MUHAMMED ÞAMÝL GENÇOSMANOÐLU

MAKÝNALARIN ÖÐRENME SERÜVENÝ: YAPAY ZEKÂ

• admin
• 26 Þubat 2025
• Yazar
• 4945 Görüntüleme

MAKÝNALARIN ÖÐRENME SERÜVENÝ: YAPAY ZEKÂ

Bugün yapay zeka dediðimizde, yapay zekanýn insan hayatýna saðladýðý kolaylýklardan hemen sonra, zamanla insanýn yerine ikame edilen, dünyanýn sonunu getirecek olan vs. olumsuz þeylerden bahsediliyor. Bu böyle midir? Gelin bunu anlamaya çalýþalým.

Ýnsan anlamadýðý þeyden korkar. Bazýlarýmýz itiraf etmese de aslýnda yapay zekadan korkuyor. Korkulacak bir boyut alabilir mi? Kontrol edilmezse evet… Kontrol etmek için de anlamak lazým. Adým adým yapay zekayý anlamaya çalýþalým.

En basit anlamýyla, insan gibi düþünebilen ve öðrenebilen makinelerdir. Yapay zeka, dünya tarihinde bir dönüm noktasý olacaða benziyor. Diðer dönüm noktalarýný baþlatanlar ve yönetenler, tüm dünyayý nasýl yönlendirdiyse, burada da yapay zekayý kullananlar dünyayý yönlendirecek güce sahip olacak. Týpký sanayi devrimini baþlatanlar gibi. Batý dünyasý, sanayi devrimini gerçekleþtiren taraf oldu ve hala da bugün onun ekmeðini yemeye devam ediyor.

Yapay zeka bir alettir, öncelikle bu tespiti yapalým. Bir aletin kullanýmýna göre o aletin mahiyeti deðiþebilir. Örneðin, jilet iyi bir cerrahýn eline geçerse insanýn hayatýný kurtarýr. Ama ayný jileti bir katil kullandýðý zaman cinayete sebep olur. Kullanýlan malzeme ayný, fakat sonuçlar farklý.

Yapay zeka tam da böyle bir þey. Bu devrim niteliðindeki geliþme, insanlýðýn sonunu da getirebilir, insan hayatýna çok büyük kolaylýklar da saðlayabilir. Bu, bizim göstereceðimiz tavra baðlý, takýnacaðýmýz tutuma baðlý. Þunu da ifade etmek istiyorum: Bu sadece bizim þahsi tavrýmýzla yeterli olacak bir durum deðil. Bu olay, tüm dünyanýn birlikte takýnacaðý bir tutumla iþin fayda boyutunda kalabilir. Bu teknoloji kötüye kullanýlmaya baþlandýðýnda, güç ve ekonomi küçük bir azýnlýðýn eline de geçebilir. Bu da felaket demek. Ýnsanlýðýn küçük bir azýnlýða köleleþtirilmesi demek.

Öncelikle þunu belirtmek gerekir ki, modern dünyanýn her olgusu gibi yapay zekâ da tarihsel bir baðlam içinde ortaya çýkmýþtýr; yani bir kopuþ deðil, sürekliliðin bir tezahürüdür. Bu teknoloji merkezli ilerlemenin bir sonucu. Teknolojik ilerleyiþ iyi mi kötü mü? Bu ontolojik bir tartýþma konusu. Bu baþka bir yazýnýn konusu, biz konuyu daðýtmadan yapay zekayý anlamaya çalýþýyoruz þimdi.

