Yapay Zeka Nedir? Tony Stark Rehberliğinde Yapay Zeka

Marvel evreni, neredeyse 80 yıl önce Jack Kirby ve Stan Lee tarafından yaratılan bazı çizgi romanlardan esinlenir. Yapay zekâ, film sektöründe oldukça sık kullanılır ve bu anlamda Marvel  filmleri de ilk sıralarda yer alır. Filmler, genellikle matematik, mühendislik ve yapay zekâ ile ilgili inanılmaz bilgiler içerir. Eğer bir Marvel hayranı iseniz, Iron Man filmlerinde Tony Stark'ın kişisel yapay zekâ programı olan Jarvis'i muhtemelen fark etmişsinizdir. Çizgi roman evreninde Tony'nin aile uşağı ve daha sonra Avengers Mansion'ın bekçisi olan Edwin, Jarvis karakterine dayanır. Jarvis, bilgi toplayarak ve çeşitli simülasyonları değerlendirerek, Iron Man kostümü içerisinde Tony Stark'ın operasyonlarını doğru yürütmesine ve tam potansiyeline ulaşmasına yardımcı olur.

Oldukça zeki, duygusal ve gerçeklerden haberdar olan Jarvis aynı zamanda Tony'nin evini de kontrol eder. Herhangi bir soruyu yanıtlayabilen, internete bağlanabilen, yönetici kararları verebilen, ayrıca emirleri uygulayabilen ve hatta patronuyla arsızca şakalaşabilen farklı bir kişiliğe sahiptir. Jarvis, Tony'nin dijital yardımcısı, sırdaşı, karakterinin ayrılmaz bir parçası ve genellikle her filmin sonunda hala hayatta olmasının tek nedenidir.

Iron Man ile Tony Stark'ın yapay zekâyı başka bir düzeye taşıyarak teknoloji meraklılarına ilham vermeyi başardığı görülür. Yapay zekâ konusuna derinlemesine girmeden önce Marvel filmlerini izlemeniz bu alandaki deneyiminizi önemli ölçüde etkileyebilir.

Yapay Zekâ Nedir?

Yapay zekâ yani kısaca AI, insan becerisi ile yapılabilen öğrenen makineler yaratmakla ilgilenen teknoloji biliminin geniş kapsamlı bir bölümüdür. Entelektüel süreçlere sahip sistemler geliştirmek için projelere uygulanan AI, bir dizi farklı öğrenme şeklini içerisinde barındırır. İnsan zekâsını makinelerde kopyalama veya simüle etme çabasını ifade eden yapay zekânın en yaygın uygulama alanları şu şekilde sıralanabilir:

• Müşteri Hizmetleri
• Konuşma Tanıma
• Öneri Sunma

Çoğu insanın yapay zekâ terimini duyduğunda aklına ilk gelen şey makineler ve robotlardır. Bunun en büyük nedeni, fantastik, bilim kurgu alanında yapılan film ve yazılan romanların, dünyayı alt üst eden insan beynine sahip makineler hakkında inanılmaz hikâyeler anlatmasıdır.

Yapay zekânın hedefleri arasında insanın bilişsel aktivitesini taklit etmek yer alır. Bu alanda yapılan araştırma ve ortaya çıkan gelişmeler, öğrenme, akıl yürütme ve algılama gibi etkinliklerin taklit edilmesinin şaşırtıcı derecede hızlı adımlarla ilerleme kaydettiğini gösterir. Hatta bazıları, yenilikçi araştırmacıların yakında insanların herhangi bir konuyu öğrenme veya akıl yürütme kapasitesini aşan sistemler geliştirebileceklerine inanır. Bazıları ise şüpheci olmaya devam eder. Şüpheci kişiler, tüm bilişsel faaliyetlerin insan deneyimine tabi olan değer yargılarına bağlı olduğunu savunurlar.

Teknoloji ilerledikçe, yapay zekâyı tanımlayan önceki ölçütlerin modası geçmiş gibi gelir. Örneğin, optik karakter tanıma yoluyla hesaplama yapan veya metni tanıyan makinelerin günümüzde AI içerdiği düşünülmez, çünkü tüm bu fonksiyonlar artık bir bilgisayarın doğal olarak yapması beklenen işlevleri olarak görülür. Yapay zekâ, çok sayıda sektöre fayda sağlamak için sürekli olarak gelişim halindedir. Gelişim süreci devam ederken matematik, bilgisayar gibi birçok bilimi temel alan disiplinler arası bir yaklaşım kullanır.

