağladı. Bu önemli çünkü düzgün iletişim kurabilmek için önce yaptığınız hatayı fark etmeniz gerekiyor.

Öğrendiklerimizi eşimle birlikte bir aydır uyguluyoruz. Bu kadar mı fark olur. Sadece kullandığımız kelimeler değişti ve her şey olumlu manada değişti.

Geçmişte yaşadığımız öfke nöbetleri, inatlaşmalar, hepsi bitti. Herkes sorumluluklarını yerine getiriyor ve birbirimize eskisinden daha sıkı biçimde bağlıyız. Keşke 13 yıl önce bu kitaptaki bilgileri bilseydik.

Merak edenler için kitabın adı, "Sevmek Yetmez: Çocuk Eğitimindeki Eksik Parça". Son olarak kitaptan beğendiğim küçük bir parçayla sözlerimi bitiriyorum:

“Kendi evlerinin güvenli ortamında bir kardeşle kavga etmek çocuklara ‘temiz bir şekilde kavga etmek’, bir çatışma konusunda istişare etmek, farklılıkları çözüme kavuşturmak ve yaşamın her zaman adil olamayabileceğini fark etmek için bir ortam sunar.”

Robot, otonom veya önceden programlanmış görevleri yerine getirebilen elektro-mekanik bir cihazdır. Güncel tanımı ile robotlar, elektronik ve mekanik birimlerden oluşan, algılama yeteneğine sahip olan ve programlanabilen cihazlardır. Başka bir tanımla robotlar, canlıların işlevlerini ve davranışlarını taklit edebilen, fiziksel yeteneklere ve yapay zekâya sahip, disiplinler arası öğeler içeren mühendislik ürünleridir.

(Robot duyargaları (sensör) ile çevresini algılayan, algıladıklarını yorumlayan, bunun sonucunda karar alan (yapay zeka), karar sonucuna göre davranan, eylem olarak hareket organlarını çalıştıran veya durduran bir aygıttır. Bu tanıma göre bilgisayara paralel port ile bağlı ve klavyeden kontrol edilen bir araba robot değildir. Çünkü kendisi tek başına karar vermemekte, bizim klavyeden verdiğimiz talimatları uygulamaktadır. Ancak aynı araba duyargaları ile algıladıklarını yorumlamak üzere bilgisayarın mikroişlemcisini kullanıp, yorumlatıyor ve kendi karar alabiliyor, algılamalarına göre bizden bağımsız davranabiliyorsa o artık bir robottur.)

İlk modern robot Honda Asimo

Robotlar doğrudan bir operatörün kontrolünde çalışabildikleri gibi bağımsız olarak bir bilgisayar programının kontrolünde de çalışabilir. Robot deyince insan benzeri makineler akla gelse de robotların çok azı insana benzer.

Günümüzde robotların en büyük kullanım alanı endüstriyel üretimdir. Özellikle otomotiv endüstrisinde çok sayıda robot kullanılır. Bunların çoğu kol şeklindeki robotlardır. Bunlar parçaları monte eden, birleştiren, kaynak ve boya yapan robotlardır.

Evlerde robot kullanımı giderek artmaktadır. Evlere giren ilk robotlar Furby, AIBO gibi oyuncaklardır. Başta ABD'de olmak üzere ev işlerine yardımcı olan robotların kullanımı da giderek yaygınlaşmaktadır. Yerleri kendi kendine süpüren robot elektrik süpürgeleri büyük talep görmektedir.

Robot kelimesi, ilk defa Karel Capek'in 1920 yılında yazdığı R.U.R. - Rossum's Universal Robots adlı (ve Türkçeye Halid Fahri tarafından R.U.R. - Alemşumul Suni Adamlar Fabrikası adıyla çevrilip, Osmanlıca olarak 1927 yılında Devlet Matbaası tarafından da yayınlanan) eserinde yer almış ve daha sonra tüm dünyada kullanılmaya başlanmıştır. Karel Capek'in R.U.R. adlı oyununda mekanik ve otonom, ama insanca duygulardan yoksun yaratıklar olarak kullanılan robot, daha sonra birçok bilimkurgu romanına konu olmuştur. Isaac Asimov ünlü robot serisiyle teknolojik açıdan tutarlı bir robot kavramı yaratır ve robotların amacının insana hizmet olduğunu, bir robotun kendi amaçlarını insanların amaçlarına hiçbir zaman tercih edemeyeceğini koyduğu 3 Robot Yasası'yla belirler. Bu robot yasaları şu anda insanla robot arasındaki ahlaksal ve hukuksal ilişkinin temelini oluşturmaktadır.