Zaman içerisinde insanoðlu, insanýn yapmasý gereken þeyleri makinelere yaptýrdý. Tohumu topraða ekmek için sabaný geliþtirdi. Bu sabaný bir hayvana çektirdi, sonra makineler çekmeye baþladý (traktörler). Þimdi de bu traktörleri uzaktan kumanda ederek topraðý sürmeye baþladý. Ýþte geldiðimiz son nokta yapay zeka ile mümkün oldu. Traktörün kendisi deðildir yapay zeka, o bir araç sadece. Traktörü uzaktan çalýþtýrmanýn adýdýr yapay zeka. Yani traktörün tarlayý nasýl süreceðini öðrenmesi. Ýþte þimdi tarif yapabiliriz: Yapay zeka, makinelerin öðrenmesidir. Artýk makineler de insanlarýn yaptýðý gibi öðrenebiliyor. Önceden insanýn hayatýný kolaylaþtýran teknolojik olarak üretilen cihazlarýn kafasý çalýþmýyordu. Bir makineye bir komut veriyorduk, o, ona yüklenen yazýlým sayesinde sürekli o iþi yapýyordu. Artýk öyle deðil. Bu makinelere artýk bir zeka yerleþtirildi. Makineler artýk öðreniyor ve sorunlarla karþýlaþtýðý zaman düþünüp yeni çözümler üretebiliyor.

Makinelerin öðrenmesi, baþlangýçta programlama ve algoritmalarla sýnýrlýyken, zamanla makineler, büyük veriler üzerinde iþlem yaparak, örüntüleri tanýyabiliyor, tahminlerde bulunabiliyor ve insan benzeri kararlar alabiliyor. Bu süreç, makinelerin zamanla daha verimli hale gelmelerini, hatta bazen insanlardan daha doðru kararlar alabilmelerini saðlýyor.

Yapay zekâ dediðimiz þey, sadece bilgisayarlarýn öðrenmesi deðil, ayný zamanda düþünmesi ve karar vermesi için geliþtirilen bir teknolojidir. Biz bilgisayara ne kadar bilgi yüklersek, o, çok fazla veriyi (bilgiyi) analiz ederek doðru kararý vermeye çalýþýr. Burada veri kelimesi çok önemli. Ýþ burada baþlýyor aslýnda. Veri ne demek? Veri kelimesi, tek baþýna bir anlam ifade etmeyen gerçeklerdir. Ham bilgi parçacýðý da denilebilir. Veri iþlendiði zaman bilgiye dönüþür. Veri, sayýlar, metinler, görüntüler, sesler veya diðer formatlarda olabilir. Veri genellikle analiz edilerek anlamlý bilgiye dönüþtürülür. Veri, gözlemler, ölçümler veya araþtýrmalar sonucu toplanan ham bilgilerdir. Veri, günümüzde bilgi çaðýnýn temel taþýdýr. Yapay zekanýn hammaddesi de verilerdir. Biz bilgisayarlara nasýl bir veri yüklersek, o da ona göre bilgi üretecek, analiz yapacak ve çözümler sunacaktýr.

Kýsacasý, yapay zekanýn gýdasý veridir. Ne verirsen onu alýrsýn. Bu deðiþim, oldukça heyecan verici olduðu kadar bazý sorularý da beraberinde getiriyor: Makineler ne kadar öðrenmeli? Ýnsanlarýn yerini alabilirler mi? Bu durum insanlýðýn geleceðini nasýl þekillendirir? Bu teknolojinin faydalarý kadar etik ve toplumsal sorumluluklarý da dikkatle ele alýnmalý.

Yapay zekada kullanýlan kavramlar var. Bu kavramlarý önce öðrenmeli, ona göre yapay zekayý anlamaya çalýþmalýyýz. Yapay zekâyla ilgili temel kavramlar var, önce bu kavramlara göz atalým.

Makine Öðrenmesi (Machine Learning - ML): Makine öðrenmesi, bilgisayarlarýn veriden öðrenmesini ve deneyimlere dayalý tahminlerde bulunmasýný saðlayan bir yapay zekâ dalýdýr. Algoritmalar, verileri kullanarak kendiliðinden öðrenir ve geliþir.

Burada baþka bir kavram çýktý karþýmýza. Algoritma ne demek peki? Algoritma kýsaca yöntem demek. Bir problemi çözmek için kullanýlan yöntemin tasarlanmasýdýr. Algoritma, bir problemi çözmek için izlenen adým adým yol haritasý ya da çözüm yöntemidir. Yani bir problem var ve biz o problemi çözmek istiyoruz, iþte bunun aþamalarýna, yapmamýz gereken iþlemler sýrasýna algoritma deniyor. Algoritmalar, matematiksel hesaplamalardan bilgisayar programlarýna, günlük yaþamdaki karar verme süreçlerine kadar birçok alanda kullanýlýr. Temelde bir "reçete" veya "yol haritasý" gibi düþünülebilir.

