Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Yapay Zeka

No description
by

cemile altıntaş

on 15 December 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Yapay Zeka

Yapay Zeka
Yapay Zeka
Turing Testi
Çin Odası Testi
Yapay Zekanın Uygulama Alanları
Zeka Nedir?
Yapay Zeka Nedir?
Yapay Zeka Testleri
Zeka Nedir?
Kavramlar ve algılar yardımıyla soyut ya da somut nesneler arasındaki ilişkiyi kavrayabilme, soyut düşünme, muhakeme etme ve bu zihinsel işlevleri uyumlu şekilde bir amaca yönelik olarak kullanabilme yetenekleri zeka olarak adlandırılır.

Günlük hayatımızda, başımızı sağa sola çevirmek, yemek yemek, yolda karşıdan karşıya geçmek gibi basit işlemleri düşünmeden gerçekleştiririz ve bunları yaparken de çok zeki olduğumuzu düşünmeyiz. Beynimizde en basit hareketlerimiz için binlerce hatta milyonlarca elektrokimyasal bilgi işlem faaliyeti vuku bulmaktadır.

Bunların dışında zekayı sistem tanıma açısından şöyle tarif edebiliriz: Zeka, daha önce düzensiz sanılan bir sistemdeki düzenliliği ve düzenli olduğu kabul edilen bir sistemdeki düzensizlikleri fark edebilme kabiliyetidir.

Zeki sistemler açısından zeki davranıştan söz edilebilmesi için sistemin algılama, düşünme ve eylem kabiliyetlerine sahip olması gerekir. Zeki sistem bu kabiliyetleri vasıtasıyla çevresinden gelen sinyalleri algılar, bunları inceler ve bilgisini kullanarak davranışta bulunur.
Yapay Zeka Nedir?
İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay zekâ, insan zekâsına özgü olan, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, çıkarımsama yapma ve karar verme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir.Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli (eyleyici Yapay Zekâ) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.

Yapay zeka, insanlarda zeka ile ilgili zihinsel fonksiyonları bilgisayar modelleri yardımıyla inceleyip bunları formel hale getirdikten sonra yapay sistemlere uygulamayı amaçlayan bir araştırma alanıdır. “Yapay zeka” terimi ilk olarak önemli yapay zeka programlama dillerinden biri olan LISP’i geliştiren ve yapay zeka alanındaki öncülerden biri olan John McCarthy tarafından 1956 yılında ortaya atıldı.
Turing Testi
Ünlü matematikçi Alan Turing tarafından "Bilgisayar düşünebilir mi?" sorusuna açıklık getirmek için geliştirilen bir taklit oyunudur.

Turing Testinde bilgisayar, oyuncu ve sorgulayıcı bulunmaktadır.

Amaç makinenin bir insan kadar anlamlı yanıtlar verebilmesinin mümkünlüğünü test etmesidir.

Her iki kaynaktan gelen yanıtlar arasında bir seçim yapılamıyorsa makine zekidir denilebilir.
Çin Odası Testi
Çin odası testi, Turing testine alternatif olarak John Searle tarafından önerilmiştir.

"Kapalı bir odadasınız, üzerinde çince yazılar yazılmış tabelalar ve bu tabelaları açıklayan bir kural kitabı bulunmaktadır. Ancak siz Çince bilmiyorsunuz. Ama kurallar kitabı Çince'yi tamamen biçimsel olarak, yani söz dizimine göre açıklamaktadır... "

Bilgisayarda da sizde olduğu gibi, açıklanmamış çince simgeleri ileten bir biçimsel program vardır ve bir dili anlamak demek, bir takım biçimsel simgeleri bilmek demek değil, akıl durumlarına sahip olmak demektir.
Genel olarak yapay zekada 2 temel yaklaşım vardır:
Zayıf Yapay Zeka:
Makinaların zekice(rasyonel) hareket etmesi
Kuvvetli Yapay Zeka:
Makinaların düşünerek hareket etmesi
Yapay Zekada 4 temel model vardır:
İnsan gibi düşünen sistemler