Peki, yapay zekâ nasıl yapılır? Yapay zekâ, geliştirilen bir makinenin, kendisinin ve çevresinin farkına varmasını sağlayan teknolojik araştırmalar ile yapılır. Bu, makinenin artık insanların ne söylediğini anlayabileceği ve insanlarla ilişki kurabileceği anlamına gelir. Yapay zekâya sahip bir makine, insanların duygularını anlayabilir ve onlara tepki verebilir, sorunları çözebilir ve hatta insanlarla oyun oynayabilir. Yapay zekânın temelinde şunlar yer alır:

• Yapay zekâ, insan zekâsının makinelerde simülasyonunu ifade eder.
• AI, finans ve sağlık dâhil olmak üzere farklı endüstrilerde rahatlıkla kullanılır.

Yapay zekâ, işleri kolaylaştırdığı için oldukça kullanışlı ve faydalıdır. Özellikle, karmaşık ve çok sayıda verinin analiz edilmesi gerektiğinde, dikkat ve detay odaklı çalışmalar söz konusu olduğunda AI bu işleri, hızlı ve az hatayla tamamlamaya imkân sağlar. Bu nedenle, günümüzde başarılı ve büyük şirketler işlerini geliştirmesi ve rekabet avantajı yaratması için yapay zekâyı kullanmayı tercih eder. Yapay zekanın başlıca avantajları aşağıdaki şekilde belirtilebilir:

• Detay odaklı işlerde büyük başarı sağlar.
• Veri ağırlıklı görevleri kısa bir süre içerisinde tamamlar.
• Tutarlı sonuçlar sunar.
• Yeteneklerinizi artırır ve yaptığınız işte daha iyi olmanızı sağlar.
• Başta dil ve çeviri olmak üzere birçok engeli ortadan kaldırmaya yardımcı olur.
• Daha iyi bir görüş, daha iyi bir anlayış ve daha iyi bir hafıza yaratır.

Tüm faydalarına karşın Al'ın kullanımı ve uyarlanması, derin bir teknik uzmanlığa sahip kalifiye personeller çalıştırmayı gerektirir.

AI'ın temel sınırlaması, bilgiyi verilerden öğrenmesinden kaynaklanır. Bu, verilerde oluşabilecek ufak bir hatanın dahi sonuçlara yansıyacağı anlamına gelir. Günümüzün AI sistemleri, açıkça tanımlanmış bir görevi yapmak için eğitilir. Örneğin, dolandırıcılığı tespit eden bir AI sistemi araba kullanamaz. Başka bir deyişle, şu an için yapay zekâ uygulamaları, tek bir göreve odaklıdır ve insan gibi davranmaktan uzaktır.

Yapay Zekâ Kullanım Alanları Nelerdir?

Yapay zekâ, video oyunlarında ve telefonlarda yer alan birçok akıllı uygulama içerisinde yer alabilir. Çeşitli video oyunlarında yapay zekâya sahip rakipleriniz, sizin oyun oynama davranışınızı öğrenerek öngörülemeyen şekillerde tepki verme yetenekleri sergileyebilir. AI, robotların tasarımı ve üretiminde insanların sürekli olarak yapması zor olan görevleri gerçekleştirmesi için kullanılır.

Akıllı telefonların kullanıcılarla etkileşime giren ve gelişmiş yapay zekâ algoritmaları aracılığıyla faydalı bilgiler sağlayan sanal kişisel asistanları da yapay zekâ yardımı ile çalışır. Bu uygulamalar, sesli komutlar alır, programları kaydeder ve hafızaları aracılığı ile hatırlatmalar yapar. Burada yapay zekâ kullanımı, şirketlere, uygulamalardan veri toplama yoluyla kullanıcılarının hoşlandıkları ​​ve hoşlanmadıkları şeyler hakkında daha fazla bilgi edinme şansı verir. Bu sayede AI kullanıcılara, onların beğeneceği şeyleri önerebilir.

Önümüzdeki dönemlerde piyasaya sürülmesi beklenen akıllı arabalarda yapay zekâ uygulaması kullanılır. Yine bazı evler de görevleri yerine getirmelerine yardımcı olan akıllı cihazlarla donatılır. Bu cihazlar, sahiplerinin davranışlarını öğrenir ve onlara uyacak şekilde çalışır. Burada AI, ışıkları, müzikleri kontrol edebilir, odanın sıcaklığını ayarlayabilir. Ayrıca dışarıdaki ziyaretçileri tanıyarak misafirler zili çalmadan önce sizi bilgilendirebilir.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, AI akıllıdır ve genellikle sahiplerinin ilgi alanlarını ve tercihlerini öğrenir. Spotify veya Netflix gibi müzik ve film/TV programı abonelikleri sunan birkaç hizmet, müzik ve filmlerdeki geçmiş seçimlerinizi izlemek için öğrenme algoritmalarını kullanır ve ardından yeni bir şey ararken size benzer seçenekler önerir.

