YAPAY ZEKANIN TEMEL ANATOMİSİ

Digital Report / Mayıs 2020

Bugün yapay zeka olarak genellediğimiz çalışmaların ardında algoritmalar ve onlara işlerlik kazandıran sinirsel ağlar yatıyor. Bunun üzerinde ise bilişim sistemleri ve algoritmaların hayata geçirildiği derin öğrenme teknikleri var.
Yapay zeka, insan zekasının net bir tanımına dayanarak bunu makinelere uygulamak için 1955 yılında akademik hayata giriş yaptı. Günümüze geldiğimizde, yapay zeka teknolojilerini üç katmanda incelemek mümkün. Bugün yapay zeka örneklerinin çoğu derin öğrenme olarak da adlandırılan derin sinirsel ağlar sayesinde ortaya çıkıyor.

Makine nasıl karar veriyor?
Bunlar için makinelerin karar verme mekanizmalarını etkinleştiren algoritmalar kullanılıyor. Bu algoritmalar arasında yapay sinirsel ağlar, Bayezyen çıkarımlar ve evrimsel bilişim yer alıyor. Yapay sinirsel ağlar, katman sayısına ve sinir uçlarının birbirine nasıl bağlandığına bakılarak kategorilere ayrılıyor.

Algoritmaları çalıştırmak için ne gerekiyor?
İkinci katman, bu algoritmaları çalıştıracak bilişim teknolojilerinden oluşuyor. Bilişim gücünü artıran sistemler, yapay zekanın şu anki etkisini güçlendiriyor ve 2010’ların başından bu yana hayatımızdaki derin öğrenme sistemleri, yapay zekanın görünür etkilerini ortaya çıkartıyor.

Temel uygulamalar
Belirli alanlarda uygulamaya dökülen algoritmalar ise en üstteki katman ve destekli öğrenme, bilgisayar görüşü, makine görüşü, doğal dil işleme (NLP), tavsiye sistemleri olarak karşımıza çıkıyor.

Yapay zeka algoritmalarının geleceği kuantum bilişime bağlı
Önümüzdeki dönemde algoritma tasarımı ve bu uygulamaların belirli alanlardaki uygulamalarında gelişmelerin çoğaldığını göreceğiz. Özellikle bu sayıda da yer verdiğimiz kuantum bilişimdeki kilometre taşları aşıldıkça yapay zeka çalışmaları da kademe atlayacak.

Yapay sinirsel ağlar (ANN) nasıl çalışır?
İnsan beyninden ve içerisindeki sinirsel ağdan esinlenen popüler bir makine öğrenim tekniği olan yapay sinirsel ağlar, birbirine bağlı nöronlardan oluşuyor.

Her nöron girdiyi önceden belirlenmiş bir matematiksel fonksiyonla işliyor ve çıktısı diğer nöronlar için girdi haline geliyor. Bir yapay sinirsel ağda girdi ve çıktı katmanlarının yanı sıra, gizli bir katman da yer alıyor. Buradaki nöronlar ise girdi ve çıktı arasındaki işlemleri gerçekleştirmeye yarıyor. Yapay sinirsel ağlar, karar alma, gelişmiş tahminler, görüntü tanıma ve robotik alanlarında bilim dünyasına hizmet ediyor. Bu ağlar da kendi içinde derinlik ve yapıya göre çeşitleniyor.

Derinliğe göre sinirsel ağlar
Örneğin yapay zeka çalışmalarının yeni başladığı 1950’lerdeki sığ ağlar, bugünkü karmaşık işlemleri yapabilmekten çok uzaktı.

Tek bir katmandaki nöronlar basit matematiksel işlemlerde bile zorlanabiliyorlar. Buradaki asıl ilerleme, son 10 yılda merkezi işlemcilerin ve grafik işlemcilerin gücünün artmasıyla yaşandı ve bilimciler derin ağları kabul edilebilir bir sürede eğitmeye başladılar. Sonrasında ise araştırmaların ana odağı yapay sinirsel ağlar ve derin öğrenme teknikleri oldu.

Yapıya göre sinirsel ağlar
Derin ağlar, farklı yapılar üzerinde oluşturulabiliyorlar.

Tekrarlı sinirsel ağlar, önceden elde edilen verileri kullanarak işlem yaptıklarından özellikle doğal dil işleme (NLP) gibi alanlarda etkili oluyor. Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sesli asistanlar ise bu yapının en iyi çıktısı oldu.

Bir diğer ağ yapısı ise kıvrımlı olarak adlandırılıyor. Bu yapı, daha çok görüntü tanıma gibi işlemler için kullanılıyor.

Bu sistemlerin farkı ise en az bir katmanda matrix dağılımı yerine kıvrımlı dağılım kullanmaları ve özel bir doğrusal işlem düzlemi oluşturmaları ile açıklanabilir.

Üçüncü tip ve insan beynine daha yakın olan ağlar ise kapsül adıyla anılıyor. Kapsüllerden oluşan ve içerisindeki her nöronun belirli bir işlemden sorumlu olduğu bu ağların iç mekanizmaları birbirinden bağımsız işleyebiliyor. Böylece kapsül sinirsel ağlar paralel çalışabiliyorlar.

Yüz tanıma, kapsül ağların en popüler kullanım alanlarından birisi. Elde ettikleri çıktıları bilgi olarak depolayan kapsül ağlar, önceki algoritmalara göre hata oranlarının yüzde 45 düşmesini sağlıyor.

Digital Report / Seçilmiş İçerikler


Digital Report Sayılar