İnsan gibi davranan sistemler

Rasyonel düşünen sistemler

Rasyonel davranan sistemler
Yapay Zeka Uygulama Alanları
Uzman sistemler
Robotik
İnsan duyularının taklidi
Yapay sinir ağları
Bulanık mantık
Doğal dil anlama ve çeviri
Oyunlar
Otomatik teorem ispatlama
Yapay Zekanın Tarihçesi:
Günümüzde yapay zeka uygulamaları:
Tıbbi teşhis ve tedavilerde
Askeri Eğitimlerde
Pilot eğitimleri için uçuş simülasyonlarında
Sony Aibo: Sahibinin sesini ve yüzünü tanıyan, ismini öğrenen ve oyun oynayan robot köpek
Livescribe Pulse: El yazınızı dijital ortama aktarırken çevredeki sesleride kaydeden kalem
Hewlett Packard Smart Drug Delivery: Deriye yapıştırılan zamanı gelince vucüda ilaç salgılayan ilaçlar
Bilgisayar-Beyin Arayüzü: Bununla bir robot el harekete geçirilebilir veya klavye kullanılabilir. Bir araştırmada başlığı giyen kişi düşünceleri ile tekerlekli sandalyeyi kullanabilmiş.
Salvador Dabot: Konuşabilen ve resim yapabilen bir robot
Fütüristlerin Yapay Zeka ve Sanal Gerçeklik Öngörüleri:
2019 – 1000 $ değerindeki bilgisayarlar insan beyninin işleme gücüne sahip olacak.
Ray Kurzweil
2020 – Yapay Zeka insan seviyesine ulaşacak.
Arthur C. Clarke
2045 – Kendi kendine düşünebilen ultra akıllı robotlar ortaya çıkacak.

Ray Kurzweil
2050 – Birkaç yüz sterlin değerindeki bilgisayarlar insan zihninin kapasitesine sahip olacak.
Hans Moravec
2055 – 1000 $ değerindeki bir bilgisayar dünyadaki tüm insanların işlemci gücüne sahip olacak.

