Bizler kendimizi homo-sapiensler yani bilge adamlar olarak adlandırıyoruz. Çünkü mental kapasitemiz bizim için çok önemli. Binlerce yıldır nasıl düşündüğümüzü anlamaya çalıştık. Bu bizlere çok daha büyük bir dünyayı gözlemlemenin, anlamanın, tahmin etmenin ve nihayet yönlendirmenin kapılarını açtı. Yapay zeka (AI) bir adım daha ileri gidiyor. Hedefi zeki varlıkları yalnızca anlamak değil, onları inşa etmek.

AI bilimin en yeni alanlarından biri. Çalışmalar 2. dünya savaşının hemen sonlarında başladı ve isim de 1956’da konuldu. Moleküler biyoloji ile beraber AI sıklıkla diğer disiplinlerden bilim insanlarının içinde yer almak istedikleri bir alan oldu. Bir fizik öğrencisi alanındaki tüm iyi fikirlerin Galileo, Newton, Einstein ve diğerleri tarafından bulunmuş olduğunu haklı bir biçimde düşünebilir. Öte yandan AI kendi tam-zamanlı Einstein’ları için hala yer barındıran bir alandır.

Günümüzde mevcut hali ile AI çok sayıda alt alanı kapsıyor. Bunlara satranç oynamak, matematik teoremleri kanıtlamak, şiir yazmak ve hastalıklara teşhis koymak gibi özel görevleri öğrenmek ve algılamak da dahil. AI insan entelektüel aktivitesi ile potansiyel olarak ilgili olan her alanı sistematize ve otomatize edebilir. Bu manada gerçekten evrensel bir alandır.

Yapay Zeka ‘nın Tanımı

Yapay zekanın sekiz ayrı tanımı aşağıdaki tabloda verilmiştir. Bu tanımlar iki ana boyut üzerinde şekillenmektedir:

  • Düşünce Süreçleri ve Akıl Yürütme ( Thought Processes and Reasoning )
  • Davranış ( Behaviour )

Üstteki tanımlar düşünce süreçleri ve akıl yürütmeyi esas alırlarken alttaki tanımlar davranışı esas alırlar.
Soldaki tanımlar başarıyı ölçerken insan performansını ( human performance ) esas alırken,
sağdakiler ise ideal bir zeka konseptine göre ölçüm yapıyorlar.
Bu ideal zeka konseptine rasyonellik ( rationality ) denir.
Aldığı bilgiler doğrultusunda "doğru şeyi" yapan bir sistem rasyoneldir.

İnsanlar Gibi Düşünen Sistemler Rasyonel Düşünen Sistemler
Bilgisayarları düşündürmek için yeni heyacan verici çaba… akıllı makineler tam ve gerçek anlamıyla (Haugeland,1985) Zihinsel yeteneklerin hesaplama modellerinde kullanılmak üzere çalışılması (Charniak ve McDermott, 1985)
Karar verme, problem çözme, öğrenme gibi insan düşünmesi ile bağdaştırılan aktiviteler otomatı (Bellman,1978) Algılama, akıl yürütme ve eylemi mümkün kılacak hesaplamaların çalışılması (Winston,1992)
İnsanlar Gibi Davranan Sistemler Rasyonel Davranan Sistemler
İnsanlar tarafından gerçekleştirildiğinde zeka gerektiren işlevleri yerine getiren makineler yaratma sanatı. (Kurzweil,1990) Zekaya sahip ajanların (etmen,vekil,agent) dizaynının çalışılması (Poole et. al. 1998)
Günümüzde insanların yapmakta daha iyi olduğu şeyleri bilgisayarların nasıl yapabileceğinin çalışılması (Rich and Knight 1991) AI eserlerdeki zeki davranışlar ile ilgilenir. (Nilson,1998)

Tarihsel olarak AI’ye yönelik bu dört yaklaşımda takip edildi.
Bekleneceği üzere rasyonel odaklı ve insan odaklı yaklaşımlar arasında bir tansiyon mevcut.

