# Artificial Brain 1

1 - Yapay Zeka Nedir - Neden Yapay Zeka - Yapay Zeka Ne ise yarar?

Insanlar; yaratildiklarindan bu yana makinelere ve aletlere bagimli yasamislardir. Aksi takdirde bilimin, teknolojinin, sanatin, kültürün,.... kisaca insanlarin ve insanligin gelismesi imkansiz olurdu.

 Peki amacimiz nedir? Makineleri kullanarak daha az emek verip daha çok is almak, kisa zamanda bilgiye, enerjiye sahip olmak…

Asil amacimiz hiç emek vermeden daha çok is alabilmek. Yani bir robot olsa da bizler için herseyi yapsa, her sorunu çözse, her iste bize hizmet etse diye bekliyoruz. Bence biraz bencil bir düsünce…

Yine de böyle bir sistem isimize çok yariyacaktir. Peki nasil? Nasil yapilmali ki yapay – zeka gerçeklesebilsin? Önemli olan nokta nedir? Bunlara benzer birçok sorunun cevabini makale de bulabilirsiniz...

GIRIS

Insanlar; çogu zaman, makinelerin ve bunlari yöneten sistemler olan bilgisayarlarin; zekasiz ve tamamen aciz oldugunu söylerler. Ben sahsi görüsümü buna tam ters olarak ifade edebilirim. Insan dedigimiz canli, birçok karmasik sisteme sahiptir.

Örnek vermek gerekirse; ask, kin, nefret, tembellik, ihanet, sabir, ahlak, aliskanlik, dostluk, akil........ Bu ve bunun gibi duygulari/sistemleri -- tüm olarak -- hepsini olmasa da bilgisayar ortamina aktarmak mümkündür.

Birçogunun, yapay zeka sistemlerinin gelistirilebilecek olabilecegi konusunda hemen \’HAYIR\’ dedigini duyar gibiyim. Ancak olaya hiç ama hiç objektif bakmamisiz. Eger programlama biliyorsaniz, veritabani biliyorsaniz, felsefe ve psikoloji ile ilgileniyorsaniz ve birazda önyargisiz düsünürseniz asagida anlatmak istediklerimi daha kolay kavrayacaksiniz.

 Evet, "Insanlar çogu zaman makinelerin ve bunlari yöneten sistemler olan bilgisayarlarin zekasiz ve tamamen aciz oldugunu söylerler" demistim. Dogrudur. Bu fikri savunan kisilere nedenini sordugumda, \’bilgisayarlar düsünemez\’ cevabini aliyorum.

Konuya baslamadan belirtmek istedigim birkaç önbilgi bulunmaktadir. Yapay zeka\’nin her ne kadar bazi kitaplarda tanimlamasi olsada tam olarak bir ifadesi bulunmamaktadir.

 Ama biz; "Çaga uygun ve benimsetilmis yöntemlerle ve sistemlerle kendi kendine karar verebilen, düsünüp islemleri algilayan ve insanin yaptigi birçok islemi yapabilecek olan, bu yaptiklarini Felsefe – Matematik – Bilgisayar - Psikoloji – Biyoloji bilimlerini kullanarak gerçeklestiren sistemlere Yapay Zeka sistemleri denir" diye bir tanim kullanabiliriz. Ancak biraz önce de belirttigim gibi aslinda Yapay Zeka\’nin tam olarak bir tanimi bulunmamaktadir. Aynen felsefe de oldugu gibi...

Zaten yapay zeka; felsefenin bir ürünüdür. Tabi bunun gibi içinde birçok bilimi barindirir.

Yazimda bazi yerlerde yapay zeka yerine YZ veya AI(Artficial Intelligence) kullanmis olabilirim. Lütfen bunlari yapay zeka veya yapay zeka sistemleri olarak algilayiniz.

Aslinda görüsüm; insanlarin hiçbir zaman, insan kadar mükemmel bir sistemi yapabilemeyeceklerini savunuyor. Fakat bu insan zekasina yakin olan sistemlerin yapilamamasi anlamina gelmemektedir.

