Uygulamalı Yapay Zeka
Dr. Uğur YÜZGEÇ
Ders 1: Giriş
Amaç
 Yapay
Zekanın tanımı
 Yapay Zekanın konuları
 Yapay Zeka yazılımları
(Prolog ve LISP)
 Yapay Zekanın ilgi alanları
 Temel Yapay Zeka uygulamaları
geliştirmek
Uygulamalı Yapay Zeka
2
Yapay Zeka Konuları
 Arama
 Oyun Teorisi
 Mantık
 Planlama
 Doğal
Dil İşleme
 Öğrenme
 Robotik …
Uygulamalı Yapay Zeka
3
Zeka ne demektir?
Zeka, beynin öğrenme, anlama, soyut düşünme, sebeplendirme,
planlama, problem çözme gibi zihinsel işlevlerine verilen isimdir.
Kavramlar ve algılar yardımıyla soyut ya da somut nesneler
arasındaki ilişkiyi kavrayabilme, soyut düşünme, muhakeme
yürütme ve bu zihinsel işlevleri uyumlu şekilde bir amaca yönelik
olarak kullanabilme yetenekleri zeka olarak adlandırılmaktadır.
Çok çeşitli kavramlardan oluşmasına rağmen zekâ en çok IQ testi
sonucuna göre değerlendirilir. Zeka konusunda araştırma yapan bilim
insanlarının esas hedefi insanlardır, fakat hayvanların da öğrenme,
anlama gibi yetenekleri üzerinde çalışmalar yapılmaktadır.
Uygulamalı Yapay Zeka
4
Yapay Zeka nedir?
Uygulamalı Yapay Zeka
5
Yapay Zeka nedir?
Kesin bir tanımı olmamakla birlikte,
 Bilgisayar kullanarak insan bilişimini modelleme,
 Nasıl çözüleceği bilinmeyen problemler ile
uğraşmak,
 Güzel şeyler (oyun oynama, makine öğrenmesi ,
veri madenciliği, robotlar, bilgisayar görmesi gibi)
 Yararlı şeyler (Tıbbi tanı, dolandırıcılık tespiti,
nesne tanımlama gibi)
 Gelen uyarıcı ve bilgiye cevap olarak mantıklı
davranışlar üretebilen model ve algoritma
geliştirilmesi gibi tanımları yapılmaktadır 
Uygulamalı Yapay Zeka
6
Yapay Zeka Temelindeki Bilimler
Felsefe
 Matematik
 Olasılık & İstatistik
 İktisat
 Sinir Bilimi
 Psikoloji
 Bilgisayar Müh.
 Kontrol Teorisi
 Dil Bilimi

Uygulamalı Yapay Zeka
7
Yapay Zekanın Tarihçesi
1943: İlk başlangıçlar

–

Pitts ve McCulloch : öneri mantıklarını
gerçekleştirebilen sinirlerin basit matematik
modeli
1950: Turing Makinesi
–
Allen Turing: Turing Makinesi ve Turing
denemesi
1956: Yapay Zekanın doğuşu

–
Dartmouth konferansı: AI kavramı
Uygulamalı Yapay Zeka
8
Yapay Zekanın Tarihçesi
1950ler: İlk sözler

–
–
–
İlk AI programları
Samuel’in kontrol programı
Newell & Simon’un Mantık Teorisi
1955-1965: Büyük heves

–
–
–
Newell and Simon: GPS, genel problem
çözücü
Gelertner: Geometri Teorem İspatlayıcı
McCarthy: LISP dilinin icadı
Uygulamalı Yapay Zeka
9
Yapay Zekanın Tarihçesi
1966-1973: Gerçek vakit

–
–

Zor AI problemlerinin çoğunun
gerçekleştirilmesi
YSA metotlarının sınırlarının tanımlanması
1969-1985: Alan bilgisi ekleme
–
–
Bilgi tabanlı sistemlerin geliştirilmesi
Kural tabanlı uzman sistemlerin başarıları
1986: Makine Öğrenmesinin yükselişi

–
–
YSA popülaritesinin yeniden artması
Makine Öğrenmesindeki ilerlemeler
Uygulamalı Yapay Zeka
10
Yapay Zekanın Tarihçesi
1990: Belirsizliğin Rolü

–

Bayesian Ağları
1995: Bilim olarak Yapay Zeka
–
–
Öğrenme, mantık, bilgi kavramlarının
birleştirilmesi
Çeşitli alanlarda AI tekniklerinin
kullanılması
Uygulamalı Yapay Zeka
11
Başarı Hikayeleri







