Yapay zeka deyince ne anlıyoruz? Doç. Dr. Şeyda Ertekin yanıtladı
videosundan fısıltılanmıştır. Videoya ulaşmak için Linki kullanabilirsiniz https://www.youtube.com/watch?v=w3EAeoG8DPw.
Üzüm verirseniz, Ankara’ya başlayacağım hocam. Olur mu? Tabii ki, tabii ki. Hem bir hanımefendiyi bekletmemek, Ankara’ya tek başına sıkılmasına engellemek lazım. Şeyda Hocam hoş geldiniz. Merhabalar. Herkese iyi akşamlar. Sağ olun, size iyi akşamlar. Hemen yapay zekâya başlayalım. Yapay zekayı biz burada daha çeşitlik defalar ele aldık. Artificial intelligence dedikleri meseleyi ama… Ben hâlâ çok kavramış değilim. Fakat biliyoruz ki bugün hayatımızın aslında pek çok yerinde…
Şu anda yapay zekâ uygulamaları devrede… Biz farkında olalım, olmayalım. Şimdi ne bileyim cep telefonumuzda, bilgisayarımızın ulaşmaya çalıştığımız veya ulaştığımız… Ya da bilgisayarımız bahsettiğimiz ulaşan pek çok yerde… Artık yapay zekâ dediğimiz şey bir algoritm olarak karşımıza çıkıyor ve hayatımızda artık etkili. Bugün yapay zekâ deyince artık ne anlıyoruz, başta ne anlıyorduk, biraz anlamıştık o günlerde. Bugün yapay zekâ deyince ne anlıyoruz, hayatımıza nerelerden giriş yaptılar…
Ve oradan başladık sonra gerisi konuşuruz. Evet. Yapay zekâ deyince şu an birçok kişinin aklına değişik şeyler gelmekte. Dediğiniz gibi birçok kişi ilk başta robotları düşünmekte aslında. Yani bu filmlerden de Hollywood’un da etkisiyle… Yapay zekâdan değil mi? İlk akla gelen şey robotlar. Ama yapay zekâ demek illa robotlar demek değil.
Yazılımlar zaten aslında, o robotlara da akıllı davranışları veren şey yazılımlar ve algoritmalar. Hatta son zamanlarda bu yeni yaratılan, bu yeni sanat sergilerinde gördüğümüz… Yapay zekâ algoritmalarıyla yapılan sanat eserlerinden dolayı birçok kişi de aslında… Birbiri içine giren renkler falan olarak da görebilir aslında. Anlamış olabilir yapay zekâ. Meslek Anadol sayesinde? Evet.
Kendisi gibi birçok sanatçımız da bu işle ilgilenmekte uğraşmakta. Yapay zekâ aslında bizim insanların belli bazı özellikleri var. Diğer canlılardan onu ayıran. İnsanların en başta düşünsel, bilissel ve de fiziksel özelliklerini… Makinalara ve yazılımlara aktarma özelliği aslında. Yani bu işe yarayan algoritmalara biz yapay zekâ algoritmaları diyoruz.
Bu ile ilk başta aslında bu yapay zekâ, bu makinaları insallaştırma özelliği… Bilgisayarlarla beraber başlayan bir şey aslında. Bilgisayarların başlangıcını 1950’lerden sonra düşünürsek… Tabii çok ilkel bilgisayarları demiyorum. Daha böyle modern bilgisayarlara yol açan bilgisayarlardan kastediyorum. Bilgisayarlar ortaya çıkar çıkmaz. Yani hesaplayıcı makinalar, hızlı hesaplayıcı makinalar ortaya çıkar çıkmaz.
Hemen ilk akla gelen sorulardan bir tanesi bu olmuş aslında. İlk soruyu soran da zaten aslında Alan Turing yine makinalarda düşünebilir mi diye. Dolayısıyla düşünme özelliği insanları diğer canlılardan ayrıştıran bir özellik olarak görülüyor… Ve de bir zekanın göstergesi olarak düşünülüyor. Ve hemen aslında bu işin başlangıcı 1950’lere dayanır.