Ray Kurzweil
Uzman Sistemler
Uzman sistemler, bilgi tabanlı sistemler olup, problemleri daha geniş bir perspektifte inceleyip,
çözümünde insan zekasını taklit etmeyi hedefleyen yapay zekanın bir uygulama alanıdır. Bu taklit içerisinde
algoritma ve çıkarım mekanizmaları etkileşimde bulunarak işlemektedir.Daha spesifik bir tanım yapmak
gerekirse,bir uzmandan alınan bilgilere dayanarak oluşturulan, karmaşık problemleri çözmek için olayları ve
deneyimleri kullanan etkileşimli bilgisayar destekli karar aracıdır.Uzman sistemlerin çalışma prensibini ise; bilindiği üzere klasik sistemlerde olduğu gibi önceden tasarlanmış bir akış diyagramı algoritmaları yoktur. Bu sistemler ihtiyaç duyduğu bilgiye ulaşır ve kullanır ki eğer doğru olarak tasarlanmış ise öğrenme yeteneği de kazandırılabilinir.
Uzman Sistemlerin Yapısı
Uzman sistemler üç şekilde örgütlenebilirler.
Bu örgüt birimleri bilgi tabanı, çalışan bellek ve çıkarım motor olarak ifade edilebilinir.(Üç ana modül)
Bilgi Tabanı: Bilgi mühendisleri tarafından oluşturulur ve bilgi mühendisleri gerçek insan uzmanın bilgisini
kurallar ve stratejilere dönüştürür.
Çalışan Bellek: Çözülen güncel problem için ilgili veriyi temsil eder.
Çıkarım Motoru: Problem verisini örgütler ve uygulanabilir kurallar için bilgi tabanında arama yapar.
Uzman sistemlere olan gereksinimin sebebi uzman insanların insan olması nedeni ile sınırlı
rasyonaliteye sahip olması, yorulması, önemli ayrıntıları unutabilmesi, çok sayıda veriyi aynı anda işleyememesi
gibi nedenlerden ötürü gelmektedir.
Uzman Sistem Geliştirme
Bir uzman sistemi geliştirme süreci kısaca şu aşamaları gerçekleştirir, bilgi edinimi, bilgi sunumu, bilgi kodlama, uzman sistemi test etme ve uzman sistemi gerçekleştirme aşamaları. Bir uzman sistemin yazılması çok maliyetli ve bir o kadar da zaman alan bir süreçtir. Bu nedenle mümkün olunduğu kadar hatalarda kaçınmak için uygun bir uzman sistem çözümü belirlenmelidir. Uzman sistem teknolojilerine uygun problem miktarının kısıtlı olduğu açık olmasına rağmen bu sistemin kullanılmasına dair ortaya çıkan ihtiyacın sebebi uygun bir problem verildiğinde bu sistemler büyük yararlar sağlayabilmesinden ötürüdür. Petrol keşfi sırasında toplanan veriyi analiz eden ya da bilgisayar konfigürasyonunda yardım eden çeşitli sistemler geliştirilmiş olup, bunlar aktif olarak kullanılmakta ve tasarruf sağlamaktadır.
Uzman Sistem Çeşitleri
Uzman sistemlerin çeşitlerinin sayısı daha da arttırılabilinir ama aşağıda da belirtileceği gibi üç çeşittin
üstünde durulması yeterli olacaktır.
Bulanık uzman sistemler: veriler üzerinde akıl yürütme yapan ve kesin bir sonuca varmayan bilgisayar
programlarıdır.
Yapay sinir ağları: giriş ve çıkışları olan birbirleri ile sıkı bir şekilde ilişkilendirilmiş işlem
elemanları olup insan beynindeki hücrelerin çalışma prensibini modelleyen bir bilgisayar sistemidir.
Son olarak belirtilmesi gereken uzman sistem çeşidi ise genetik algoritmalar; geniş, karmaşık, sayılamayan, çok boyutlu vs. problemlerin özellikleri ve ihtimale dayanan arama yapısında bir sistemdir
Uzman Sistemlerin Avantajları
Üretim Artışı: Uzman bir sistem Uzman bir insandan daha hızlı hesaplar yapıp kararlar verebileceğinden zamandan tasarruf edilir ve bu sayede örneğin üretim artışı sağlanabilir.