Deep Blue 1997 yılında dünya satranç şampiyonu Garry
Kasparov’u yendi.
Yıllardır çözülemeyen bir matematik varsayımını (Robbins
varsayım) kanıtladı.
1991 Körfez Savaşı sırasında, ABD güçleri 50.000 adet araç,
kargo ve kişiyi kapsayan planlama ve zamanlamayı AI
programı ile yürütmüştür.
NASA’nın gemide otonom planlama programı uzay mekiği
için çalışma çizelgelemesini kontrol etmiştir.
Proverb çoğu insandan daha iyi bir şekilde bulmacaları
çözmüştür.
Robot otonom araçlar : (DARPA grand challenge 2003-2007)
2006 yılında yüz tanıma yazılımı tüketici kameralarında
kullanılmaya başlamıştır.
Uygulamalı Yapay Zeka
12
DARPA Grand Challenge
Uygulamalı Yapay Zeka
13
A Space Odyssey filminden HAL
• HAL
 Filmin hikayesinin merkezinde HAL ismindeki bir
akıllı bilgisayar yer almaktaydı.
 HAL akıllı bir uzay mekiğinin beyniydi.
 Filmde HAL
 Mürettebat ile kolaylıkla konuşabilir.
 Mürettebatı görür, onların duygularını
anlar.
 Otomatik olarak gemiyi yönetebilir.
 Gemideki problemleri saptayabilir.
 Yaşama ve ölüm kararlarını verebilir.
 Duygularını gösterir.
Uygulamalı Yapay Zeka
14
Beyin kadar karmaşık donanım
yapılabilir mi?

Beynimiz ne kadar karmaşık?
◦
◦
◦
◦

Bir nöron (sinir) ya da nöron hücresi en temel bilgi işleme birimidir.
Bir insan beyninde 10 12 nörondan daha fazlası olduğu tahmin edilmektedir.
Çok daha fazla sinapslar (10 14) nöronları birbirine bağlarlar.
Devir süresi: 10 -3 sn (1 ms)
Bilgisayarları ne kadar karmaşık yapabiliriz?
◦ CPU başına 108’den fazla transistör gerekmektedir.
◦ Süper bilgisayarlar: yüzlerce CPUlar, 1012 bitlik RAM
◦ Devir süresi: 10 - 9 sn

Sonuç
◦ EVET: yakın bir gelecekte beynimizdeki birçok temel işlemleri yapabilen bilgisayarları
yapabiliriz. Fakat
 Bağlantıları beyindekinden daha az
 Beyinden daha hızlı günceller
◦ Fakat yapılan donanım beyne benzeyen davranışlara sahip bir bilgisayarı yapmaktan
çok farklıdır.
Uygulamalı Yapay Zeka
15
Satrançta bilgisayarlar insanları
yenebilir mi?
Uygulamalı Yapay Zeka
16
Bilgisayarlar konuşabilir mi?

Konuşma Sentezi olarak da bilinir.
◦ Yazıyı fonetik forma dönüştürür
 Yani merhaba, mer-ha-ba
◦ Gerçek sesi çıkartmak için ses telaffuz kuraları kullanılır
 Örneğin “bilecik” için temel ses dizilerinden alınır

Zorluklar
◦ Doğal olmayan seslere bu arama tablosundan yapılan sesler ile benzetme yapılır
◦ Sesler birbirinden bağımsızdır
 Kağıt gibi
◦ Vurgu, duygu seste verilmesi sor problemlerdir
 İnsanlar söyledikleri şeyleri anlarlar.
 Makineler yapamazlar: bu yüzden doğal olmayan sesleri çıkartamazlar.

Sonuç:
◦ Tüm cümleler için Hayır
◦ Tek kelimeler için Evet
Uygulamalı Yapay Zeka
17
Bilgisayarlar konuşmayı tanır mı?
Konuşma Tanımlama:
◦ Kelime listesi içinden bir mikrofondan seslerin haritasını
elde etmek
◦ Yapay Zekanın klasik problemlerindendir ve oldukça
zordur.
 Bir küçük sözlükten birkaç kelime tanınabilir.
◦ Sistemler %99 doğrulukla bu işlemi yapabilir.
 Günümüzde telefon bankacılığı, güvenlik sistemleri gibi
yerlerde kullanılmaktadır.
 Sonuç:
◦ Sınırlı problemler için evet
◦ Normal konuşmalar hala çok karmaşıktır, hayır

Uygulamalı Yapay Zeka
18
Bilgisayarlar öğrenir mi?
Otobanda bir aracın sürüşü için bir bilgisayar öğrenmesi
düşünelim:
 Tüm yapılması gereken kurallar öğretilir.
 Makine öğrenmesi bilgisayarların öğrenmesine izin verir.
 Farklı öğrenme metotları ile bilgisayarların öğrenmesi
mümkündür.