Jarvis'in Gerçek Hayata Uygulanabilmesi Mümkün Müdür?

İdeal bir arkadaş olan Jarvis; Python, PHP ve Objective C ile yazılmış doğal dil işleme, pekiştirmeli öğrenme, konuşma ve yüz tanıma gibi çeşitli yapay zekâ teknolojileri AI kullanır. Peki, insanlar kişisel, sanal bir asistan isterse, Jarvis tarzı bir yapay zekâ yapabilirler mi? Cevap, evet! Çoğumuz bunun farkında bile değil, ancak botlar yeteneklerinizi teknolojiyle birleştirip sizi Iron Man'in gerçek hayattaki sürümlerine dönüştürebilir.

Bu akıllı sistemin bazı bileşenleri günümüzde bir nebze uygulanabilir durumdadır. Bu açıdan baş döndürücü bir hızla gelişen yapay zekânın, Jarvis'i bir gerçeklik haline getirebilmesi son derece olası görünür.

Jarvis'in gücü aynı zamanda çok yönlülüğünden gelir. Bu çok yönlülüğün sağlanması için pratikte, gerçekten iyi tanımlanmış bir göreve odaklanmalı ve bu görevlerin karmaşıklığını önemli ölçüde azaltan kodlamaya yatırım yapmalıdır.

Doğal dil işleme görevleri, Microsoft'un LUIS API gibi alanındaki en yeni gelişmelere sahip bulut tabanlı bir yapay zekâ programı ile gerçekleştirilebilir. Ancak seste dalgalanmalar veya vurgu ile bir komutu işleme, özellikle aynı anda konuşan farklı insanları tanıma, alay ve mizah anlayışı sergileme gibi özelliklerin gerçekleştirilmesi günümüzdeki gelişmelerle bazı zorluklar içerir.

Jarvis'in dış dünyayla iletişim kurmak için kullandığı ana yollar, kendisine sunulan her ekranı kontrol edebilmesini ve holografik 3D temsiller üretebilmesini kapsar. Çevresini gözlemleyen ve detaylı tarama yapabilen Jarvis'in hangi teknolojiyi kullandığı belirsizdir. Tüm bu inanılmaz özellikleri, Jarvis'in mükemmel paralel programlamaya sahip çok çekirdekli bir sistem olduğuna ve muhtemelen neredeyse sonsuz parçacıklı bir bulut sunucusunda çalıştığına inanmamızı sağlar.

Belki de tüm özelliklerinden en sıradışı olanı Jarvis'in sergilediği insanlıktır. Jarvis, ihtiyaçları ve hassas konuları anlayarak bu konularda destek verebilir. Ne yazık ki, şu an için makine kullanımında insanlık, sanatın mevcut durumundan alabildiğine uzaktır. Yine de, geçmiş kararlardan ve bu kararların başarı ve başarısızlıklarından ders çıkaran uzman bir sistem geliştirmek mümkün olabilir. Jarvis, yeni kod ve diğer bilgisayar programlarını hackleyip oluşturabilen bir yapay zekâdır. Bilgisayar korsanlığı, sayısız otomatik sistemle bile şu anda tam olarak otomatikleştirilemeyen bir eylemdir. Günümüzde farklı araçları çalıştırmak, sonuçları karşılaştırmak ve incelemek için deneyime sahip bir profesyonel hala gereklidir.

Özetlemek gerekirse Jarvis, çeşitli alanlarda en son teknolojiyi geride bırakır ve bunu mükemmel bir uyum içinde yapar. O sadece belirli görevlerde ustalaşmakla kalmayıp aynı zamanda öğrenme, uyum sağlama ve yeni beceriler edinme gibi yetenekler sergiler.

Günümüzde ses ara yüzleri ve yapay zekâ asistanları hala çok şeyin yapılabileceği, analiz edilebileceği ve geliştirilebileceği bir aşamada bulunur. Bazen konuşma tarzınız veya aksanınız nedeniyle sizi yanlış anlayabilir ve sorunuzu tekrarlamanızı isteyebilir. Algoritmalar sürekli öğrenme, gelişme sürecinde olduğundan Jarvis'e göre tüm bunlar henüz çok geridedir. Bu durum, uygulamaların daha kapsayıcı, güvenilir ve işlevsel hale gelmesi için mühendislik ve tasarım ekipleri tarafından düzenli olarak güncellenmesi gerektiğinin bir göstergesidir.

