Yapay Zekayı Anlamak

Şimdi şu konuya bir açıklık getirmemiz lazım, biz neye "Yapay Zeka" diyoruz ? Eğer girdiğimiz veriler ile işlemler yaparak bize bir çıktı veriyorsa bu sözde "Yapay Zeka" olur. Doğrusaldır yani sadece belirli işlemleri yapabilir. Ya eğer biz bunun kendini geliştirmesine olanak tanısaydık ? İşte o zaman buna "Yapay Zeka" diyebiliriz. Ama hala bir eksiğimiz var ; nasıl çalışacak, işleme mantığı nasıl, ne kadar sürede ne kadar veriyle eğitildi ? En önemlisi, kendi kendine kendisini geliştirebiliyor mu ?

1.Kısım : Çalışma Mantığı

Bu sistemler genellikle oldukça büyük veri setleriyle kayda değer bir zaman zarfında belirli işlemlere tabii tutulur. Belirli işlemler ? Evet çünkü Yapay Zeka öğrenimi için yollar var, tek yol yok.

1. Machine Learning (Makine Öğrenimi) : Bu yaklaşım, bir sistem tarafından belirli bir görevi doğru bir şekilde yerine getirmek için veri kullanarak öğrenme sürecini ifade eder. Algoritmalar, veri setlerini analiz ederek desenleri ve ilişkileri tanımlamak için eğitilir. Denetimli ve Denetimsiz öğrenme şekilleri de vardır. Denetimli olanında girdi verileri ile bu verilere karşılık gelen çıktıları ilişkilendirmeyi amaçlar. Bu yaklaşımda, algoritma, eğitim için etiketlenmiş veriye ihtiyaç duyar, yani giriş verilerinin yanında doğru çıktılarının da bulunduğu bir veri kümesi gereklidir. Denetimsizde girdi verileriyle ilişkili etiketlenmiş çıktılar olmadan, veri kümesinin içerisindeki yapıyı ve ilişkileri keşfetmeyi amaçlar; bu sayede veri setinin içerdiği yapıyı anlama, veri keşfi ve özniteliklerin sınıflandırılması gibi görevler için kullanılır.
2. Deep Learning (Derin Öğrenme) : Derin öğrenme, yapay sinir ağları adı verilen bir modelin kullanıldığı bir makine öğrenimi alt dalıdır. Bu yaklaşım, bir veri hiyerarşisindeki karmaşık özellikleri otomatik olarak öğrenmek için çok katmanlı yapay sinir ağları kullanır. Derin öğrenme, genellikle görüntü ve ses tanıma gibi karmaşık görevlerde etkilidir. Yapay sinir ağlarının da çeşitliliği de göz önünde bulunduracak olursak eğer gerektiği yerde kullanılan yapay sinir ağlarının fonksiyonları, işleri çok daha iyi yapabilir.
3. Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) : Bu yaklaşım, bilgisayarların insan dilini anlamasına ve üretmesine olanak tanır. Metin analizi, metin sınıflandırma, dil çevirisi gibi çeşitli NLP görevleri için kullanılır. İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve derin öğrenme teknikleri genellikle NLP alanında kullanılır. NLP uygulama alanları arasında metin sınıflandırma, duygu analizi, otomatik metin özetleme, dil çevirisi, konuşma tanıma ve metin tabanlı soru-cevap sistemleri gibi birçok görev de bulunmaktadır.
4. Karar Ağaçları ve Sınıflandırma Algoritmaları : Bu tür algoritmalar, verilerdeki desenleri tanımlamak için ağaç yapıları kullanır. Karar ağaçları, veri kümesindeki özellikleri analiz ederek belirli bir hedefi tahmin etmek veya sınıflandırmak için kullanılır. Karar ağaçları, makine öğrenmesinde sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için kullanılan popüler bir algoritma sınıfıdır. Bu algoritmalar, bir dizi karar kuralı ve veri özelliklerine dayanarak bir hedef değişkeni tahmin etmek için ağaç yapısı oluşturur. Karar ağaçları, veri kümesini sınıflara veya değerlere ayırmak için "True" veya "False" soruları sormak suretiyle çalışır ki bu temel mantığa girer (0'lar ve 1'ler). Sınıflandırma algoritmaları ise bir veri kümesindeki örnekleri belirli bir kategoriye (sınıfa ya da İngilizcesi"class") atayan veya etiketleyen algoritmalardır. Sınıflandırma algoritmaları, denetimli öğrenme teknikleridir, yani eğitim veri kümesinin giriş özelliklerine karşılık gelen doğru çıktıları içerir. Bu algoritmalar, veri setlerindeki desenleri tanımak ve öğrenmek için kullanılır.