Asimov'un 3 Robot Yasası

Yasa 0: Bir robot, insanlığa zarar veremez veya hareketsiz kalarak insanlığın zarar görmesine izin veremez. (Bu yasa, sonradan "Sıfırıncı Yasa" olarak eklenmiştir.)

Yasa 1: Bir robot, 0. yasa ile çelişmediği sürece, hiçbir şekilde insan türüne zarar veremez veya pasif kalmak suretiyle zarar görmesine izin veremez.

Yasa 2: Bir robot, 0. ve 1. kurallarla çelişmediği sürece, kendisine insanlar tarafından verilen komutlara itaat etmek zorundadır.

Yasa 3: Bir robot, 0., 1. ve 2. kurallarla çelişmediği sürece, kendi varlığını korumak zorundadır.

Robotik

Bazı görevler için insanın yerini tamamen alabilecek, bazı görevler için ise insanlara yardım edebilecek sistemlerin hazırlanmasıyla ilgili çalışmaları kapsayan bilim dalıdır. Bu bilim dalında çalışan kişiler genel olarak yazılımcılar, elektriksel donanım tasarımcıları, mekanik donanım tasarımcıları ve bunların üreticileridir.

Sinemadaki Robotlar

Sinema da Robotik konvansiyonel bir görsel efekt tekniği olarak yer bulmuştur. Sanatsal görüş, malzeme bilgisi ve teknik birleştiğinde çok gerçek efektler elde edilebilmektedir. Genellikle bu konuda bilgi azdır, çünkü efekt şirketleri tekniklerini gizli tutmaktadır. Ancak genel olarak Mekatronik konusunda bilgili kişilerin ilgilendiği bir alandır. Sinemada robotikin nasıl gerçekleştirildiğini görmek için korku ve yaratık filmleri:

· Homunculus, 1916

· Der Golem, 1920

· Frankenstein, James Whale, 1931

· Metropolis, Fritz Lang, 1927

· Gibel Sensatsii, Aleksandr Andrievski, 1935

· Doctor Satan's Robot, William Witney-John English, 1940

· The Day the Earth Stood Still, Robert Wise, 1951

· The Invaders from Mars, William Cameron Menzies, 1953

· Robot Monster, Phil Tucker, 1953

· Tobor the Great, Lee Sholem, 1954

· Gog, Herbert L. Strock, 1954

· Devil Girl from Mars, David MacDonald, 1954

· Forbidden Planet, 1956

· The Mysterians, Iroshiro Honda, 1957

· Cylons, Battlestar Galactica, 1970, 2004

· The Invisible Boy, Hermann Hoffman, 1957

· Alphaville, Jean Luc Godard, 1965

· Dr. Who and the Daleks, Gordon Flemyng, 1965

· Docteur Goldfoot and the Bikini Machine, Norman Taurog, 1965

· Human Duplicators, Hugo Grimaldi, 1965

· 2001:A Space Odyssey, Stanley Kubrick, 1968

· THX 1138, George Lucas, 1971

· Silent Running, Douglas Trumbull, 1972

· Westworld, Michael Crichton, 1973

· Sleeper, Woody Allen, 1973

· Futureworld, Richard T. Helffron, 1977

· Demon Seed, Donald Cammel, 1977

· Star Wars, George Lucas, 1977

· Alien, Ridley Scott, 1979

· Galaxina, William Sachs, 1980

· Saturn 3, Stanley Donen, 1980

· Blade Runner, Ridley Scott, 1982

· Androide, Aaron Lipstadt, 1983

· Runaway, Michel Crichton, 1984

· Terminatör, James Cameron, 1984

· Daryl, Simon Wincer, 1985

· Deadly Friend, Wes Craven, 1986

· Short Circuit, John Bedham, 1986

· Star Trek, The Next Generation, Gene Roddenberry, 1987

· Robocop, Paul Verhoeven, 1987

· Bunker Palace Hotel, Enki Bilal, 1989

· Roboforce, David Chung, 1989

· Cyborg, Albert Pyun, 1989

· Screamers, Christian Duguay, 1995

· Bicentennial Man, Chris Columbus, 1999

· Lost in Space, Stephen Hopkins, 1998

· The Iron Giant, Brad Bird, 1999

· A.I. Artificial Intelligence, Steven Spielberg, 2001

· i Robot, Alex Proyas, 2004

· Robots, Chris Wedge, 2005

· Transformers, Michael Bay, 2007

· Wall-E, Andrew Stanton, 2008

· Transformers: Revenge of the Fallen, Michael Bay, 2010

· Suretler, Jonathan Mostow, 2009

· Chappie 2015

Robotlar Nasıl Yapılır

Bir mekanizmadan robot adı altında bahsedebilmek için, onun 4 temel kısmı içermesi gerekmektedir.

Bu 4 temel kısım,

· Sensörler

· Program

· Mekanik düzenek

· Elektronik devreler

Şeklindedir.

Sensörler, robotun verileri algılayabilmesi için kullanılmaktadır. Elektronik devreler, verilerin toplanmasını ve kontrolünü sağlarken, program sensör verilerini kullanmakta ve bu veriler doğrultusunda robotun mantıksal ve matematiksel işlemlerle karar vermesini sağlamaktadır. Mekanik düzenek ise program sayesinde verilen kararın gerektirdiği hareketlerin gerçekleştirilmesini sağlamaktadır.

Bir kişinin robot yapabilmesi için öncelikle robotlar hakkında yazılım, mekanik ve elektronik bilgisine sahip olması gerekmektedir. Robotik ile yeni ilgilenmeye başlayan kişilerin ilk tercihi, engel algılayan robot, çizgi izleyen robot ya da ışığı algılayan robot gibi daha kolay robot uygulamalarını denemeyi tercih etmelidir.

Robotlar nasıl yapılır sorusunun cevabı kişinin mekanik, yazılım ve elektronik bilgisinin tamamına hakim olması gerektiğidir. Bu nedenle robot yapımı genellikle bu alanların en az biri hakkında bilgisi olan kişilerden oluşturulan ekipler tarafından gerçekleştirilmektedir.

Robot Çeşitleri Nelerdir

Robotların tüm çeşitlerini sıralamak mümkün değildir. Her geçen gün bir yenisi üretilen robotlar gittikçe gelişmekte ve insan yeteneğine yakın hale gelmektedir. Ancak en bilinen robot çeşitleri sıralanabilmektedir.

Bunlar,

· Arduino Robot Projeleri

· Diskbot Robot Modelleri

· Çizgi İzleyen Robotlar

· Mini Sumo Robotlar

· Engel Algılayan Robotlar

· Sese Yönelen Robotlar

· İnsan Algılayan Robotlar

· Paletli Robotlar

· Alev Söndüren Robotlar

· Özel Robot Projeleri

Şeklinde gruplandırılabilmektedir.

Robotlar İnsanların Yaptığı Tüm İşleri Yapabilir mi?

Yapay zeka ve robotlar son dönemde en büyük teknolojik gelişmeler arasında yer almaktadır. İnsanların faydası amacı ile üretilen bu teknolojiler, bir yandan hayatı kolaylaştırırken, zamanla insanların mesleklerini elinden alması konusunda endişe yaratmaktadır. Gelişen teknoloji dolayısı ile 2025 yılında bazı meslekleri artık insanların değil yapay zeka ve robotların yapacağı öngörüler arasında yer almaktadır.

Bu öngörülere konu olan meslekler arasında taksi şoförlüğü, doktorluk, fabrika işçiliği, barmenlik ve gazetecilik yer almaktadır. Uber ve Google sürücüsüz taksi uygulaması üzerinde çalışmalara başlamıştır. Bu uygulama ilk olarak İngiltere’de denenecektir. Sağlık alanında, IBM üretim olan Watson adlı bilgisayar pek çok kanser türünde hasta için en uygun tedaviyi belirleme yetisine sahiptir.

