Archive for January, 2018

nedir bu yapay zeka tam olarak? – 1

January 19, 2018

bilgisayar dünyasında bu ara popüler konulardan birisidir yapay zeka. diğer konular ise herkesin malumu : blockchain, bitcoin, iot vs..

yapay zeka yaklaşık 60 yıllık bir alan olmasına rağmen neden şu an bu kadar popüler oldu? böyle bir yazı yazmayı düşündüğümde sadece tarihi ilerlemelerden bahsetmeyi düşünmüştüm ve kolayca açıklayabileceğimi zannediyordum. ama şu an biraz karıştım : ) neden popüler oldu sorusuna cevap verebilmek için bilgisayarların neden ve ne zaman ortaya çıktığını açıklamak gerektiğini farkettim.çünkü, şu anki yapay zeka konusunda genel anlayış “bilgisayar sistemlerini programlama” şeklindedir.

yapay zekayı ortaya çıkaran süreci bilimsel ve felsefi süreç olarak inceleyebiliriz.

bilimsel süreçten başlayacak olursak bilgisayar bilimleri ilk karşımıza çıkan alan olur. bu alan çok genç bir bilim dalıdır. matematiğin binlerce yıllık geçmişine rağmen bilgiyar bilimleri hepi topu 70-80 yıllık bir alandır. (tabii, öklid’in ya da harezmi’nin algoritmalarını saymazsak..) başlangıcı belki hilbert amcaya dayandırabiliriz. bu zat, matematikçiler uğraşsın diye yüklü miktarda soru üretmiştir. bu sorulardan birisi “bilgisayar bilimleri” nin temeli olmuştur. ama öncesinde bir başka amcaya gitmemiz lazım. kim o? tabii ki ailemizin filozofu aristo.

aristo’yla mantıklı bir forma bürünen “mantık bilim”i, ortaçağda bazılarının tekeline düşünce çeşitli bağnazlıklara neden olmuştur. bunun da bazı nedenleri var: aristonun halk arasında bilinmesi,genel bilgilerden/bilinen genel durumlardan hareket etmesi vb.. aristo mantığı tümdengelimci bir mantıktır. o zamanlardaki, biz her şeyi yalayıp yuttuk diyen adamların işine yarayan bir sistemdi. zaman ilerledikçe bazı filozof kardeşlerimiz (deneyci francis bacon, kapı süpürücüsü descartes.. ) bu duruma içlenmiş olsa gerek, gerçek bilgiyi üretmek için nasıl bir yol izlenmesi gerektiğini sorgulamıştır. bu şahıslardan meşhur olanı francis bacon’dır. francis bacon’a göre bilgiye ulaşma yöntemi gözlem yapıp, gözlemin sonuçları ardı ardına koyarak genel bir kurala ulaşmaktır. bilinen örneklerle durumu açıklarsak:

insanlar ölümdür/sokrates de insandır/ o halde sokrates de ölümdür. burada tümdengelimle hareket edip sokrates’in de ölümlü olduğu bilgisine ulaşıyoruz. ama bu bize yeni bir şey öğremiyor aslında. francis bacon ise 1. kuğuya bakıyor beyaz olduğunu görüyor. 2.kuğunun da beyaz… böylece tüm kuğuların beyaz olacağına dair genel bir fikir ortaya atıyor. ya da çeşitli metallerin ısıyla genleştiğini görüp bütün metallerin sıcaklıkla genleştiğini iddia edebiliyor.

bir taraftan da matematikteki ilerlemelerle yani analizdeki konuların keşifleri ile kopernik/galile/newton matematiği doğaya uygulayıp insan zihnini açıyorlardı. sonraki gelen arkadaşlarla da gelişen matematik, bazı matematikçilerin derin sorgulamasına tabi tutuldu. “acaba, kendisinden sayıları inşa edeceğimiz temel aksiyomlar, postulatlar/teoriler ne ola ki?” diye soruyorlardı. bu da yavaştan matematiğin mantıklaşmasına neden oldu. tabii mantık da tersi bir şekilde etkilendi. mantığı da matematikselleştirmeye başladı bazı amcalar. mantığı değişkenlerle, matematikteki gibi fonksiyonlarla ifade etmenin yolları araştırılmaya başlandı. leibniz, boole,russell (uzun bir süreç evet ) vs.. gibi şahsıların çalışmaları araştırılırsa bu durum gözlemlenir.