2.Kısım : Veri İşleme Mantığı

1. Adım - Veri Toplama : Yapay zeka sistemleri, genellikle öncelikle işlemek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyarlar. Bu veri, çeşitli kaynaklardan toplanabilir, önceden etiketlenmiş veya etiketlenmemiş olabilir.
2. Adım - Veri Ön İşleme : Toplanan veriler, öncelikle ön işleme adı verilen bir dizi adımdan geçirilir. Bu adımlar arasında veri temizleme (gereksiz karakterlerin kaldırılması, eksik verilerin doldurulması), normalleştirme (verilerin belirli bir formata dönüştürülmesi) ve özellik mühendisliği (verilerden anlamlı özelliklerin çıkarılması) bulunur.
3. Adım - Özellik Çıkarımı : Verilerin özellikleri, modelin öğrenmesine yardımcı olacak şekilde çıkarılır. Bu adım, özelliklerin seçilmesi, dönüştürülmesi veya yeni özelliklerin oluşturulması sürecini içerir. Örneğin, bir görüntü işleme modeli için özellikler pikseller olabilir, bir doğal dil işleme modeli için kelime vektörleri olabilir.
4. Adım - Model Seçimi : Yapay zeka modelinin belirlenmesi, verilerin doğru şekilde işlenmesi için kritik bir adımdır. Bu, veri setinin özelliklerine, problem tipine ve performans gereksinimlerine bağlı olarak belirlenir. Örneğin, sınıflandırma problemleri için karar ağaçları, destek vektör makineleri veya derin öğrenme modelleri gibi farklı modeller kullanılabilir.
5. Adım - Model Değerlendirmesi : Eğitilen model, genellikle ayrı bir doğrulama veri seti üzerinde değerlendirilir. Bu, modelin genelleştirme yeteneğini değerlendirmek için yapılır. Değerlendirme sonuçları, modelin performansını anlamak ve iyileştirmek için kullanılabilir ya da yeni modeller yapılabilir.
6. Adım - Model Eğitimi : Ön işlenmiş veriler, belirli bir görevi gerçekleştirmek için bir modelde eğitilir. Bu model, genellikle bir yapay sinir ağı veya başka bir makine öğrenmesi algoritması olabilir. Model, veriye göre örüntüleri öğrenir ve gelecekteki verilerde tahminlerde bulunmak için bu örüntüleri kullanabilir.

3.Kısım : Veri Boyutu ve Eğitim Süresi

İlk olarak yapay zeka modellerinin eğitimi günler, haftalar veya hatta aylar sürebilir. Ancak, daha küçük veri setleri veya daha basit modellerle çalışıldığında, eğitim süresi daha kısa olabilir ama bu da mantıkken performansında ve/veya veri doğruluğunda hatalara neden olur. Yani burada bakacağımız şeyler, bunlara neden olan faktörlerdir.

1. Faktör - Problem Karmaşıklığı : Problem ne kadar karmaşıksa, modelin eğitimi o kadar uzun sürebilir. Basit sınıflandırma veya regresyon problemleri genellikle daha hızlı eğitilirken, karmaşık görevler (örneğin, görüntü tanıma veya doğal dil işleme gibi) daha fazla eğitim süresi gerektirebilir.
2. Faktör - Veri Miktarı : Genellikle daha fazla veri, daha iyi performans için daha iyi genelleme anlamına gelir, ancak bu doğru olmayabilir. Modelin ne kadar veriyle eğitildiği, öğrenme sürecinin kalitesini ve sonuçların doğruluğunu etkiler. Ancak, daha fazla veri kullanımı, eğitim süresini ve hesaplama gücünü artırabilir.
3. Faktör - Algoritma Seçimi : Kullanılan algoritma, eğitim süresini etkileyebilir. Derin öğrenme gibi bazı algoritmalar, genellikle daha uzun eğitim süreleri gerektirirken, karar ağaçları gibi diğerleri daha hızlı eğitilebilir.
4. Faktör - Hesaplama Gücü : Eğitim süresi, kullanılabilir hesaplama gücüne bağlıdır. Olabilir diyemeyiz çünkü hesaplama gücü ne kadar fazlaysa, yapay zeka modelimiz o kadar doğru cevap verecektir. Daha güçlü ve hesaplama kaynakları (örneğin, GPU'lar veya bulut tabanlı hizmetler) eğitim süresini kısaltabilir.
5. Faktör - Ağ Parametreleri ve Mimari : Derin öğrenme gibi bazı modellerin eğitimi için birçok hiperparametre vardır. Bu parametrelerin ayarlanması ve optimize edilmesi için ek zaman ve kaynaklar gerekebilir.