Uygulamalı Yapay Zeka
19
Bilgisayarlar görür mü?

Tanıma ve Anlama
◦ Bir sahnedeki objenin tanınması ve
anlaşılması
 Odanın etrafına bak
 Kolaylıkla objeyi tanımlayabilirsiniz.
 İnsan beyni 3 boyutlu görüntüyü 2 boyutlu
görüntüye eşleyebilir.

Niçin görsel tanıma zor bir problemdir?
Uygulamalı Yapay Zeka
20
Günlük Yaşamda Yapay Zeka

Kargo, Posta
◦ Otomatik adres tanıma ve postaları tasnif etme

Bank
◦ Otomatik kredi başvurusu sınıflandırma
◦ İmza tanıma sistemi

Müşteri servisi
◦ Otomatik ses tanıma, sahtekarlık tespiti

Web
◦ Web gezintisinden yaş, cinsiyet ve lokasyon
saptamak
Uygulamalı Yapay Zeka
21
Günlük Yaşamda Yapay Zeka

Dijital kameralar
◦ Otomatik yüz tanıma ve odaklama özelliği

Bilgisayar oyunları
◦ Akıllı karakterler /ajanlar
Uygulamalı Yapay Zeka
22
Yapay Zekanın farklı amaçları


İnsan gibi düşünen
İnsan gibi davranan


Mantıklı düşünen
Mantıklı davranan
Uygulamalı Yapay Zeka
23
İnsan gibi davranma-Turing testi
Turing zeki makinelerin insan beyninin ayrıntılı
tasarımının yapılarak oluşturulabileceğine inanırdı.
1950'de "Turing testi" diye bilinen bir makale yayınladı.
Test bir kimsenin klavye aracılığı ile bir insana ve bir
zeki makineye soru sormasından oluşmaktadır.
Turing’in vurgulamak istediği nokta, bilgisayarda zeki
davranışı üreten sürecin insan beynindeki süreçlerin
modellenmesiyle elde edilebileceği gibi tamamen başka
ilkelerden de hareket edilerek üretilmesinin mümkün
olmasıdır.
Uygulamalı Yapay Zeka
24
Çin Odası ???
California üniversitesinden John SEARLE bilgisayarların
düşünemediğini göstermek için bir düşünce deneyi
tasarlamıştır.
Uygulamalı Yapay Zeka
25
Çin Odası ???
Bir odada kilitli olduğunuzu düşünün ve odada
üzerlerinde Çince tabelalar bulunan sepetler olsun. Fakat
Siz Çince bilmiyorsunuz. Ama elinizde Çince tabelaları
açıklayan bir kural kitabınız var. Kurallar Çince’yi
tamamen biçimsel olarak, yani söz dizimlerine uygun
olarak açıklamaktadır. Dışarıdaki Çinlilerin soruları
kağıtlar üzerine yazılarak bir yolla odaya getirilir. Bu
sorulardaki simgeleri önceden elinizde olan ”yanıtlarla”
karşılaştırıp uygun yanıt kağıdını seçip dışarıya
gönderiyorsunuz.
Çince hiçbir şey anlamadığınız halde dışarıdakiler sizin
Çince bildiğinizi düşünüyorlar .
Bilgisayarda da sizde olduğu gibi, açıklanmamış Çince
simgeleri işleten bir biçimsel program vardır ve bir dili
anlamak, bir takım biçimsel simgeleri bilmek demek
değil, akıl durumlarına sahip olmak demektir.
Uygulamalı Yapay Zeka
26
ELIZA programı
ELIZA, Joseph Weizenbaum tarafından 1966’da geliştirilmiş bir
bilgisayar programıdır (hastaların yanıtlarını bir kadar değiştirip soru
biçimine dönüştürerek bu soruları hastalarından soran Rogerian
therapist’ini taklit ediyor). Örneğin, “kafam ağrıyor” sorusuna
“neden söylüyorsun ki, kafam ağrıyor”, ve ya “anam bana kızgındır”
sorusuna “sizin ailede daha kimler sana kızgındır” gibi yanıtlar
veriyor.
Uygulamalı Yapay Zeka
27
Ders değerlendirmesi
Uygulama 1
Uygulama 2
Dönem Sonu Uygulaması
%30
%30
%40
Kaynak
 Stuart Russel, Peter Norvig. Artificial
Intelligence.Modern Approach,
Prentice Hall
Uygulamalı Yapay Zeka
28
Download

KDV hariç olarak, 23/03/2015 - Trabzon Kanuni Eğitim ve Araştırma