Massachusetts Institute of Technology tarafından üretilen Shakr Makr içki hazırlarken, Çin’de sadece robotların çalıştığı Dongguan adlı bir fabrika bulunmaktadır. Gazetecilik mesleğinde ise yakın bir zamanda tüm haberlerin yapay zekalar tarafından yazılacağı iddia edilmektedir.

En fazla insana benzeyen 5 robot

Dünya ilerledikçe filmlerde gördüğümüz teknolojiler tek tek gerçek olmaya başlıyor. Bunlardan biri olan robotlar insansı görüntüleriyle şaşırtıyor.

Teknoloji gün geçtikçe daha da gelişiyor. Teknolojinin bu gelişimiyle beraber robotlar da giderek daha profesyonel hale geliyor. İyice insana benzeyen robotlar her ne kadar içimizi ürpertse de bu hız kesilecek gibi gözükmüyor.

İşte robot mu insan mı ayrımını zor yapacağınız 5 insansı robot…

1.Sophia

2015 yılında ilk kez etkinleştirilen robot bu yıl sosyal medyaya damga vurdu. Sophia, karşısındaki yüzleri izleyebiliyor ve göz kontağı kurarak kişileri tanıyabiliyor.

2.Jia jia

Çin’de üretilen robot Jia jia aynı Sophia gibi ürpertici derecede insana benziyor. Jia jia, konuşabiliyor, mikro yüz ifadelerini yansıtabiliyor ve insan gibi hissedebiliyor.

3. Geminoid DK

İlk bakışta insandan farkı olmayan Geminoid DK isimli robot görenleri hayrete düşürüyor.

4. Erica

Görenlerin ürpertici bulduğu Erica gerçekçi bir cilde ve yüz jestlerine sahip.İstekleri dinlemek ve yanıtlamak için yapay zeka yazılımını kullanıyor.

5.Han

Han isimli robot mobil bir uygulama sayesinde istenileni yapabiliyor. İlginç robot gülebiliyor, göz kırpabiliyor ve hatta garip gelse de sarhoş taklidi bile yapabiliyor.

Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme yeteneğidir. 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 bilimkurgu edebiyatının öncü yazarlarından Karel Capek'in eserlerinde dışa vurmuştur. Karel Capek, 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.

Tanım
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.

Tarihçe

"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.

Turing Testinin 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 Ödülü 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.

Gelişim süreci
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 anımlanmaları 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.

Yaklaşımlar ve eleştiriler
Sembolik yapay zekâ
Simon'ın sembolik yaklaşımından sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekânın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür.
Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik süreçleri benzeşimlendirerek anlam çıkarma, bağlantı kurma ve fikir yürütme gibi süreçler konusunda başarısız olmasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştu. Bu yetersizlikler aslında insan beynindeki semantik süreçlerin yeterince incelenmemesinden kaynaklanmaktaydı.

Sibernetik yapay zekâ
Yapay sinir ağları çalışmalarının dahil olduğu sibernetik cephede de durum aynıydı. Zeki davranışı
benzeşimlendirmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin ortaya konmasıyla birçok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, Yapay sinir ağları konusundaki çalışmaların Minsky ve Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır.
Sibernetik akımın uğradığı başarısızlığın temel sebebi de benzer şekilde Yapay Sinir Ağının tek katmanlı görevi başarması fakat bu görevle ilgili vargıların veya sonuçların bir yargıya dönüşerek diğer kavramlar ile bir ilişki kurulamamasından kaynaklanmaktadır.Bu durum aynı zamanda semantik süreçlerin de benzeşimlendirilememesi gerçeğini doğurdu.

Uzman sistemler
Her iki akımın da uğradığı başarısızlıklar, her sorunu çözecek genel amaçlı sistemler yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programları kullanma fikrinin gelişmesine sebep oldu ve bu durum yapay zekâ alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti.
Uzman sistemler bir konuda belli ön koşullar aynı anda var olduğunda konunun bir uzmanın (bazen ne olasılıkla) ne karar alacağını belirleyen kuralların tümünü içeren bir programı gelen problemlere uygulamak temellidir. Bunun bir avantajı her verilen kararın hangi kurallar uygulanarak verildiğinin kolayca bilinmesi idi. Bu birçok kuralcı bürokratik karar örgütleri için kolayca uygulamalar geliştirilebilmesi demekti. Bu doğal olarak bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmaması da demekti. Buna rağmen uzman sistemlerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi.
Yapay zekâ yavaş yavaş bir endüstri hâline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekâyı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988'de yapay zekâ endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı.