Yapay zeka, bir problemi çözmek veya bir karar vermek için algoritmalarý kullanýr. Algoritma, yapay zekanýn "nasýl düþüneceðini" belirleyen bir dizi kuraldýr. Yapay zeka, bu kurallarý kullanarak verilerden öðrenir ve tahminler yapar.

Makine öðrenimi ve yapay zeka genellikle bir arada deðerlendirilir. Kimi durumlarda birbirinin yerine kullanýlýr ancak ayný anlama gelmezler. Tüm makine öðrenimi çözümleri yapay zeka iken, tüm yapay zeka çözümlerinin makine öðrenimi olmamasý önemli bir ayrýmdýr.

En basit anlatýmla, yeni bir yemek yaparken bir tariften yararlanýrýz. Takip ettiðimiz tarifler algoritmadýr. Bilgisayar dediðimiz þey, aslýnda algoritmalarla çalýþýr. Her iþlem, bilgisayarýn çözmesi gereken bir algoritmaya dayanýr.

Yapay zekaya menemen yapmasýný söylediðimizde, aslýnda ondan bir dizi karmaþýk iþlemi gerçekleþtirmesini istiyoruz. Bu süreç, yapay zekanýn nasýl çalýþtýðýný anlamak için eðlenceli bir örnek olabilir. Ýþte yapay zekanýn menemen yapmak için hangi aþamalardan geçeceðini, sýradan bir vatandaþýn da anlayacaðý þekilde açýklýyorum:

Yapay zekâ nasýl çalýþýr?

1.           Veri Toplama → Yapay zekâ önce bilgileri (verileri) toplar. Örneðin, bir yapay zekâ kedi ile köpeði ayýrt etmeyi öðreniyorsa, binlerce kedi ve köpek fotoðrafý ile eðitilir.

2.           Öðrenme (Algoritma Ýþler) → Algoritma, bu fotoðraflardaki desenleri (örneðin, kulak þekli, burun yapýsý, tüy uzunluðu) analiz eder ve farklarý öðrenir.

3.           Karar Verme → Yeni bir fotoðraf geldiðinde, yapay zekâ öðrendiði bilgilere göre bunun kedi mi yoksa köpek mi olduðuna karar verir.

Yani, yapay zekâ insanlarýn yaptýðý gibi deneyimlerden öðrenerek kararlar verebilir. Ama aslýnda onun yaptýðý, çok büyük miktarda bilgiyi çok hýzlý iþleyerek mantýklý tahminlerde bulunmaktýr.

Daha anlaþýlýr olmasý için yapay zekaya menemen yapmasýný söyleyelim. Biz bunu söylediðimizde, aslýnda ondan bir dizi karmaþýk iþlemi gerçekleþtirmesini istiyoruz. Bu süreç, yapay zekanýn nasýl çalýþtýðýný anlamak için anlaþýlýr bir örnek olabilir. Ýþte yapay zekanýn menemen yapmak için hangi aþamalardan geçeceðini, bu iþi nasýl yapacaðýný açýklayým.

Yapay zeka, týpký bir aþçý gibi çalýþýr: Eðer yapay zekâya "Menemen yap" desek, bunu gerçekleþtireceði aþamalar þöyledir:

1.           Tarifi bilir: Menemenin nasýl yapýldýðýný öðrenir.

2.           Malzemeleri kontrol eder: Buzdolabýnda neler olduðuna bakar.

3.           Adýmlarý takip eder: Soðaný doðrar, tavayý ýsýtýr, yumurtalarý kýrar.

4.           Piþirir ve servis yapar: Menemeni hazýrlar ve size sunar.

1. Talimatý Anlama

•             Siz: "Yapay zeka, bana menemen yap."

•             Yapay Zeka: Bu talimatý anlamak için doðal dil iþleme (NLP) kullanýr.

o            "Menemen" kelimesini tanýr.

o            "Yap" eylemini anlar.

o            Menemenin bir yemek olduðunu ve tarifini bilmesi gerektiðini fark eder.

