YAPAY ZEKA DÖNÜM NOKTALARI

Yapay Zeka (AI), son yıllarda yaşanan büyük teknolojik gelişmelerin çoğunun arkasındaki itici güçtür. Günümüzün yapay sinir ağlarını kullanarak derin öğrenme, son teknolojiler arasındadır.

Örnekleri beraber inceleyelim..

 

1637 - Descartes 

 

Bilim adamı ve filozof Rene Descartes, robotların bilim kurgu bile olmadıklarından çok önce makinelerin bir gün düşünmesi ve karar vermesi ihtimalinin üzerinde durmuştur. Asla insanlar gibi konuşamayacaklarına karar vermesine rağmen, bir gün belirli bir görevi yerine getirmeyi öğrenebileceklerini belirtmiştir. Birçok yönden, Yapay Zeka (AI) yaratmak için zemin hazırlamıştır. 

 

1956 - Dartmouth Konferansı

 

Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi gibi fikirlerin ortaya çıkmasıyla Dartmouth College profesörü John McCarthy, Yapay Zeka (AI) terimini kullanmıştır ve bu alanda önde gelen uzmanları bir araya getiren yoğun bir atölye oluşturmuştur. Makinelerinin geliştirilmesine başlaması için girişimler yapılmıştır. Doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve sinir ağları da dahil olmak üzere, günümüzün en gelişmiş Yapay Zeka (AI) için temel olan birçok alan gündemde yer almıştır. 

 

1966 - ELIZA 

 

Joseph Weizenbaum tarafından MIT'de geliştirilen ELIZA, belki de dünyanın ilk chatbot'udur. ELIZA, bilgisayar kodunu bilgisayar kodunda programlamamızı veya bir kullanıcı arayüzü aracılığıyla etkileşime girmemizi gerektirmek yerine, bizimle insan dilinde iletişim kurmayı öğretmeyi amaçlayan bir doğal dil işleme uygulamasıdır. ELIZA Alexa gibi konuşamıyordu ancak metinler ile iletişim kurmaktaydı. 

 

1980 - XCON ve Faydalı AI'nın Yükselişi

 

Digital Equipment Corporation’ın XCON uzman öğrenme sistemi 1980’de kurularak 1986’ya gelindiğinde 40 milyon dolarlık şirkete yıllık tasarruf sağlamıştır. Bu noktaya kadar Yapay Zeka (AI)  sistemleri genellikle sınırlı gerçek dünya kullanımına sahip etkileyici teknolojik özellikler olarak kabul edilmiştir. 1985 yılına kadar şirketler Yapay Zeka (AI) sistemlerine yılda 1 milyar dolar harcamışlardır. 

 

1988 - İstatistiksel bir yaklaşım

 

IBM araştırmacıları, dil çevirisine bir istatistik yaklaşımı yayınlayarak, olasılık ilkelerine kadar kurallara dayalı makine öğrenmesi alanına olasılık ilkelerini tanıtmaktadır. Fransızca ve İngilizce - insan dilleri arasında otomatik çeviri zorluğuyla mücadele etmektedir. Bu, kuralları belirlemek için eğitmek yerine, üzerinde eğitim aldıkları bilgiye (verilere) dayanarak çeşitli sonuçların olasılığını belirlemek için programlar tasarlamaya vurgu yapmıştır. Bu, insan beyninin bilişsel süreçlerini taklit etmek açısından büyük bir sıçrama olarak kabul edilir ve günümüzde kullanıldığı gibi makine öğreniminin temelini oluşturmaktadır. 

 

1991 - İnternetin doğuşu

 

1991'de CERN araştırmacısı Tim Berners-Lee dünyanın ilk web sitesini çevrimiçi olarak yayınladı ve köprü metni aktarım protokolünün (HTTP) çalışmalarını yayınlamıştır. Bilgisayarlar, özellikle eğitim kurumlarında ve büyük işletmelerde, onlarca yıldır veri paylaşımı için bağlanmaktadır. Ancak dünya çapındaki ağın gelişi, kendisini çevrimiçi dünyaya bağlayan toplumun katalizörüdür. Birkaç yıl içinde, dünyanın her yerinden milyonlarca insan, daha önce akla gelmeyen bir oranda veri üreten ve paylaşan - Yapay Zeka (AI)'nın yakıtını - birbirine bağlayacak bir hale gelecektir. 

 

1997 - Deep Blue

 

IBM’in satranç alanındaki süper bilgisayarı, günümüz standartlarına göre gerçek Yapay Zeka (AI) olarak kabul edilecek teknikleri kullanmamaktadır. Temel olarak, oyunu analiz etmek ve oyun hakkında öğrenmek yerine, mümkün olan her seçeneği yüksek hızda hesaplamak için “kaba kuvvet” yöntemlerine dayanmaktadır. Ancak, tanıtım açısından bakıldığında, bilgisayarların çok hızlı bir şekilde geliştiğine ve insanların daha önce engelsiz olduğu etkinliklerde giderek daha yetkin hale geldiğine dikkat çekmek önemli bir konumdadır. 