Doğal dil işleme
Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekâsı ile dil arasındaki bağlantıyı gözler önüne serdiğinde, dil
üzerinden yürütülen yapay zekâ çalışmaları tekrar önem kazandı. İnsan zekâsının doğrudan doğruya kavramlarla düşünmediği, dil ile düşündüğü, dil kodları olan kelimeler ile kavramlar arasında bağlantı kurduğu anlaşıldı. Bu sayede insan aklı kavramlar ile düşünen Hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilmekteydi ve dil dizgeleri olan cümleler yani şablonlar ile etkili bir öğrenmeye ve bilgisini soyut olarak genişletebilme yeteneğine sahip olmuştu. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar hızlanmaya başladı. Önce, yine Uzman sistemler olarak karşımıza çıkan doğal dil anlayan programlar, daha sonra Sembolik Yapay Zekâ ile ilgilenenler arasında ilgiyle karşılandı ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde İngilizce olan A.I.M.L (Artificial intelligence Markup Language) ve Türkçe T.Y.İ.D
(Türkçe Yapay Zekâ İşaretleme Dili) gibi bilgisayar dilleri ile sentaktik (Örüntü) işlemine uygun veri
erişim metotları geliştirilebildi. Bugün Sembolik Yapay Zekâ araştırmacıları özel Yapay Zekâ dillerini kullanarak verileri birbiri ile ilişkilendirebilmekte, geliştirilen özel prosedürler sayesinde anlam çıkarma ve çıkarımsama yapma gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları benzetimlendirmeye çalışmaktadırlar.
Bütün bu gelişmelerin ve süreçlerin sonunda bir grup yapay zekâ araştırmacısı, insan gibi düşünebilen sistemleri araştırmaya devam ederken, diğer bir grup ise ticari değeri olan rasyonel karar alan sistemler (Uzman sistemler) üzerine yoğunlaştı.

Diyalog bazlı yapay zeka
Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılarak insan ve makine (yazılım) arasında bir diyaloğun sürdürülmesini sağlayan yapay zeka alt dalına "diyalog bazlı yapay zeka" (conversational artificial intelligence) denir. Daha önce insanların bilgisayara komut vermesinde kullanılan web, mobil uygulama gibi grafiksel arayüzlerin (GUI) yerine geçmeyi amaçlayan diyalog bazlı arayüzler (CUI) insanların bilgisayara günlük dilde yazarak veya konuşarak komut verebilmesini amaçlar. Günümüzde, chatbotlar ve sesli asistanlar diyalog bazlı yapay zeka alanında sıkça kullanılan teknolojik ürünler olarak karşımıza çıkmaktadır.

Chatbotlar
Chatbotlar, dialog bazlı yapay zekanın günlük hayatta kullanılan bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçe'ye sohbet robotları olarak geçmiş bu dijital ürünler ile yazışarak belirli bir konuda bilgi alabilir veya
uçak bileti almak, banka havalesi yapmak veya bir kitap satın almak gibi günlük işlerini yapabilirler.
Chatbotlar, şirketlerin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilirler. Bunun dışında chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi genel mesajlaşma platformlarında, veya Google Assistant, Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabilirler.
Chatbotlar kullanıcı ile etkileşim kurma yöntemini, arkasında yer alan teknolojik altyapıya göre farklı çeşitlerde oluşturulabilir. Örneğin bir chatbot kullanıcı ile, sadece kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde iletişim kuruyorsa reaktif bir chatbottur, eğer bir uyarıcı ile tetiklenerek kullanıcı ile olan diyaloğu başlatan taraf oluyorsa buna proaktif bir chatbot denir. Teknoloji açısından bakılacak olursa, yapay zeka tabanlı chatbotların yanında, doğal dil işleme, makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır. Ancak bu iki tür chatbotun davranışı farklıdır. Kural bazlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlı kalır.[kaynak belirtilmeli] Yapay zeka tabanlı chatbotlarda ise kullanıcı serbest bir metin yazabilir, chatbotun doğal dil işleme teknolojisi bu metni anlamlandırıp doğru yanıtı belirleyerek kullanıcıya sunar.