2. Tarifi Bulma

•             Yapay Zeka: Menemen tarifini bulmak için internette arama yapar veya kendi veri tabanýndaki tarifleri kullanýr.

o            Örneðin: "Menemen tarifi: Domates, biber, yumurta, soðan, yað, tuz, karabiber."

3. Malzemeleri Kontrol Etme

•             Yapay Zeka: Menemen yapmak için gerekli malzemelerin olup olmadýðýný kontrol eder.

o            Örneðin: "Buzdolabýnda 2 yumurta, 3 domates, 1 biber var. Soðan ve yað da var. Malzemeler tamam!"

4. Adýmlarý Planlama

•             Yapay Zeka: Menemen yapmak için gereken adýmlarý sýralar.

o            Örneðin:

1.           Soðaný doðra.

2.           Biberi doðra.

3.           Domatesleri doðra.

4.           Tavaya yað koy ve ýsýt.

5.           Soðaný ve biberi kavur.

6.           Domatesleri ekle ve piþir.

7.           Yumurtalarý kýr ve karýþtýr.

8.           Tuz ve karabiber ekle.

9.           Piþir ve servis yap.

5. Fiziksel Ýþlemleri Gerçekleþtirme

•             Yapay Zeka: Eðer bir robotik sisteme baðlýysa, bu adýmlarý fiziksel olarak gerçekleþtirir.

o            Örnek:

             Robot kollarýyla soðaný doðrar.

             Tavayý ocakta ýsýtýr.

             Malzemeleri sýrayla tavaya ekler.

             Yumurtalarý kýrar ve karýþtýrýr.

             Piþirme süresini takip eder.

•             Yapay Zeka: Eðer bir robotik sisteme baðlýysa, bu adýmlarý fiziksel olarak gerçekleþtirir.

o            Örnek:

             Robot kollarýyla soðaný doðrar.

             Tavayý ocakta ýsýtýr.

             Malzemeleri sýrayla tavaya ekler.

             Yumurtalarý kýrar ve karýþtýrýr.

             Piþirme süresini takip eder.

6. Kontrol ve Düzeltme

•             Yapay Zeka: Menemenin doðru piþip piþmediðini kontrol eder.

o            Örneðin: "Domatesler yeterince piþti mi? Yumurtalar tam kývamýnda mý?"

o            Eðer bir hata varsa (örneðin, yumurtalar çok piþmiþse), bir sonraki sefere daha iyi yapmak için öðrenir.

7. Servis Yapma

•             Yapay Zeka: Menemeni bir tabaða koyar ve size servis eder.

o            Örneðin: "Menemen hazýr! Afiyet olsun!"

Yapay Zekanýn Kullandýðý Teknolojiler:

1.           Doðal Dil Ýþleme (NLP):

o            Sizin "Menemen yap" talimatýnýzý anlar.

2.           Bilgi Tabaný ve Arama:

o            Menemen tarifini bulur ve malzemeleri kontrol eder.

3.           Planlama Algoritmalarý:

o            Menemen yapmak için gereken adýmlarý sýralar.

4.           Robotik ve Bilgisayarlý Görü:

o            Malzemeleri doðrar, tavayý kullanýr ve piþirme sürecini kontrol eder.

5.           Makine Öðrenmesi:

o            Piþirme sürecinde hata yaparsa, bir sonraki sefere daha iyi yapmak için öðrenir.

Eðer yapay zeka bir robot deðilse (örneðin, bir ses asistaný gibi), size tarifi söyler ve adým adým yönlendirir:

•             Yapay Zeka: "Önce soðaný doðra. Sonra tavaya yað koy ve ýsýt..."

•             Siz: Adýmlarý takip ederek menemeni kendiniz yaparsýnýz.

Sonuç:

Yapay zeka, menemen yapmak için týpký bir insan gibi düþünür ve hareket eder. Tek fark, bunu çok hýzlý ve hatasýz yapabilmesidir. Tabii ki, bu teknoloji henüz her evde yok, ama gelecekte yapay zeka destekli robotlar mutfaðýmýzda bize yardýmcý olabilir!

Not: Bu yazýnýn son kýsmý yapay zeka tarafýndan yazýlmýþtýr.