Süreklilik: İnsani hatalar ve yıpranmalar söz konusu olmadığı için zamanla oluşabilecek veri ve bilgi kaybı yoktur. Yeterince iyi bir Dinamik yapı oluşturabilirseniz kendi kendini günceller, bilgi kazanabilir.
Maliyet Tasarrufu: Zor bulunan ve maliyetli uzmanların yaptığı işi sürekli yaparak tasarruf ve dolaylı yoldan üretim artışı sağlayabilir.
Kalite Düzeyinin Yükselmesi: Düşünerek/Hesaplarayarak ve hata payı olmadan sonuca varması nedeniyle kaliteyi yüksek tutabilir.
Uzmanlığın Yaygınlaştırılması: Bir çok alanda uzman yetiştirmek sıkıntılı bir iştir. Bu işi yapan yaşlanmayan, unutmayan bir sistemin bilgilerini ve kurallarını aktarması sorunsuzdur. Dolayısıyla yeni uzman yetiştirmeye gerçek katkı sağlayabilir.
Eğitim Verme: Konu hakkında uzman olmayanlara, nedenlerini de açıklayarak öğretebilir.
Sağlıklı Öneri Üretimi: İnsani kusurlar olan acele etme, çabuk karar verme ve telaşa kapılma gibi nedenlerden dolayı sağlıklı karar verme ve öneri üretimi kısıtlamaktadır. Uzman sistemlerde ise yeterli düşünme, analiz etme sonuç üretmeyi çok kısa bir sürede yapabilir.
Güvenilirlik: İyi tasarlanmış Uzman sistemler hiçbir detayı kaçırmadan son ayrıntısına kadar taradıktan sonra sonuca ulaşma yöntemini kullanır. Hiçbir belirsizlik yoktur.
Tam ve Kesin Olmayan Bilgi ile çalışabilme: Bir insandaki tüm özellikleri taşıyarak “emin değilim”, “bilmiyorum” gibi kesinlik belirtmeyen ifadelere de yer verilmesi, değerlendirme ve kıstaslarını buna göre ayarlamasıdır.
Ara Sonuçları Gösterebilme: Uzman sistemlerin kullanıldığı bazı alanlarda ara sonuçları, raporları görmek ilerisine yönelik plan ve tasarı yapmak daha uygundur. Böyle durumlarda istenildiği anda müdahale edilebilir.
Sonuçlardan Yararlanma: Dinamik bit yapı oluşturulduğu takdirde öğrenebilme kabiliyetine sahip olduğu andan itibaren her sonucu birbiri ile kıyaslama yorum yürütme ve gerçek doğruyu bularak bilgilerde tutarlılık sağlayabilir.
Geleceğin Fabrikalarının Gelişmesine Katkı: Gelecekte kurulacak olan insansız fabrika yapılarak uzman sistemler ile daha da gelişmesi sağlanabilir. Her türlü kazanç sağlanarak büyük bir atılım ile gelişme beklenmektedir.
Uzman Sistemlerin Dezavantajları
Uzmanlık Bilgisinin Olmayışı: Günümüz koşullarında her alanda yeterli miktarda uzman bulamamak ve bulunsa dahi zaman ayıramamaktadır.
Uzmanlardan Bilgi Edilmesindeki Güçlükler: Kimi uzmanlar bildiklerini aktaramamaktadır. Bir uzman sistem tasarlamanın başlıca problemlerindendir. Bazı uzmanlar ise yeni teknolojiye ayak uydurmak istemeyip bilgi paylaşımından kaçınmaktadır.
Aynı Konuya Uzmanların Farklı Bakış Açıları: Uygulanacak alana göre değişiklik göstermekle birlikte her uzmanın kendi benimsediği ve doğru olduğu bilgilerde tutarsızlık meydana gelebilir. Kimi durumlarda daha ekonomik veya daha doğru bir bilgi sunabilir. oluşturulmuş olan uzman sistemde dinamik bir alt yapı oluşturulursa bu sorunun üzerinden gelinebilme imkanı olabilir.
Dar Alana Yönelik Olması: Uzman sistemlerin çok dar bir alana hitap etmesi ve bunun sonucunda dışarı çıkılma gerçekleştiği zaman sistemin çalışmasında problemler meydana gelmesi anlamındadır. Örneğin her konuda bir uzman olduğu, bir uzmanın birden çok uzmanlık dalının bulunmadığı bulunsa da çok az sayıda olmasından dolayı alanları genişletilmeye başlatılırsa sistemde karışıklıklar başlayacaktır.