İnsan odaklı yaklaşım deneyci (empirik) bir bilim olmalı, hipotezleri ve deneysel doğrulamayı içermeli.
Öte yandan rasyonel yaklaşım ise matematik ve mühendisliğin bir birleşimini içeriyor.

Her iki grup da bir yandan bir diğerini kötülerken bir yandan da yardım ediyor.
İlerleyen bölümde bu dört yaklaşımı yakından inceleyeceğiz.

İnsan ve rasyonel davranışı birbirinden ayırırken bir şeyin altını çizmek gerekiyor:
İnsanların tamamen irrasyonel, duygusal olarak kararsız veya deli olması gerekmese de kusursuz olmadığı not edilmeli.

Satrancın bütün kurallarını bilsek bile her birimiz birer satranç ustası değiliz. Bütün öğrenciler sınavdan A almıyor.

İnsan rasyonalitesinin bazı sistematik hataları Kahneman et al. (1982) tarafından kataloglanmıştır.

İnsan Gibi Davranmak: Turing Testi Yaklaşımı

Turing testi Alan Turing tarafından 1950 yılında zekanın tatmin edici operasyonel bir tanımını sağlamak için tasarlandı.

Uzun ve belki de tartışmalı bir yeterlilikler listesi yerine Turing zeki oldukları red edilemeyecek varlıkları yani insanları baz alan bir test önerdi.

Sorularını yazılı olarak veren bir insan eğer cevaplardan karşısındakinin bir makine mi insan mı olduğunu ayırt edemiyorsa bilgisayar testi geçmiş sayılıyordu.

Testin detayları ve testi geçen makinenin gerçekten zeki olup olmadığı daha sonra tartışılacak bir konu olsa da testi geçecek bir bilgisayarı programlamak üzerinde çalışılacak bolca alanı beraberinde getiriyor.


Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing):
Bilgisayarın o dilde (örn ingilizce) başarılı biçimde iletişim kurabilecek seviyede olması.

Bilginin Temsil Edilmesi (Knowledge Representation):
Bilgisayarın bildiğini ve duyduğunu saklaması.

Otomatik Akıl Yürütme (Automated Reasoning):
Sakladığı bilgisi yeni sorular sormak ve sonuca ulaşmak için kullanması.

Makine Öğrenmesi ( Machine Learning ):
Yeni koşullara uyum sağlaması, örüntüleri tanıması ve tahmin etmesi.


Turing testi sorgulayıcı ve bilgisayar arasında fiziksel etkileşimden kasten kaçınmıştır.
İnsanın fiziksel bir simülasyonu zeka için gerekli değildir.
Buna rağmen video sinyalini de içermektedir ve bu sayede sorgulayıcı algısal yeterliliği de ölçebilir.
Aradaki bir kapak aracılığıyla fiziksel nesneler gönderebilir.
Tam bir turing testi için bilgisayar aşağıdaki özelliklere de ihtiyaç duyacaktır:


Bilgisayar Görüşü ( Computer Vision ):
Objeleri algılamak için

Robotics ( Robotik ):
Objeleri idare ve hareket ettirmek için


Yapay zekanın çoğunluğunu yukarıda belirtilen altı disiplin oluşturur.
Turing 60 yıldır hala önemini koruyan bu testi geliştirdiği için krediyi hak etmektedir.

Yine de AI araştırmacıları zekanın altında yatan prensiblerin yalnızca eldeki örneği kopyalamaktan çok daha önemli olduğunu düşünerek Turing testini geçmek için çok az bir efor harcadılar.
“Yapay uçuş” görevi Wright kardeşler ve diğerlerinin kuşları taklit etmeyi bırakıp aerodinamik öğrenmesiyle başarıldı.

Bugün Aeronautical Mühendislik kitapları kendi alanlarını “o kadar güvercinler gibi uçan ki bu sayede diğer güvercinleri bile kandırabilen” olarak tanımlamıyorlar.