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}}{\displaystyle 10^{15}}) hesap düzeyine 2025'te erişeceğini düşünüyorlar.
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.

Yapay zekayı tek başlık altında ele almak yanlış olur. Makine öğrenimi(Machine learning),
Derin öğrenme(Deep learning) gibi kavramlar yapay zekayı oluşturan kapsayıcı terimlerdir.

Makine Öğrenimi(Machine Learning) Nedir?
Kronolojik sıralamadanda görüleceği üzere Yapay zekanın bir kolu olan Makine öğrenimi aynı zamanda Derin öğrenmeyi kapsayan bir başka yapay zeka alt bilim dalı.Peki, nedir bu Makine öğrenimi? Ne işe yarar?

Makine öğrenmesi, makinenin sağlanan verilerle mantıklı ve rasyonel sonuçlar türetmesini sağlayan algoritmalardır. Örnek verecek olursak; Bir mağazada müşterilerin alışveriş fişi verileri ile ilgili algoritma yazılıyor.
Bu algoritma; Cips alan müşterilerin aynı zamanda kola aldıkları bilgisini veriyor. Bu duruma istinaden cips rafları ile kola dolapları birbirine yakınlaştırılıyor ve satışlarda yükseliş görülüyor. Bir başka örnekte algoritmaya Üzüm tanıtılacak. Algoritmaya; Beyaz, mor, yuvarlak gibi özellikler tanımlanıyor. Üzüm ve Muz'u Makine öğrenimine sorunca hangisinin Üzüm olduğunu tanımlanan bilgileri süzerek ve rasyonellik ilkesini benimseyerek karar veriyor. Bu örnekte makine öğrenimini en basit haliyle ele aldık. Makine öğrenimi günümüz teknolojilerinde akıl sınırlarını zorlayacak bilgileri bize sunuyor.
Derin Öğrenme(Deep Learning) Nedir?
Derin öğrenme yine kronolojik sıralamadan görüleceği üzeri hem Yapay zekanın hem de Makine öğreniminin alt dalı olan bir teknoloji. Nedir bu Derin öğrenme? Ne işe yarar?
Derin öğrenme ve Makine öğrenimi birbirlerine oldukça benzer yapılardır. Derin öğrenme, Beynimizdeki nöronlar gibi çalışır. Üzüm örneği ile Derin öğrenme kavramını ortaya çıkaralım.
Makine öğreniminde Üzümün özelliklerini biz tanıtırken, Derin öğrenmede kendi kurallarını kendisi oluşturur; Hangisinin muz hangisinin üzüm olduğunu kendi işlemleriyle ayırt edebiliyor.
Algoritmanın kendi kendine öğrenmesi, öğrendiği bilgileri geliştirmesi ve sunmasına en güzel örnek Google'nın ürünlerinden olan Google Translate; 100 dilden fazla dilde çeviri yapan bu hizmetin arkasında derin öğrenme yatmakta.

Uygulama alanları
Yapay zekanın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir:
-Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerileri.
-Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex.Çeviri gibi çevrimiçi araçlar.
-Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve ses tanıma.
Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin, üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar.
-Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri.

Alt dallar
Makine Zekâsı (Sembolik Yapay Zekâ)
Yapay Sinir Ağları (Sibernetik Yapay Zekâ)
Doğal Dil işleme (Dil ile düşünme)
Konuşma Sentezi (Yapay Konuşma)
Konuşma Anlama (Konuşma Analizi)
Uzman sistemler
Örüntü Tanıma
Genetik Algoritmalar
Genetik Programlama
Bulanık Mantık
Çoklu Örnekle Öğrenme(Multiple Instance Learning)

Etiketler

15 Nisan 2021

Atık Yağ

Fark

Robotlar

Yapay Zeka

Popular Posts

Instagram

SENSİZ

Labels

Find us on facebook

Flickr Gallery

HER DALDAN

Popular Posts

Labels