 Az önceki \’bilgisayarlar düsünemez\’ cevabina söyle bir soru ile yanit vereyim. Olay sadece düsünmek mi? Eger düsünen bir sistem olsa, hemen bu bir insandir diyebilecek miyiz? Asil buna \’HAYIR\’ cevabini vermeliyiz. Dedigim gibi insan birçok duygu ve sisteme sahip bir varliktir.

Yani düsünmek, tek bir sistem degil içinde birçok sistem barindiran bir temel sistemdir. Ve biz bu sistemlerin hepsini yapamayiz. Bu imkansizdir. Fakat hepsini degil de birçogunu yapabiliriz. Peki ben bunu size nasil ispatliyacagim…

2 - Iste basliyoruz...

Düsünen sistemler....

Insan, ögrenebilen sisteme sahiptir. Yasaminin çok büyük bir bölümünde ögrenmesini sürdürür. Bilmek için ögrenmek sart degildir. Çünkü belirli bir noktadan sonra ögrenmeden de, düsünerek bilme yani bilgiyi bulma mümkündür. Örnegin Albert Einstein, “Kuvvet”, “Güç”, “Yer çekimi” tanimlarinin ne oldugunu biliyordu fakat atom gücünü veya E=mc2 diye bir denklemin olabilecegini bilmiyordu. Daha sonra kendi düsünerek atomun gücünü ve E=mc2 formülünü kesfetti.

Iste gördügünüz gibi insan ögrenmeden de bilebilir yani bilgi sahibi olabilir. Ancak az bilgiden büyük olaylar düsünüp bunlardan bilgi üretmek zordur.

Fakat yukardaki olayi inceledigimizde düsünmenin çok büyük bir kisminin bilgiye dayali oldugunu söylüyebiliriz. Söyle düsünürsek; eger Einstein\’in fizik konusunda bir bilgisi olmasaydi, bu kadar bilgili olmasaydi (tabi Einstein düsünmeye ilk okulunda basliyor sonra üniversitedeyken bu tip kavramlari ve teorileri bulmaya basliyor) gerçektende bu kadar kolay ve kisa zamanda (ne kadar uzun olursa olsun o dönemin sartlarina göre büyük bir basariydi) bu kadar basarili olabilirmiydi?

Bilgiyi "bilgi icat" ede ede buluyoruz degil mi? Ama sonradan bulduklarimizin çogu teoriden ibaret. Dünyanin yerçekimi var diyoruz ama hala nedenini bilmiyoruz, aynen gezegenlerin birbirini çekimini, merkez kaç kuvvetini biliyoruz ama tam olarak nedenlerini bilmiyoruz. Peki düsünen yaratik insan nasil oluyorda bu konularda düsünerek sadece teoriler üretebiliyor. Demek ki biz de süper degiliz. Yani insanlarinda birçok eksik noktasi bulunuyor.

Daha sonradan da bahsedecegim bir konuda ilginç bir noktaya dikkat çekmek istiyorum. \’Bilmek için ögrenmek sart degildir\’ sözünü söyle bir olayla açiklamak istiyorum. Bugüne dek bulunmus icatlarin, formüllerin, kavramlarin %60\’indan fazlasi amatörlere yani bu konuda profesyonel bilgiye sahip olmayanlara - profesyonel olarak çalismayanlara aittir.

Çogu kisi ilk baslarda (geçmis zamanlarda) bu isi gözlem ve düsünceyle yapiyordu ve çok yüksek derece de bilgileri yoktu. Iste insan oglunu bu konuda tek savunan düsünce "bilgisayarlar düsünemez - biz çok az bilgimizle bile amatörler tarafindan bir çok icat yapmis, formül ve kavram bulmus varliklariz" olabilir. Ancak yinede 0 bilgiye sahip bir insan benim fikrimce bir icat yapamaz. (Buna daha sonra deyinecegiz.).