Yapay Zekâ Örnekleri

Birçok yapay zekâ uzmanı, robotların ve yapay zekâ sistemlerinin insan gibi olduklarında davranış ve kararlarını bildiren duygular veya anılarla tam potansiyellerini gerçekleştirebileceklerini savunur. Yapay zekâ alanında pek çok örnek bulunsa da, bu alanda belli başlı kişiler ve bu kişilerin çalıştığı uygulamalar, diğerlerine göre çok daha ön plana çıkar. Bunlar:

Mark Sagar

Yapay zekâ mühendisi olan Mark Sagar, gerçeğe çok yakın olarak yarattığı animasyonlarla tanınır. Sagar ve ekibi, duygusal tepki ve gerçek zamanlı öğrenme yeteneğine sahip sanal insanlar yaratmak için biyolojik temelli sinir ağları ve sinir sistemleri modellerini gerçekçi bir şekilde somutlaştıran yeni teknolojilere öncülük eder. Akıllı, duygusal olarak duyarlı avatarlar geliştiren Yeni Zelanda merkezli bir şirket olan Soul Machines’in CEO’su Mark Sagar, insanların yapay zekâ destekli robotlarla nasıl işbirliği içinde çalışmaları gerektiğini kısa zamanda öğreneceklerini söyler.

Sagar’ın geliştirdiği biyolojik modeller, araştırmaların yapı taşlarıdır. Sagar bir konuşmasında yaklaşık beş yıl içinde yarattığı sistemin sanal gerçeklik oyunlarına güç sağlamak için kullanılabileceğini belirtir. Ayrıca bu konuşmasına ''Kullanıcıların sanal dünyada özgürce hareket edebilecekleri ve karakterlerin kendilerine ait bir hayat yaşamaya başladığı VR deneyimleri yaratmak istiyoruz.'' diye devam eder. Sözlerini “AR veya VR gözlüğünüzü taktığınızda, insanların henüz hayal bile edemediği fantastik şeylerle dolu bu alternatif dünyaya sahip olacaksınız.” şeklinde tamamlar.

Bir yapay zekâ mühendisi olan Sagar, deneyim yoluyla öğrenen ve duyguları hissedebilen sanal bir bebek olan BabyX gibi otonom animasyonlu avatarlara güç sağlayan yapay bir sinir sisteminin mucididir. Sagar'ın yapay zekâ alanındaki teknikleri, ayrıntılıdır. Avatarlarının yüzleri sanatsal olarak işlenir ve benzeri görülmemiş karmaşıklıktaki simülasyonları radikal bir şekilde yenilikçidir.

BabyX

Bağımsız bir araştırma projesi olan BabyX, insanların makinelerle işbirliğini ve dijital bir bilinç yaratmanın temellerini keşfetmeyi sağlar. 18 aylık gerçek bir çocuğa dayalı bu simülasyonun insan beynini temel alan kendi dijital beyni bulunur. Bu, onun canlı ve ilgi çekici bir şekilde etkileşimli olarak algılamasını, öğrenmesini, uyarlamasını ve iletişim kurmasını sağlar. Burada dijital beyin, BabyX'i gerçek zamanlı olarak özerk bir şekilde canlandırır. İnsan ve makine arasında doğal bir etkileşim yaratır.

Bilişsel, duygusal ve fizyolojik birçok faktörden etkilenen BabyX, son derece ayrıntılı, bütünsel ve biyolojik temelli bir yaklaşım sunar. Gerçek bir bebek gibi görünen BabyX, ses çıkarır, hareket eder ve onunla etkileşime girildiğinde gerçek duygusal tepkiler üretir. Yüz ifadeleri, bir beyin durumunu veya insan düşüncelerini yansıtabilir. Her gülümsediğinde, simüle edilmiş beyninin yapay zekâ sistemine sanal endorfin, dopamin ve serotonin salınması için tetikleyen duyulara sahiptir. Görselleştirilmiş benliğinin bir katmanı, övgü aldığında beyninin zevkle bağlantılı alanlarında parlamalar ortaya çıkarır.

BabyX şakalara gülmeyi ve insanlarla etkileşim kurmayı öğrendiğinden onu, insan olarak yorumlamak yerindedir. Yapay zekânın nasıl en üst düzeye çıkarabileceğini gösteren BabyX, geleceğin sınırlarını keşfetmeye adanır.