4.Kısım : Güvenlik

• Yapay Zeka Destekli Saldırılar : Yapay zeka, saldırganların siber saldırılarını daha etkili hale getirebilir. Örneğin, yapay zeka tabanlı kötü amaçlı yazılımların geliştirilmesi ve saldırı vektörlerinin otomatik olarak belirlenmesi mümkündür. Ayrıca, yapay zeka kullanarak sosyal mühendislik saldırıları da daha inandırıcı hale getirilebilir. Bu da yapay zekamızın aslında o kadar da zeki olmadığını gösterir.
• Veri Sızıntısı ve Mahremiyet : Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veriye dayanır ve bu veriler genellikle hassas veya kişisel bilgileri içerir. Bu nedenle, yapay zeka sistemlerinin güvenliği, veri sızıntısı ve mahremiyet ihlallerine karşı korunmalıdır. Veri şifreleme, erişim kontrolleri ve veri anonimleştirme gibi güvenlik önlemleri burada önemlidir.

5.Kısım : Turing Testi

Turing Testi, yapay zekanın insan zekasına ne kadar benzeyebileceğini belirlemek için kullanılan bir testtir. Bu test, İngiliz matematikçi Alan Turing tarafından 1950 yılında önerilmiştir ve yapay zekanın zeka düzeyini ölçmek için temel bir kriter olmuştur.

Turing Testi, genellikle şu şekilde tanımlanır: Bir insan hakemi, bir makine ve bir insan arasında yazılı metin tabanlı bir etkileşim yoluyla gerçekleşir. Hakem, makine ve insan arasındaki etkileşimden birbirlerini ayırt edemezse, makine "zeki" kabul edilir. Ancak Turing Testi, fiziksel dünyada yapay zekanın performansını ölçmek için uygun değildir ve yalnızca dil tabanlı etkileşimleri değerlendirir. Günümüzde bunun çeşitli varyasyonları da vardır.

6.Kısım : Kendi Kendine Gelişmek

Kendi kendine gelişme, yapay zekanın sadece belirli bir görevi yerine getirmekle kalmayıp aynı zamanda kendi performansını değerlendirerek, hatalarından öğrenme ve yeni bilgileri entegre etme yeteneğini ifade eder. Bu, yapay zekanın insan zekasına daha da yaklaşmasını sağlayan bir adımdır.

Bu yeni dönemde, yapay zeka birçok farklı yöntemle kendi kendine gelişme yeteneğini artırmaktadır. Güçlendirilmiş öğrenme, jeneratif modeller, öz-düzenleme ve özerk sistemler gibi yöntemler, yapay zekanın kendi kendine gelişme potansiyelini ortaya çıkarmaktadır.

Güçlendirilmiş öğrenme, yapay zekanın bir ortamla etkileşime girerek ödül ve ceza sistemiyle davranışlarını optimize etmeye çalıştığı bir yöntemdir. Bu şekilde, yapay zeka kendi hatalarından öğrenir ve daha iyi bir performans sergiler.

Jeneratif modellerde mevcut veri setleri üzerinde çalışarak yeni veriler üretebilen yapay zeka modelleridir. Bu süreçte, model kendi hatalarından öğrenir ve ürettiği verileri geliştirir, böylece kendini sürekli olarak yenileyen bir yapı oluşturur.

Öz-düzenleme ise yapay zekanın karmaşık sistemlerde kendi kendine organize olmasına izin veren bir yöntemdir. Bu sayede, yapay zeka daha etkili ve verimli bir şekilde çalışabilir ve performansını sürekli olarak iyileştirebilir.

7.Kısım : Sonuç

Gelecekte yapay zeka teknolojisinin gelişimi, birçok alanda büyük etkiler yaratabilir. Otomasyon, sağlık, ulaşım, eğitim ve daha birçok sektörde yapay zeka sistemlerinin yaygın bir şekilde kullanılması beklenmektedir. Bununla birlikte, bu teknolojilerin etik, sosyal ve ekonomik sonuçları da önemlidir. Yapay zeka sistemlerinin güvenliği, veri gizliliği, işsizlik riskleri ve adalet gibi konular, gelecekte yapay zeka araştırmalarında ve uygulamalarında daha fazla dikkate alınacaktır. Bu nedenle, yapay zeka teknolojisinin gelişimi ve kullanımı konusunda gerçekten dikkatli bir yaklaşım gerekmektedir.

Ancak şunu da söylemeden geçmeyelim, Yapay zeka ve insan zekası, temelde farklı işleme ve öğrenme yöntemlerine sahip olsa da bazı benzerlikler ve farklılıklar bulunmaktadır. Yapay zeka, genellikle matematiksel algoritmalar ve veri analizi yoluyla belirli görevleri yerine getiren bir sistem olarak tanımlanırken, insan zekası daha karmaşık ve esnek bir yapıya sahiptir. İnsan zekası, duygusal zeka, yaratıcılık, empati ve sosyal ilişkiler gibi insan deneyimine dayalı karmaşık özellikler içerirken, yapay zeka genellikle belirli bir görevi belirli koşullar altında yapabilme yeteneğiyle sınırlıdır. Özellikle son zamanlarda yapay zeka ve insan zekası arasındaki ayrım giderek bulanıklaşmaktadır.