Yani; insan bence, kendi kendine bilgi üretebilen bir sistemdir. 1.000 bilgi bilerek 1 bilgi üretebilir, ayni zamanda 1.000.000 bilgi bilerek yine 1 bilgi üretebilir. Bununla birlikte 10 bilgiden de 1 bilgi üretebilmektedir.

Insanoglu; ne zaman ki hiçbir bilgi bilmezken bilgi üretiyorsa, o zaman tamamen aklini ve kendi bilincini kullaniyor demektir. Bilgilere dayali bilgiler üretildiginde, üretilen bilgi için kullanilan bilgilerden bir veya birkaçinin veya hepsinin yanlis olmasi, üretilen bilgiyi de yanlis yapabilmektedir.

Yani temelinde hasar veya sorun olan bir bina da ne kadar çok kat olursa o kadar çok tehlikeli bir yapidir.

Ilimin ötesi cahilliktir. Sayilarin en büyügü sifirdir. Sonsuz en küçük olandir. En iyi okçuluk, okun yayin ne oldugunu bilmemektir. En iyi konusma sanati konusmamaktir.

Bu tip sözleri daha önce de duymussunuzdur. Fakat hepsi mecaz anlamda söylenmistir. Örnegin “en iyi konusma sanati konusmamaktir” demekle ; “insan artik o kadar iyi konusmayi ve kendini ifade etmeyi biliyorki sadece bakarak veya davranislari tavirlariyla yada düsünceleri yoluyla (tabiki telepati de var) insanlarla anlasabilir” kastedilmistir.

Baska bir örnek: Sayilarin en büyügü sifirdir. Ilkokuldan  beri sonsuz dediklerinde çok uzun bir kagida arka arkaya yazilan dokuzlari düsünürdüm. Fakat sonra aklima gelirdiki ben bu sayiya bir eklesem (eklesem de daha büyük olsa) o zaman basta “bir” olmak üzere arkasindan takip eden birçok sifir elde edecegimi anlardim. 3,5,8 gibi sayilari ifade edebiliyoruz sayabiliyoruz… Ancak sonsuzu ifade edemiyoruz, sayamiyoruz. O zaman degeri sizce de sifir degil midir? Veya söyle düsünelim elimizde X basamakli dokuzlar olsun. Bu X basamakli dokuzlar sonsuzu temsil etsin. Bunlara “bir” ekleyelim, bir tane “bir” ve X tane sifir elde ederiz. Ama bizim sonsuz X basamakli oldugu için bastaki bir ortadan kalkar ve biz X tane yan yana sifir bulmus oluruz.

Buradaki mecaz anlam ulasamadik ve kullanamadiktan sonra o kadar büyük olsa ne ise yarar? Yani aynen “ben güzele güzel demem, güzel benim olmayinca” mantiginda ki gibi…

  3 – Insanin ögrenme sistemi

Insan ögrenmesini geç yaslara kadar sürdürür. Yaklasik yirmi yasinda bir insan günde ortalama bes binden fazla bilgi ögrenir. Tabi biz, bu bilgilerin bir kismini önemsiz buldugumuzdan çabucak unuturuz. Örnegin normal bir gün içerisinde tanimadigimiz iki kisinin konusmasiyla, bir hatta birkaç bilgi edinebiliriz. Ancak önemsemedigimiz için birkaç saat hatta birkaç dakika içinde bile unutabiliriz.

Insanoglu ögrenmeden bir hiçtir diyebiliriz. Çünkü ögrenmeden hiçbir sey bilmeden bir bilgi sahibi olmak bir bulus kesfetmek veya bir bilgi ortaya çikarmak imkansizdir. Tabi ki bu bir felsefe görüsüdür ve bu görüsü savunan bir çok filozof vardir. Olayin içinde felsefe olunca, bu düsüncenin aksini ispat eden filozoflar da vardir. Yani bir kisim filozof bilginin dogustan geldigini bir kisim filozof ise bilginin sonradan kazanildigini söyler. Bu iki görüsün de yanlis veya dogru oldugunu kimse ispatlayamamistir ve kimse ispatlayamayacaktir. Çünkü felsefe düsünce bilimidir.