Hatta şu an çok popüler olan bu derin öğrenme algoritmaları eminim çok bahsedeceğiz bu konularda da. Derin öğrenme algoritmalarının da aslında ilk yapı taşı aslında yine 1950’lerde atılan Perseptron algoritmasıdır mesela. Perseptron algoritması yapay siniralarını geliştiriyor. Yapay siniraları da çok çok katmanlı olduğu zaman zaten derin öğrenme algoritmaları oluyor. Yani bu 1950’lere dayanıyor.
Yalnız şunu da belirtmek lazım. Makine öğrenmesi veya yapay zeka dediğimizde şu an için popüler olduğu için ilk akla gelen şey yapay siniraları… Fakat çok daha farklı algoritmalar var tabii ki. Sadece bir algoritmadan oluşmuyor yapay zeka veya makine öğrenmesi, datadan veriden öğrenme demek sadece yapay siniraları ile olmuyor. O sadece algoritmalardan bir tanesi. Ve şu anda da diğer algoritmalara göre veri toplamamız çok daha fazlalaştığından, çok daha kolaylaştığından ve işlemci güçleri de çok fazla arttığından dolayı… Bu zaten olan algoritmaları biz daha son güçlerinde kullanabilmeye başladık. O yüzden aslında popülerleşmeye başladı. Yoksa bu algoritmalar 1950’lerde 1960’larda çıkan algoritmalar aslında. Her seferinde geliştiriliyor, çok daha yeni, çok daha üzerine yeni şeyler kolunuyor ama hani basic bazı alanı hep o zamanlara dayanıyor. Dolayısıyla ana amaç bu. Bir şey… Bir şey de hocam, bugün nerede karşımızdaki bunlar? Şu anda fiili uygulamalar, popüler fiili uygulamalar neler, nerelerde biz bunlarla? Siz tabii ki işiniz gereği çok ayrı yerlerde bunlarla… Mesela ben Fatih Altaylı gazeteci olarak nerede yapay zeka ile karşı karşıya geliyorum?
Nasıl tanışıyoruz ondan? Yapay zeka şu an o kadar çok alanda kullanılıyor ki… Yani bunlardan bir tanesi mesela enerji alanı diyelim. Herhangi bir enerji üretimini tahmin etmek istiyorsak, mesela yapay zeka kullanıyoruz. Mesela solar power, güneş enerjisi santralleri var diyelim. Güneş enerjisi santralinin ne zaman ne kadar enerji üreteceğini tahmin etmek istiyorsak…
Bunu gelmiş geçmiş dataları inceleyerek ve yeni gelecek olan dataları da tahmin yaparak bunu tahmin edebiliyoruz. Şu an mesela en kullanılır alanlarından bir tanesi aslında şöpersiz araçlar. Otonom araçlar yani. Otonom araçlar artık zaten yollara da çıkmış durumda tam olarak yüzde yüz kullanılmasa da… Yine de hani o özellikleri içeren birçok araç piyasada ve kullanılabiliyor.
Şöyle diyebilirim yani herhangi bir şey biz, herhangi bir problemi… Eğer tahminleme problemini döndürebiliyorsak, bir şeyi tahmin etmek istiyorsak… Ve onu tahminleme problemine döndürebiliyorsak biz orada aslında… Çünkü prediction dediğimiz prediction’ı tahminlemi yapıyoruz biz. Bir pattern buluyoruz eski datada, oradan da gelecek datada bir tahminlemi yapmaya çalışıyoruz.
Herhangi bir problemi tahminlemeye dönüştürdüğümüz anda biz orada… Veriden öğrenen yapay zeka algoritmalarını kullanabilir hale geliyoruz. Veriden öğrenen yapay zeka. Hocam, veriden öğrenen yapay zeka çok doğru. Evet, çünkü makine öğrenmesi ayrı. Yapay zeka çok geniş bir alan. Evet, makine öğrenmesi, deep learning falan gibi bir şeyler var.
Material translation ekleyen ruthless