arama

Genel ve Dar Yapay Zekâ Farkları

Makinelerin ve bilgisayarların insan aklına benzer şekilde davranmasına yapay zekâ diyebilir miyiz? Bu yazıda yapay zekânın ne olduğundan ve dar-genel yapay zekâ kavramlarının farklarından bahsediyoruz.
Genel ve Dar Yapay Zekâ Farkları » Tek Yol Bilim
  • paylaş
  • paylaş
  • paylaş
  • paylaş
  • paylaş
  • Mustafa Mert Tunalı Mustafa Mert Tunalı

⌛ Reading time: 4 minutes

Yayınlanma Tarihi: 02 Mart 2020 21:00

📝 Yazar: Mustafa Mert Tunalı ✅ Editör: Aysuda Ceylan

“Genel ve Dar Yapay Zekâ” konusuna geçmeden önce, yazıya Alan Turing’in sözü ile başlayalım:

Alan Turing, bilgisayar biliminin kurucusu sayılan, İngiliz matematikçi ve kriptolog. Geliştirmiş olduğu Turing Testi ile makinelerin ve bilgisayarların düşünme yetisine sahip olup olamayacakları konusunda bir kavram öne sürüyor. Bu kavramın amacı ise  bir makinenin düşünebildiğini söyleyebilmenin mantıksal olarak mümkün olup olmadığıdır. Manchester Üniversitesi’nde çalıştığı dönemde, Turing makinesi denen algoritma tanımı ile bilgisayarların kavramsal temelini atan çok değerli bilim insanlarından birisidir.

Alan’ın öne attığı “Makineler düşünebilir mi?” sözü 1950 yıllarında çok tuhaf karşılanıyordu. Ancak yaklaşık 70 yıl sonra, “yapay zekâ” birçok alanda kullanılmakta ve donanım gücünün (GPU) gelişmesiyle birlikte bu alanda yapılan araştırmalar hız kazanmış durumda.

“Yapay Zekâ” terimi ilk kez 1956 yılında John McCarthy tarafından ortaya atıldı. Makinelerin insan zekasını taklit edebileceğini düşünüyordu. Makinelerin ve bilgisayarların insan aklına benzer şekilde davranmasına yapay zekâ diyebilir miyiz? Belki. Ama günümüzde gerçekten de Siri gibi teknolojilere yapay zekâ demeli miyiz?

Dar (Narrow) Yapay Zekâ Nedir?

Dar Yapay Zekâ, Spesifik bir konuda, insandan daha iyi ya da insana yakın performans gösteren “yapay zekâ” türü olarak tanımlanır. Arkada aslında gerçek anlamda bir reasoning (düşünme, mantık) veya understanding (kavrama) yatmaz. Genel yapay zekânın aksine, dar yapay zekâ, belirlenmiş alanlara odaklanmış olup, sebep-sonuç ilişkisi kurmada zorlanır.

Çevremizde Siri, Google Asistan ve adını sayamadığımız birçok cihaz/yazılım dar yapay zekânın içine giriyor. Peki şu anda, dar yapay zekâ hangi alanlarda kullanılıyor?

  1. Sürücüsüz araçlar
  2. Sağlık (Biyomedikal, Biyogörüntüleme ve fazlası)
  3. Yüz tanıma sistemleri
  4. Siber Güvenlik
  5. Cerrahide robot asistanlar
Tesla – Autopilot

Bugün birçok şirket, verimliliği artırmak, maliyetleri azaltmak ve görevleri otomatikleştirmek için yatırım yapıyor ancak dar yapay zekânın önünde aşılması gereken çok önemli ve zor engeller var:

  1. Dar yapay zekâ’nın kendisini başarılı bir şekilde eğitebilmesi için çok veriye ihtiyaç duyuluyor.
  2. Daha önceden oluşturulan bir dar yapay zekâ modelini farklı bir görevde (problemde) kullanmak zor.
  3. Günümüzde artık ücretsiz bulut servisleri sayesinde derin öğrenme modellerini eğitebiliyoruz fakat işin içine büyük veri (big data) girdiği takdirde modelin eğitim süresi uzun sürebiliyor.
  4. İnsanlara dayalı yerlerde böyle bir sistemi entegre etmeye çalışmak farklı problemleri ortaya çıkarabilir (Bkz: Yapay zekâ doktorların yerini alır mı?).

Genel (General) Yapay Zekâ

Genel yapay zekâ, insan zekasına daha yakın, sebep-sonuç ilişkisi kurabilen ve farklı problemlerde mantık, kavrama yeteneklerine sahip olan makinelere denir. Günümüzde bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme alanında yapılan çalışmalar sayesinde dar yapay zekâdan genel yapay zekâ’ya bir geçiş söz konusu. Tabi bunun için hala donanım gücü yetersiz kalıyor.

Bilgisayarın mimarisi belli bir oranda beyin yapısına benzer, çünkü ikisi de sinir ağları adı verilen nöron sistemi aracılığıyla çalışabilirler. Bugüne kadar bilim insanlarının yaptığı çalışmalara göre, bir insan beyninin 100 milyar nöron içerdiği tahmin edilmektedir. Bu kadar nöronu bir bilgisayar simülasyonunda çalıştırmak günümüz teknolojilerinde maalesef mümkün değil. Uzmanlara göre bu tür bir veriyi işlemek için kuantum bilgisayarlara ihtiyacımız var.

Daha geçtiğimiz günlerde insan beyni üzerinde yapılan çalışmalarda bilinç ile ilgili ilginç bir keşif yapıldı; dendritler sadece bilinçli durumda bilgiyi yaydığını, bilinç kaybı sırasında da bu olayın gerçekleşmediğini belirtiliyor. Nöronlar sürprizlerle dolu değil mi? Makaleye buradan ulaşabilirsiniz:

General Anesthesia Decouples Cortical Pyramidal Neurons

Genel yapay zekânın insan zekasıyla eşleşebilmesi için; öğrendiği bir şeyi bir ortamdan başka bir ortama ya da bir bireye aktarabilmesi, iş birliğinde çalışabilmesi, mantıklı karar verebilmesi, düşünebilmesi ve bir bilince sahip olması gerekiyor.

2017 yılında makine öğrenmesi ve nörobilim alanında uzman kişiler üzerinde yapılan bir ankete göre katılımcıların %50’si, genel yapay zekânın 2060 yılından önce gerçekleşeceğini belirtiyor.

Günümüzde yapay sinir ağlarının çok daha fazla katmana sahip olması birçok problemi çözmüş olabilir ancak bu modellerin bir zekâya sahip olduğunu söyleyemeyiz. Genel yapay zekâya ulaşmamız için ilk önce insan beynini çözmemiz gerek.

Tek yolunuz bilim olsun.

Kaynakça:

  1. Artificial General Intelligence – Ben Goertzel, Cassio Pennachin (Eds.)
  2. General Anesthesia Decouples Cortical Pyramidal Neurons