İnsan Gibi Düşünmek : Bilişsel Modelleme Yaklaşımı

Eğer bir programın insan gibi düşündüğünü söyleyeceksek öncelikle insanların nasıl düşündüğünü belirlemenin bir yolunu bulmamız gerekiyor.

Bunu yapmanın iki yolu var : (thought introspection) kendi düşüncelerimizi psikolojik deneylerle yakalamaya çalışmak. Yeterli kesinlikte bir zihin teorisine sahipseniz, teoriyi bir bilgisayar programı olarak ifade etmek olanaklı oluyor. Programın inout/output ve timing davranışları denk gelen insan davranışları ile eşleşiyorsa bu programın mekanizmalarının insanlarda da operasyonel olabileceğinin kanıtıdır.

Örneğin Allen Newel ve Herbert Simon (1961) Geliştirdikleri GPS’de ( Genel Problem Çözücü ) problemleri doğru bir biçimde çözmeyi ummanın dışında daha çok mantıksal düşünme izlerinin insan deneklerin aynı problemi çözerken kullandıkları izler ile eşleştirme ile ilgileniyorlardı. Disiplinlerarası bir alan olan Bilişsel Bilim ( cognitive science ) AI’ın bilgisayar modelleri ve psikolojinin deneysel tekniklerini bir araya getirerek insan aklının kesin ve test edilebilir işleyişlerini inşa etmeyi deniyor.

Bilişsel Bilim heyecan verici bir alan ve kendine ait bir ansiklopediyi hak ediyor. (Wilson And Keil, 1999) Bizler bu içerikte insan akıl yürütmesine dahil nelerin bilindiğini açıklama girişiminde bulunmayacağız. Yapay zeka teknikleri ve insan akıl yürütmesi arasındaki farklar ve benzerlikler konusunda nadiren yorum yapacağız. Gerçek bilişsel bilim ancak gerçek insan ve insanların sorgulanması üzerine kurulu olabilir ve bizler okuyucunun deney için yalnızca bir bilgisayara erişimi olduğunu varsayıyoruz.

Yapay zekanın erken zamanlarında yaklaşımlar arasında karışıklık mevcuttu. Yazar algoritmanın verilen görev üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini tartışır ve bu nedenle insan performansı için iyi ya da kötü bir model olduğunu söylerdi. Modern yazarlar iki iddiayı birbirinden ayırıyorlar. Bu ayrım AI ve Bilişsel Bilim’in her ikisinin de daha hızlı gelişmesine yol açıyor. Her iki alan da birbirine canlılık veriyor. Özellikle görüş (vision) ve doğal diller (natural languages) alanlarında. Görüş özellikle nörofizyolojik kanıt ve hesaplama modellerini göz önünde bulunduran yaklaşım ile son zamanda büyük ilerleme kaydetti.

Rasyonel Düşünmek: “Düşüncenin Yasaları” Yaklaşımı

Yunan filozof Aristo reddedilemez akıl yürütme süreçleri olarak tanımlanan “doğru düşünmeyi” kodlamaya ilk teşebbüs edenlerdendi.
Onun syllogism’leri argüman yapıları için desenler sağlıyordu.
Bu desenler doğru öncüller verildiğinde her zaman doğru sonuca ulaşıyordu.

Çok bilinen örneği ile :

Sokrates bir insandır.
Bütün insanlar ölümlüdür.
O zaman Sokrates bir ölümlüdür.

Bu düşünce yasalarının zihnin operasyonlarını yönetmesi gerekiyordu. Bu çalışmalar mantık adı verilen alanı başlattı.

Ondokuzuncu yüzyıl mantıkçıları dünya üzerindeki her tür şey ve bunların arasındaki ilişkiler için kesin bir notasyon geliştirdi. ( Genel olarak sayılar arasındaki eşitlik ve eşitsizlik ifadelerini sağlayan sıradan aritmetik notasyon ile bir kontrast oluşturuyordu. )

1956 yılında, mantıksal notasyonda verilmiş her çözülebilir problemi prensipte çözebilecek programlar geliştirildi. ( Eğer sonuç yoksa, program bir tane aramayı asla kesmeyebiliyordu. ) Mantıkçı (logicist) gelenek yapay zeka içerisinde zeki sistemler yaratacak böyle programlar inşa etmeyi umuyor.