Insan oglunun yasaminin büyük bir bölümünde ögrendigini söylemistik. Ülkemiz sartlarinda yaklasik 15 ile 20 yil arasinda süren okullar vardir (ilkokul - Lise - Üniversite, Master, Doktora, Hazirlik). Bu 15 ile 20 yillik ögretiminde insanoglu trilyonlarca bilgi ögrenir. Tabi ki bunlarin birakin hepsini, yarisindan fazlasini bile unutabilir. Buna karsin bir insan beynindeki bilgileri bilgisayara sigdirmak imkansizdir. GigaByte TeraByte ExaByte’larla ifade edilen sabit diskler insan beyninin tuttugu bilginin trilyonda birini bile tutamazlar. Bu konu hepimize ilginç geliyor olabilir fakat kesinlikle dogrudur. Insan beynindeki bütün bilgileri tutabilecek bir sistem yoktur(Böyle bir sistemin olmadigi, olamayacagi anlamina gelmez).

Bilgilerimizi sadece yazisal olarak düsünmeyin. En basit bir rüyaniz bile dakikalar(gerçekte 1-2 sn sürse bile) sürebilir. Bunu o çözünürlükte (gözle görebilecegiz - ki bilgisayarda bu kadar mükemmel bir çözünürlük saglamak imkansizdir) suan bilgisayar üzerindeki en iyi video kalitesinde (suan bilgisayar üzerindeki en iyi video; gözle görebildigimiz kalitede bir çözünürlük tam anlamiyla bilgisayara kayit edilemez) kaydettigimizde ne kadar yer kaplar. Bu sekilde düsünürsek beynimizin kapasitesini, neredeyse beynimizi kullanarak bile düsünemeyecegimizi anlariz.

Belirtmek istedigim hiçbir sistem insan zekasi kadar olamaz. Zaten bunu bir tek yaratici yapabilir. Fakat bu bilgisayarlarin düsünememesi anlamina gelmez. Benim savundugum düsünce de zaten budur.

4 – Yapay Zeka’nin bölümleri

Hiçbir kurala, hiçbir kitaba uymasa bile ben zeka\’yi 3\’e ayiriyorum.(Bu düsünce bana aittir.)

1 - Yetersiz Zeka

2 - Yapay Zeka

3 - Insan Zekasi

Yetersiz zeka; sadece belirli durumlar için küçük bir çapta islem yapabilen bir sistemdir.

Örnek olarak; bir sisteme 1 degeri girildiginde A degeri çikiyor 2 degeri girildiginde B degers çikiyor. Bu sistem sadece bu iki deger için organize edilmis olsun yani çok kisitli, her deger için teker teker islem yapmak gerekiyor. Fonksiyonel bir sistem degildir. Eger bu sisteme 4 degeri girilirse ne olur? Hiç bir deger çikmaz. Ayrica Yetersiz zeka çok çok basittir. Yapay zekanin en basit hali olarak nitelendirilebilir. Bunu size söyle bir örnekle açikliyayim.

Bu konuda gözlem yapabilmek için üç tane otomobil yarisi oyunu oynadim. 1. otomobil yarisinda benim kullandigim otomobil ve 5 tane bilgisayar tarafindan kontrol edilen otomobil bulunuyor. Yaris esnasinda ben tam viraja yaklasirken, bilgisayarin kontrol ettigi bir otomobile yandan hizlica çarptim. Fakat, bilgisayarin kullandigi otomobil yavas olmasina (viraja yaklastigi için) ve ben, kullandigim otomobille son sürat o otomobile çarpmama ragmen, otomobil yoluna devam ederken benim kullandigim araç yoldan çikti.