mantığın matematikleştiği, matematiğin de mantıklaştığı bu güzel dünyada tekrar hilbert amcaya gelelim. bir konferansta dedi ki : “biz çok aştık arkadaşlar. şimdi öyle bir sistem yapalım ki biz bu sisteme önermeleri verelim. eğer önerme doğruysa bunu ispatlayıp matematik teorisi olarak sunsun bize. yok önerme yanlışsa da kardeş bu yanlış desin”. gödel böyle bir sistemin kurulamayacağını ispatladı. gödel’in kuramına göre “her aksiyomatik sistemde doğruluğu ispatlanamayan önermeler vardır”. bunun tefsiri şudur. biz aksiyomatik sistemleri belirli kabullere göre – ki bu kabulleri ispatlamanın bir yolu yoktur- inşa ederiz. buna en güzel ve basit örnek öklid geometrisidir. 3-5 aksiyoma dayanıp üçgen, kare vs.. gibi geometrik şekiller inşa edilir öklid aleminde. bu arada öklid’de de ilginç şeyler var. “iki nokta arasındaki en kısa mesafe doğrudur” kabulunu bazı matematikçiler “iki nokta arasındaki en kısa mesafe eğridir” şeklinde değiştirip öklid-olmayan geometriler keşfediyorlar. (aslında burada bir yaratıcılık tekniğiyle karşı karşıyayız-varsayımları tersine çevirme tekniği) tüm bu durumların farkında olan turing, soruyu biraz değiştirdi: “bir makinemiz olsun. bu makine x adım sonrasında çözümü bulup durabilir mi?” (evet burada da başka bir yaratıcı yaklaşım var. soruyu yeniden ifade etme. bu teknikleri michael michalko kitaplarında işlemektedir.) buna verdiği cevapla turing makinesi,algoritma teorisi ve daha sonraki çalışmalarla evimizdeki bilgisayarlar ortaya çıktı.

turing bir matematikçiydi fakat biyoloji ile de ilgilenmiştir. bu ilgisinden kaynaklanabilir belki, ileride bir soru ortaya attı: “bilgisayarlar düşünebilir mi?” işte bu soru, yapay zeka aleminin “merhaba dünya!”sıdır. turing makalesinde “eğer bir bilgisayar insan gibi davranıyorsa onun zeki olarak kabul edileceğini ” söyledi. aslında buradaki zeka kabulunde psikolojideki davranışçı ekolün hakimeyeti görülmektedir. davranışçılık ekolü diyerek yapay zekanın dayandığı bir diğer bilim dalını da ortaya çıkarmış oluyoruz: psikoloji..

amaa.. bir bilim dalı daha var: sinir bilimi. bu alanda nöron denilen yapıların keşfi yapay zeka araştırmacılarına ilham verdi. nasıl mı? nöronlar farklı bir hesaplama mantığına sahiptir. “nöron” denilen temel birimler birbirlerine ağlarla bağladır. bu ağlar aracılığıyla bilgi aktarılır, güçlendirilir, ya da zayıflatılır. bu da bize dağıtık bilgi işleyen, sayısal/fonksiyon temelli bir hesaplama aracı sağlar. bunun bilgisayarlarda modellenmesiyle öğrenebilen, kümeleme yapabilen sistemler inşa ediliyor. nasıl ki mantık ve matematik arasında karşılıklı bir etkileşim olmuşsa sinir bilimi ve yapay zeka arasında da karşılıklı etkileşimler olmaktadır. yapay zeka alanında “yapay sinir ağları” denilen bir alanı oluşturdu sinir bilimi. yapay zeka ise sinir bilimi etkileyerek, ona dil, felsefe ve bilgisayar bilimlerini eklemleyerek “bilişsel bilim” denilen bir alanı oluşturmuştur. zaten ilk yapay zekacıların ilk bilişsel bilimciler olduğu da kabuller arasındadır: marvin minsky, pitts, hebb bu duruma örnektir. ama yapay sinir ağlarının bugünkü duruma gelmesi çok kolay olmamıştır. (detaylı bilgi için bknz:xor problemi)

peki felsefi bacağında durum nedir? aslında bilgisayarlar aynı zamanda insan düşünce/bilinç/problem çözme gibi bilişsel yetilerini açıklamaya çalışan felsefi ekoller için de deneysel bir alan sağlamaktadır. zaten ilk zamanlarda ortaya atılan bazı algoritmalar aristo/platon gibi filozofların fikirlerinden ortaya çıkmıştır. bunların detayları için yapay zeka’nın kutsal kitaplarından olan “artificial intelligence a modern approach” in ilk bölümlerine bakabilirsiniz.

şimdi biraz günümüz dünyasına yaklaşalım. son 20-10 yıllık dönemde bilgisayar donanımındaki gelişmeler, sinir bilim/psikolojideki gelişmeler,insan beyninin yavaştan anlaşılmaya başlanması, felsefede yeni bakış açılarının (dil/zihin felsefesi) elde edilmesi gibi durumlar var. bir de üstüne bilgideki muazzam artış yani”big data” konusu.. ham bilginin birbirleriyle ilişkilendirilmesi, bunları kullanarak bilinmeyen yeni şeylerin keşfedilmesi gerekiyordu. bu çalışmalar yavaş yavaş olumlu sonuçlar vermeye başlayınca yapay zeka bir nevi kendini ispatlamış oldu. böylece popüler bir duruma geldi.

bu sıkıcı girişten sonra şimdi en sevdiğim konulara gelebiliriz : ). yapay zeka gerçekte nedir? yani hangi gerçeğe göre nedir? hangi bakış açısına göre ne olarak kabul edilmektedir? ama şimdi gelmeyelim bu konulara.

bir sonraki yazıda buna bakacağız yazılara ilişkin kaynakları da paylaşacağım.

yazımı kişisel bir şüpheyle sonlandırmak istiyorum. dil bilim alanı hiç etkili olmadı mı bu ilerlemeye?

iyi günler ve geceler dilerim.

Advertisements