Neuralink Yapay Zekâ Projesi

Neuralink, Elon Musk'ın sinirsel arayüz teknolojisi şirketidir. Şirket, bir kişinin beynine yerleştirilerek beyin aktivitesini kaydedecek ve potansiyel olarak onu uyaracak bir cihaz geliştirmeyi amaçlar. Nöral arayüz teknolojisi, insanların beyinlerine mikroçipler yerleştirmeyi amaçlar. Bunun nörolojik bozuklukların incelenmesine ve tedavi edilmesine yardım edebileceğini savunur. Neuralink iki parça ekipman geliştirir. Bunlar:

• Kafatasına yerleştirilecek olan ve elektrotlar ile beyne yayılan bir çip
• Bu çipi otomatik olarak yerleştirebilen bir robot

İnsan beynini yapay zekâ ile senkronize etme çabası kapsamında bir çalışma olan bu projenin amacı, bir sinir implantı inşa etmektir. Neuralink yapay zekâ projesi, pratik düzeyde Alzheimer, bunama ve omurilik yaralanmaları gibi nörolojik rahatsızlıkları olan insanların hayatlarını tamamen değiştirebilir. Hatta bazıları tarafından epileptik hastalarda nöbetleri tahmin edip yönetebileceğine dahi inanılır. Uzun vadede Neuralink, yalnızca sağlık sorunlarını yönetmek ve iyileştirmekten öteye geçerek insan zekâsını yapay zekâ ile etkili bir şekilde birleştirebilir.

Neuralink başkanı Max Hodak bir konuşmasında cihazın şimdiye kadar domuzlarda iki ay boyunca güvenli bir şekilde dayandığını belirtir.

Shimon

Shimon, makine öğrenmesi kavramını anlamanız için son derece açıklayıcı bir örnek olarak karşınıza çıkar. ABD Georgia Institute of Technology araştırmacıları tarafından geliştirilen Shimon, veriyi kullanarak örüntüler yaratma becerisine sahiptir. Hangi notanın hangi notadan sonra geldiğini anlayan Shimon, ortaya farklı besteler çıkarabilir. Üstelik bunu hiçbir insanın yapamayacağı bir müzikal beceriyle yapabilir. Hem Mozart hem Frank Sinatra hem de Paul Whiteman yetkinliğinde bir insan henüz dünyaya gelmemiş olsa da, Shimon bu üçlüyü dinleyip müziklerini harmanlayabilir.

Dört kollu ve sekiz çubuklu Shimon adlı yapay zekâ robot, marimba üzerinde armoni çalabilir ve akor yapabilir. Bir insan müzisyen gibi düşünebilir ve kompozisyonun genel yapısına odaklanabilir. Shimon, müzik bölümlerini derin sinir ağlarını kullanarak öğrenmeye çalışır. Bu kapsamda besteleri, müziğin nasıl ses çıkardığını ve nasıl göründüğünü temsil eder. 5.000'den fazla tam şarkı, iki milyon motif, riff ve kısa müzik parçası üzerine eğitilen Shimon, derin öğrenmeyi kullanarak kendi müziğini yazar ve çalar. Shimon, hangi notaları çalması gerektiğini saptamak için kafasındaki bir kamera aracılığıyla bilgisayar vizyonunu kullanır. Müzik Teknolojisi Merkezi direktörü Gil Weinberg, gelişmelerin AI tarafından ileride daha uzun müzik parçaları yaratılabileceğini belirtir. Weinberg, aynı zamanda gittikçe daha büyük veri kümeleri ile derin öğrenme tekniklerini kullanan AI uygulamalarının, uzun bir müzikal hikâye anlatabilen robotik müzikler ortaya çıkarabileceğini söyler.

Sonuç olarak, yapay zekâ (AI), makinelerin, robotların bilgiyi derin bir şekilde öğrenmesine, farklı verilere uyum sağlamasına ve insan eylemlerine benzer davranışlar sergileyebilmesine olanak tanır. Teknolojik yeniliklerden faydalanarak bilgisayarları eğitilebilir. Gelişmeler ve süregelen araştırmalar sonucunda ortaya çıkan ilerlemelere rağmen, yapay zekânın daha katetmesi gereken uzun bir yolu bulunur. Bilim insanları, yapay zekânın her görevde en iyi şekilde kullanabilmesi gerektiğine inanır. Bu açıdan bilim, yapay zekânın gelecekte, insan beyni ile aynı işlem gücüne sahip olabileceği, geliştirilebileceği, insanlar tarafından yapılan çoğu işin yapay zekâ tarafından daha verimli ve daha ucuz bir maliyetle yapılabileceğini öngörür. Tüm bu projeler ve çalışmalar, ileride insanların makinelerle giderek daha fazla etkileşime gireceğini ve bu makinelerin üst düzey yapay zekâlar tarafından yönlendirileceğini gösterir.