 

2005 - DARPA Büyük Mücadelesi

 

2005, DARPA'nın Mojave Çölü'ndeki 100 kilometrelik arazi dışı arazilerde özerk araçlar için bir yarış olan Grand Challenge'ı düzenlediği ikinci yılı işaret etti. 2004 yılında, hiçbir katılımcı kursu tamamlayamamıştır. Ancak ertesi yıl, beş araç yolunda ilerlemiş, Stanford Üniversitesi ekibi en kısa sürede ödülü almıştır. Yarış, otonom sürüş teknolojisinin gelişimini teşvik etmek için tasarlanmıştır. 2007 yılına gelindiğinde, araçların gezinmesi için simüle edilmiş bir kentsel çevre inşa edildi, bu da trafik düzenlemeleri ve diğer hareketli araçlarla başa çıkabilecekleri anlamına gelmektedir. 

 

2012 - Derin öğrenmenin gerçek gücü dünyaya tanıtıldı - bilgisayarlar kedileri tanımlamayı öğrendi

 

Jeff Dean ve Andrew Ng dahil Stanford ve Google’daki araştırmacılar, derin sinir ağları olarak bilinen çok katmanlı sinir ağlarına ilişkin önceki araştırmalara dayanarak Büyük Ölçekli Denetimsiz Öğrenme Kullanarak Yüksek Düzeyde Özellikler Oluşturma adlı makalelerini yayınlamışlardır. Araştırmaları, makine öğrenmesi algoritmalarını eğitmek için kullanılmadan önce verileri manuel olarak etiketlemenin pahalı ve zaman alan bir görevinden uzak olan denetimsiz öğrenmeyi araştırmıştır. Yapay Zeka (AI) geliştirme hızını hızlandıracak ve o zamana kadar sadece insanlar tarafından yapılabilecek iş makinelerine gelince yeni bir olasılıklar dünyası açacaktır. Spesifik olarak, sistemlerinin kedi resimlerini tanımada oldukça yetenekli olduğu gerçeğini belirlemişlerdir. Makalede, yaklaşık bir milyar bağlantı içeren yapay bir ağın kurulmasını sağlayacak bir model tarif edilmiştir. 

 

2015 - Makineler insanlardan daha iyi “görüyor”

 

Yıllık ImageNet yarışmasını inceleyen araştırmacılar - algoritmaların 1000 görüntüden oluşan bir kütüphaneyi tanıma ve açıklamada yetkinliklerini göstermek için rekabet ettiklerini ve makinelerin artık daha iyi performans gösterdiğini beyan etmektedir. Yarışmanın 2010 yılında başlatılmasından bu yana, kazanan algoritmanın doğruluk oranı % 71.8'den % 97.3'e yükselmiştir ve araştırmacıların bilgisayarların görsel verilerdeki nesneleri insanlardan daha doğru tanımlayabildiklerini ilan etmelerini teşvik etmektedir. 

 

2016 - AlphaGo daha önce hiçbir makinenin gitmediği yerlere gitmiştir

 

Oyun uzun zamandır düşünme makinelerinin yeteneklerini göstermek için seçilmiş bir yöntem olmuştur ve eğilim 2016'da Deep Mind'in (şimdi bir Google yan kuruluşu olan) yarattığı AlphaGo'nun beş maçta dünya şampiyonu olan Lee Sedol'u mağlup ettiği zaman manşetlere devam etmektedir. Her ne kadar Go hamle matematiksel olarak tanımlanabilse de, oynanabilecek oyunun varyasyonlarının sayısız sayısı Go'da 100.000'den fazla olası açılış hamlesi var, satrançtaki 400'e kıyasla) kaba kuvvet yaklaşımını pratik yapmamaktadır. AlphaGo, oyunu incelemek ve oynandığı şekliyle öğrenmek için sinir ağlarını kullanmaktadır. 

 

2018 - Kendi kendine sürüş arabaları yola çıktı

 

General Motors, 1939 Dünya Fuarı'nda araçsız araçların gelişini öngörmüştür. Başlangıçta, taşıtlarının nasıl işleyebileceğini keşfetmek için inşa edilen ve daha sonra otonom bir karayolu aracı olarak yeniden konumlandırılan Stanford Cart, 1961'de piyasaya sürülmüştür. İlk ticari otonom araç kiralama hizmeti olan Waymo One, şu anda 100 mil kare alanda okullarına ve iş yerlerine götürülmek üzere ödeme yapan 400 kişi tarafından kullanılmaktadır. İnsan operatörleri halihazırda her araçla seyahat ederken, performanslarını izlemek ve acil durumlarda kontrolleri almak için, bu hiç şüphesiz kendi kendini süren arabalar hepimiz için önemli bir adımdır.

 

 

 

Kaynak: Tıklayınız