Bunu yapan programci, böyle bir durumda eger bilgisayarin kullandigi otomobiller yoldan çikarsa, bunu yeniden yola dönmesinin zor olacagini ve o kadar ugrasmak istemedigi için, kullanicinin sürdügü otomobili yoldan çikartiyor. Nedeni ise, "kullanici insan, insan yolunu bulur, otomobilini toplayip yeniden yola devam eder, fakat bilgisayarin kullanacagi otomobil yoldan çikarsa, onu bir daha yola sokup devam ettirmek için çok kodlama yapmak gerekiyor (hiz, açi, gelen otomobilin kuvveti, momentum, kayma ve lastik dayanikliligi, sürtünme......)" düsüncesidir (tabi ki her oyun mükemmel degil).

Baska bir otomobil yarisinda ayni islemi yaptigimda ise,ilk denememde benim kullandigim otomobili, bir-iki hamle ile toplayip yola devam ettim. Gördüm ki yapay zeka, kullanincin otomobili için güzel programlanmis.

Ikinci denememde ise tam çarpma anindan sonra durup, çarptigim otomobilin durumuna baktim. Tabiki çok yüksek süratle geldigim ve hiç yavaslamadan otomobile çarptigim için (normal olarak) 1-2 tur döndü. O sirada biraz hiz veriyor oldugu için (viraji yavas yavas geçmeye çalisirken) spin atmaya basladi ve yoldan çikip çimlere girdi. Daha sonra frene basti otomobilin direksiyonunu düzeltti. Yavas yavas hizlanarak yoluna devam etti

Diger bir otomobil yarisinda ise, ayni sekilde son sürat gelip araca çarpmadan önce(çarpmama 1-2 metre kala), araç bunu farketti ve yavasladi, frene basti. Ben her ne kadar süratli çarpsamda çok yavas oldugu için fazla etkilenmedi. Sonra çarpmanin etkisinin geçmesine yakin yavas yavas hizlanarak devam etti ve benim kullandigim araçtan daha iyi bir çikis bile yapti.

Simdi sizden 3 oyunu karsilastirmanizi rica ediyorum.

Ilkinde ki sistem yapay zeka degil yetersiz zeka, ikincisi ve üçüncüsü yapay zeka.

Fakat aralarinda yine de fark bulunuyor. Yani aynen insanlarin arasinda ki zeka farki gibi...

Mesela Isaac Newton ile fazla zeki olmayan bir kisi arasindaki zeka farki çok büyüktür(Isaac Newton dünyanin gelmis geçmis en ünlü en zeki bilim adamidir). Aynen dedigim gibi insan zekasinda veya insanlarin ilgi alanlarinda büyük farkliliklar oldugu gibi Yapay Zeka\’nin yelpazesi de çok genistir. Yapay zeka, genis bir araligi olan ve yetersiz zekanin çok gelismisi olan bir sistemdir. Bu sistemde islemler fonksiyonlara bagli olarak yapilir. Teker teker degilde fonksiyonel olarak yürütülür. Tabi araligi çok genis oldugundan bir matematiksel ifade de bir oyun da yapay zeka sinifina girebilir. Bununla birlikte hatirlatmak istedigim bir konu olarak; yapay zeka kullansa bile sadece 3-4 islem yapan bir sistemin tam olarak Yapay Zeka ismi ile çagrilmasi dogru bulunmayacaktir. Bunu Kisitli Yapay zeka diye isimlendirebiliriz. Yani biliyoruz ki insan oglunda da binlerce sistem bulunuyor. Belki bunlarin bir kismi bilgisayar ortamina belirli oranda aktarilabilir.

En basit örnek olarak, aklimizda bir sayiyi tutabiliyoruz, aynisini programlama da bir degiskene bu sayiyi deger olarak atayip, bu sayiyi da bilgisayarin hafizasinda tutmak mümkündür. Ancak bu, birakin bizim insan zekasini yapabilecek kadar büyük bir sistem yaptigimizi, sadece hafizasinin bile milyarlarda biri bile degildir. Yani, önemli olan; küçük küçük sistemleri birlestirip en sonunda büyük bir yapay zeka olusturmaktir.