Üst Düzey Yöneticilerin Tutuculuğu: Yeni teknolojiye şüpheci yaklaşım ve maliyet pahalılığı tüm yöneticileri düşündürmektedir. Aynı işi yapabilecek bir insan varken böyle bir bilgisayar programına maliyet ayıramamaktadırlar.
Uzmanların Objektif ve Bağımsız Denetim Mekanizmaların Olmayışı: Uzmanların bir çoğu kendi geliştirdikleri, kişisel yöntemlerini kullanmaktadırlar. Bunları açıklayamamaları ve ister istemez objektif bir anlatıma sahip olamamalarından gelmektedir.
Ortak Terminoloji Olmayışı: Çeşitli kullanılan kavramların kişiden kişiye değişerek farklı anlamlar kazanması ve sözlük anlamı ile gerçek anlamının birbirinden farklı oluşu yüzünden doğan karışıklıklardır.
Maliyet Yüksekliği ve Zaman Fazlalığı: Uzman sistem tasarlanmasının yüksek maliyetli olduğu düşünülmelidir. Bilgi Mühendisi, Uzman ve Programcı ile ortalama 3-5 yıl arasında değişen sistemlerin maliyetleri göz önüne alınmalıdır.
Yaratıcılık:Normal durumları dışında alışılagelmemiş bir olay karşısında uzman insanın yaratıcılığı ile yeni bir çözüm üretebilirken uzman sistem bunu yapamamaktadır.
Öğrenme: Uzman bir insanın öğrenme yeteneği çok kolay iken, dinamik yani öğrenebilen bir uzman sistem tasarlamak başlı başına bir problem teşkil eder.
Uzman Sistemlerin Kullanım Alanları
Uzman Sistemlerin kullanım Alanları:
 Yorumlama: Sensör vericilerinden gelen durumların tanımlanması
Kullanım Alanı: Ses tanıma, Görüntü Analizi, Denetim
 Tahmin: Verilmiş durumlara benzer sonuçların çıkarılması
Kullanım Alanı: Hava tahmini, Tahıl Tahmini
 Teşhis: Gözlem neticelerine göre sistem bozukluklarının tespiti
Kullanım Alanı: Tıp, Elektronik
 Tasarım: Sınırlı şartlar altında nesne tasarımı
Kullanım Alanı: Devre Çizimi
 Planlama: İşlemlerin tasarımı
Kullanım Alanı: Otomatik Programlama, Askeri Planlama
 Görüntüleme: Hassaslıkları planlamak için gözlemlerin karşılaştırılması
Kullanım Alanı: Nükleer Güç Santrallerinin Düzenlenmesi ve Maliyet Yönetimi
 Hata Ayıklama: Hatalara sebep olan bozuklukların sunulması
Kullanım Alanı: Bilgisayar Yazılımı
 Tamir: Belirlenmiş yönetim planının yürütülmesi
Kullanım Alanı: Otomobil, Bilgisayar
 Eğitim: Öğrenci davranışlarının tespiti ve düzeltilmesi
Kullanım Alanı: Danışma, Islah, Tedavi
 Kontrol: Sistem Davranışının yorumu, tahmini, tamiri ve izlenmesi
Kullanım Alanı: Hava Trafik Kontrolü, Savaş Kontrolü
Uzman Sistemlere Örnekler:
Tıp alanın kullanılan uzman sistemler:
Stanford Üniversitesi tarafından hazırlanmış olan MYSIN sisteminin uygulama alanı
enfeksiyon hastalıklarıdır. Enfeksiyon hastalıklarının teşhisi ve tedavisi sırasında başvuruda
bulunulmaktadır. Genelde herhangi bir operasyon sonucu hastaya bulaşan enfeksiyonel hastalığın kısa
zamanda bulunarak tedavisinin yapılmasında yardımcı olmuştur.
Kimya ve kimya endüstrisi alanında kullanılan uzman sistemler
Harvard Üniversitesi tarafından geliştirilen LHASA sisteminin uygulama alanı planlama ve tasarımdır. Çok karmaşık bilgilerin dönüşümleri için kullanılmaktadır.
Tarım alanındaki uzman sistemler
SEPA sistemi, yaz ve kış tahıl ürünlerini belirlemek, hayvan yemi otları ile kombineli olarak
ekmek ve benzeri işler için tavsiyelerde bulunmak için oluşturulmuştur.
Eğitim alanında kullanılan uzman sistemler
Bolt, Beranek ve Newman tarafından hazırlanan BUGGY sistemi, öğrenciye neden yanlış
yaptığını anlatma kapasitesine sahiptir. Bu sistem öğretmene, öğrencilerin neden yanlış yaptığını
öğretebilir.
Cemile Altıntaş
Full transcript