Bu yaklaşımın önünde iki büyük engel duruyor. Birincisi, informal bilgiyi alıp onu notasyonun ihtiyaç duyduğu formal terimlerle ifade etmek zor. Özellikle de bilgi %100 kesinlikte değilse. İkincisi, bir problemi “prensipte” çözmek ile pratikte çözmek arasında büyük bir fark var. Eğer ilk önce denenecek mantık yürütme adımlarından oluşan bir çeşit rehberliğe sahip değilse birkaç düzine gerçeği olan bir problem bile herhangi bir bilgisayarı aşırı derecede yorabilir. Bu engellerin her ikisinin de mantıksal hesaplama sistemleri geliştirme yönündeki her girişimin karşısında durmasına rağmen mantıkçı gelenekte ilk onlar ortaya çıkmıştır.

Rasyonel Davranmak: Rasyonel Ajan Yaklaşımı

Bir ajan yalnızca bir eylemi gerçekleştiren şeydir.
Ajan sözcüğü latince yapmak anlamına gelen agere den gelir.)
Fakat bilgisayar ajanlarının kendilerini diğer programlardan ayıran bazı özelliklere sahip olması beklenir.

Bunlar operasyonları otonom kontrol altında gerçekleştirmek, çevreyi algılamak, uzatılmış bir zaman periyodu üzerinde devam etmek, değişime adapte olmak, bir diğerinin hedeflerini almaya muktedir olmak gibi özelliklerdir.

Bir rasyonel ajan en iyi çıktıyı veya belirsizlik durumlarında beklenen en iyi çıktıyı gerçekleştirendir.

“Düşüncenin Yasaları” yaklaşımında vurgu çıkarılan doğru çıkarımlar (correct inferences) üzerinedir.

Doğru çıkarımlar (correct inferences) yapmak kimi zaman rasyonel ajan olmanın bir parçasıdır.

Çünkü rasyonel davranmanın tek yolu hedefleri gerçekleştirecek verilen aksiyon çıkarımı üzerinden mantık yürüterek bir sonuca varmak. Ardından bu sonuç üzerine hareket etmektir.

Öte yandan doğru çıkarım (correct inference) rasyonalitenin tamamı değildir.

Çünkü sıklıkla kanıtlanmış yapılacak doğru şeyin olmadığı fakat yine de birşeylerin yapılmasının gerektiği durumlar olur.

Ayrıca aynı zamanda rasyonel davranmanın çıkarım (inference) içermeyen yolları da vardır.

Örneğin kızgın bir fırından hızlıca elini çekme refleksi genellikle üzerine düşünülmüş yavaş bir hareketten daha başarılıdır.

Turing Testi için gerekli tüm beceriler aynı zamanda bir ajanın rasyonel olarak hareket etmesine izin verir.
Bilgi temsili ( Knowledge Representation ) ve akıl yürütme ( Reasoning ) bir ajanın iyi kararlara ulaşmasını sağlar.
Karmaşık bir toplumda yaşayabilmek için doğal dilde anlaşılır cümleler üretebilmeliyiz.
Yalnızca biliş için değil aynı zamanda etkili bir davranış üretme kabiliyetimizi geliştirdiğinden de öğrenmemiz gerekmektedir.

Rasyonel ajan yaklaşımı, diğer yaklaşımlara göre iki avantaja sahiptir.
İlk olarak, “düşünce yasaları” yaklaşımından daha geneldir, çünkü doğru çıkarım doğru çıkarım (correct inference) rasyonelliği sağlamak için gerekli mekanizmalardan sadece biridir.
İkincisi, bilimsel gelişimin yapısına insan davranışına veya insan düşüncesine dayanan yaklaşımlardan çok daha uygundur.