Yapay zeka konusunda bugüne kadar yapilan yanlislardan biri de ; yapay zeka’nin ya bilgisayar programlari yada insan zekasinin yapay yolla elde edileni olarak tanimlanmasidir. Halbuki Yapay zeka ne insan zekasidir ne de bir bilgisayar programidir. Yapay zeka bu ikisi arasinda bulunur

Evet demistik ki insan oglunun bilgilerini bilgisayara girilebilecek verilerle kiyaslamak zaman kaybi olur. Yani insanlarin bilgi kapasitesinin yaninda bilgisayar hiçbir seydir. Peki buradan; bir bilgisayarin kendi kendine karar verememesi ve düsünememesi yada yorum yapamamasini; cahilligine mi yoksa beyninin olmamasina mi baglamak gerekir?

Yani eger bu felsefe görüsü dogruysa; yani bilgi dogustan degil de sonradan kazaniliyorsa; ki bu görüsün dogru olup olmama olasiligi %50 (yani ya dogru ya da yanlis - ya bilgin dogustan gelir ya da sonradan ögrenilir), o zaman sunu savunabiliriz: eger bir bilgisayarda insanoglunda olan kadar bilgi olsa belki bu bilgisayar insan gibi karar verebilir, yorum yapabilir.

Evet bilgisayarin düsünecek bir beyni yoktur. Fakat bir bilgisayara bazi sistemler kullanarak ve insanoglundaki bilgi seviyesine yakin olmasa da olabildigince çok bilgi yüklemesi yaparak o zaman, bilgisayarlarin karar verebilme ve yorumlamasini saglayabiliriz.

Sonuç olarak bunlarin saglanmasiyla ve yine bazi sistemlerin kullanilmasiyla belki düsünen bir bilgisayar üretmek mümkün olacaktir. Bu düsüncenin gerçek olabilme olasiliginin var oldugunu düsünüyorum. Iste biz bu sistemlere Yapay Zeka sistemleri diyoruz.

 

5 – Düsünme ve yorumlama

Düsünmenin ve yorumlamanin temel maddesi bence bilgidir.

Söyle bir örnekle açiklamak gerekirse; Iki tane futbol takimi maç yapacak olsun. Bu iki takim A ve B olsun. Fakat biz ne futboldan anlayalim, ne bu takimlarin isimlerini duymus, ne de bu takimlari daha önce görmüs olalim. Ayrica bu takimlarin oyunlari hakkinda hiç ama hiç hiçbir bilgi sahibi olmayalim. Sokaktan geçerken bu takimlarinin oynayacagi futbol maçini kimin kazanacaginin soruldugunu varsayalim.(Beraberlik olmayacak - Berabere bitse de penaltilarda mutlaka esitlik bozulacaktir)

Bu soruya mutlaka cevap vermemiz gerektigini ele alalim. Burada hiçbir fikrimiz ve bilgimiz olmadigindan ve mutlaka bir cevap verme zorunlulugumuz oldugundan (cevap verme zorunlulugumuzun oldugunu varsayalim) tamamen fikirsiz olarak rasgele bir cevap veririz. Örnegin B takiminin maçi kazanacagini söyledik. Bu cevabin hiçbir mantikli açiklamasi yoktur. Yani tamamen rasgele gelen bir cevaptir(eger kesinlikle hiçbir bilgiye dayanmiyorsa). Fakat yinede %50 dogruyu bilme sansimiz var.

%50 ne kadar büyük bir olasilik olsada, %50 sansimizin olmasi bizim bilmemizden kaynaklanmaz. Çünkü biz cevabi B diye versek ve maçi B kazansa bile; bize bu maçin galibi olarak A takimi belirtilse, hiçbir sekilde karsi çikamayiz. Çünkü savunacagimiz hiçbir bilgi yoktur.

Ancak bu takimlardan biri Barcelona gibi bir büyük futbol takimi digeri de bir amatör mahalle takimi olsa, sonuçta Barcelona galip gelse ve bize mahalle takiminin galip oldugu söylense hemen karsi çikariz. Hemen bunun bir saka oldugunu düsünürüz yada inanmayiz. Çünkü bu konuda bir bilgimiz bulunmaktadir. Barcelona dünyanin en iyi takimlarindan biridir. Böyle bir durumda aklimiz bu konu da bilmis oldugu bilgiyle hemen yorumlama yapar ve Barcelona’nin yenilemeyecegi kararini alir.

Hatta bu karar o kadar etkilidir ki, gerçekten mahalle takimi kazanmis olsa bile bizim bu gerçege inanmamiz bile uzun zaman alir.

Çünkü beynimiz bilgileri kullanarak kendi çözüm üretmeye çalisir.

Basa dönsek yine iki takim maç yapacak olsa, bizim futbolda bilgimiz olmasa ve biz bu takimlarin sadece birinin ismini duymus olsak, o zaman çok çok büyük bir olasilikla bu ismini duydugumuz takimin galip gelecegini seçeriz. Beynimizde bu bilginin olmasi sanki çok çok önemli bir durummus gibi, diger takimin ne kadar iyi bir takim olacagini düsünmeden bu ismini daha önce duydugumuz takimin kazanacagini söyleriz. Tabi kendimize göre neden böyle yaptigimiz için belirli nedenlerimiz bulunur. Örnegin “eger bu takiminin ismini ben bile (futbolla ilgisi olmayan bir kisi olarak) duymussam çok ünlü bir takimdir. Mutlaka maçi kazanir.” Tabi ki bu öneriye de yanlis diyemeyiz. Fakat bu da dogru olacagi anlamina gelememektedir.

Yine basa dönelim ve iki takimi da bildigimizi düsünelim. O zaman tabiki daha iyi olani seçecegiz. Örnegin Inter ile Arsenal (yakin oldu ama biz Arsenal in çok daha iyi bir takim oldugunu düsünelim) maçinin sonucunu sorduklarinda büyük bir ihtimalle maçi Arsenal\’in kazanacagini söyleriz.

Isi biraz daha büyütüp tahmin çapini açarsak; örnegin bu maçin tam olarak skorunun belirlenmesini istedigimizde; karsimiza çok çok büyük rakamlar çikabilir. Böylece dogru tahmin etme olasiligimiz çok daha az yüzdeye düser. Peki biz ayni iki soruyu (yani birincisinde iki takimi da hiç bilmiyoruz, ikincisinde ise takimin birinin ismini duymusuz) bir bilgisayara sorsak; ve bilgisayar ilk soru için Random denen (rasgele) bir sistem kullanarak tamamen bilgiye dayali olmayarak bir cevap verdiginde bir insandan farki var midir?

Ayrica bu bilgisayarin kendine ait bir veritabani olsa ve ikinci soru için takimlardan birinin ismi bu veritabaninda kayitli olsa; bilgisayarda buna bakarak cevabi bu yönde verse(yani aynen insanlardaki gibi “eger bu takiminin ismini ben bile duymussam çok ünlü bir takimdir. Mutlaka maçi kazanir.”) ; bir insanin verdigi cevaplardan ne farki olur?

Iste buradan bilgisayarlarin karar verme, düsünme ve yorumlama yeteneginin olabilecegini görebiliriz. Tabi ki daha karisik durumlarda daha karisik ifadelerde bilgisayarlar suan için yetersizdir. Yazimizin geri kalan kisminda insanoglunun yapmis oldugu karar, yorumlari ve düsünme özelligini bilgisayar ortaminda gerçeklestirmek için bazi metotlara daha deyinecegiz.

Farkli bir yönden yaklasmak gerekirse, 5000 yil önce; bir ovada bir arkadasimizla yürürken, 2003 yilindan, zaman makinesiyle gelip bizi alip 2003 yilina getirseler. Daha sonra daha hiçbir sey söylemeden bir futbol maçina götürüp bu maçi bize izlettirseler. Daha sonra bize bu iki takim hakkinda yorum yapmamizi isteseler.

Bu durumda yine dogru ve mantikli olarak diyebilecegimiz neredeyse hiçbir sey yoktur.

Çünkü dayanabilecegimiz bir esas veya bir bilgi yoktur. Bu konuda yapabilecegimiz birkaç yorum olabilir.

Örnegin hangi takimin oyuncularinin daha çok kostugu, bir takim gol attiginda (golün bile ne oldugunu bilmiyoruz) taraftarlarin bizi etkilemesi (tezavurat olarak), veya buna benzer birkaç dis ektene bagli olarak yorum yapabiliriz. Skoru görsek bile fazla olanin daha iyi oynadigini söylüyemeyiz. Baska bir görüs olarak eger geldigimiz tarihte futbola benzer bir oyun varsa bundan kiyaslama yapabiliriz. Gördügünüz gibi aslinda bizde bilgisizken çok genis yorumlar yapamiyoruz. Bununla birlikte dis etkenler bizi çok etkilemektedir.

Bilgi, dis etkenler ; bu kavramlar karar vermemizi ne kadar çok etkiliyor… Peki bizde bunu bilgisayar sistemlerini – Felsefeyi  kullanarak dijital ortama aktaramaz miyiz? Bence programci kisiler hemen evet cevabini verebilir…

6 - Zevkler

Insanoglunun sayisiz zevkleri, ilgi alanlari bulunuyor. Bazilari, diger insanlarin zevkleriyle ayni, bazilari farkli... Peki zevkler ve ilgi alanlari neye baglidir?

Yapay zekanin yada yapay zeka sistemleriyle çalisan bir robotun veya programin zevklerinin ve/veya ilgi alanlarinin olmasini imkansiz gibi düsünüyoruz. Simdi ki örnekte size kendi teorime göre; ihtimallerin, zevklerin ve ilgi alanlarinin neye bagli oldugunu anlatacagim.

Ispatlamaya çalistigim, yapay zekanin zevklerinin ve ilgi alanlarinin olabilecegidir.

Örnek bir olay verelim; Halide ve Esra adinda iki arkadasin dolasmaya çiktigini düsününüz. Birlikte gezinirken, bir magazaya girip yeni çikan kiyafetlere bakmak istiyorlar. Iki tane yeni (daha öncekilere benzemeyen ve her renkle --Ana renkler olarak-- olan) elbise görüyorlar. Halide isimli sahis birincisini Esra isimli olani ise ikinci elbiseyi begeniyor. Daha sonra dolasmalarina devam ediyorlar, 3 tane yeni (yine her temel renklerde ve daha önceki modellere benzemeyen) otomobil görüyorlar. Halide arkadasimiz hiçbirini, Esra ise üçüncüsünü begeniyor. Devam ediyorlar, bir dekorasyon sirketine gidip evlerini boyatmak istediklerini ifade ettikten sonra, evlerini boyatmak için gerekli olan rengi seçecekleri bir katalog sunuluyor. Tabi bu tip kataloglarda birçok renk bulunuyor. 1-2 saat katalogu inceledikten sonra Halide 5 rengi, Esra bunlardan farkli (yani ikisinin begendikleri farkli) 7 rengi begeniyor. En son olarak bir müzik cd\’si almak için bir müzik markete gidiyorlar. Yeni çikan 5 albumden (farkli türde farkli sanatçilara ait) Halide hepsini, Esra birincisini ve besincisini begeniyor.

Bu olaylarda, denek arkadaslarimiz Halide ve Esra; neden bir kismini veya hepsini begeniyorlar yada hiçbirini begenmiyorlar? Yada neden digerleri degilde, o seçtiklerinden hoslandilar? (yada tam tersi)

Bir sonraki yazimda bunlarin nedenlerini ve cevaplarini belirtecegim.

Saygilarimla

THEMYTH