Yapay Zekanın Tarihsel Gelişim Süreci – Cognitus
Yapay zekanın başlangıcı bilgisayarların başlangıcından biraz önceye gidiyor aslında. 1947 yılında ilk bilgisayar ENIAC devreye girdiği zaman böyle 38 ton ağırlığında bir şey, 8 tane sayı saklayabiliyor hafızası o kadar. Bilgisayarların doğuşunda henüz yapay zekadan bahsetmek çok mümkün değil o anlamda. Fakat hemen o dönemlerde 1950’de Alan Turing meşhur makalesini yayınlıyor ve bir bilgisayar yapay zekaya sahip olabilir mi, ya da ne zaman yapay zekaya sahiptir diyebiliriz sorusunu soruyor. Dolayısıyla insanlar pratikte yapılabilenin iki adım önünde gidiyorlar yapay zeka araştırmalarında diyebiliriz.
Bugün mesela sürücüsüz araçlardan bahsedebiliyoruz bununla ilgili kuramsal bilgimiz uzun zamandır var aslında ama donanım yeterli değildi. Mesela araba 100 km ile giderken sağ tarafta bir yayanın olduğunu algılayabilmesi gerekiyor. Kameradan gelen bilgiyi çok hızlı işleyebilmesi gerekiyor. Grafik işlemcilerin ilerlemesi gerekti bunun için ve derin yapay sinir ağlarındaki yakın zamandaki gelişmeler aslında bunu yapılabilir hale getirdi.
Kuramsal olarak ama bütün bu işlere girmemizin arkasında biraz bence insan beynini anlayalım insanı özel kılan şey nedir; bizim zekamızı yani sonuçta insanları hayvanlardan kendimizi zekamızla ayırdığımızı düşünüyoruz. Fakat nedir bu zeka nasıl oluşmuştur bunu anlama çabası yatıyor eğer tam olarak anlayabilirsek yani fiziksel olarak zekanın insan beyninin çalışma prensiplerine ortaya koyabilirsek o zaman bir bilgisayarın da bunu yapmaması için hiçbir sebep yok. Ya da bu bir bilgisayar olacak tabii ki ama ya da bu herhangi bir makine diyebiliriz buna, biraz buna dayanıyor.
1.Dünya Savaşı önemli çünkü II. Dünya Savaşı’nda çok büyük acılar yaşanıyor. Bir diktatör var ortada milyonlarca insanı öldürüyor ve insanlar bir araya gelip şu soruyu soruyor bu diktatör nasıl ortaya çıktı yani onun beyninde Hitler’in beyninde ne olup bitiyordu da, bu kadar insan ölüme gitti. O dönemlerde Freud ve psikanaliz de çok önemli, dolayısıyla insan zihninin nasıl işlediğini anlamak bir anlamda o işleyişi icabında değiştirmek gibi de düşünülebilir.
40’lı 50’li yıllarda Josiah Macy Vakfı’nın önderliğinde bir dizi konferans düzenleniyor. Bu konferansın amacı insan zihninin prensiplerini ortaya koymak. Çok önemli bilim adamları katılıyor bu konferansa. İşte Shannon orada, Wiener orada, John von Neumann orada, Gregory Bateson, Margaret Mead orada, yani o dönemin önemli nörologları, antropologları matematikçileri, fizikçileri bir araya geliyorlar çünkü bu çok disiplinli bir girişim ve insan beyninin temellerini ortaya koymaya çalışıyorlar. O dönemde nöronların matematikrosel modelleri yazılmaya başlanıyor. Çok heyecanlanıyorlar. Bunun belli bir matematiksel ifade gücü olduğunu keşfettikleri zaman diyorlar ki bunun üzerine çok şey inşa edebiliriz ve çok iyimserler yani insanın yapabildiği bir çok şeyi hızlıca yapabileceklerini düşünüyorlar.
6 ayda mesela doğal dilde konuşabilen bir makine yapabileceklerini düşünüyorlar. Tabi gerçekçi, değil bugün hala doğal dilde konuşabilen makine yok ama bazı prensipler oturmuş durumda o zaman ellerinde yeteri kadar hesaplama kaynağı yok bunlar için. Bir süre bu büyük heyecan devam ediyor, kural tabanlı sistemler üretilmeye başlanıyor, o arada bilgisayarlar gelişmeye başlıyor 40’lar 50’ler 60’lar… 60’lara geldiğimizde artık ufak tefek robotlar yapılabiliyor. Yani hem mekanik tarafında ilerleme var hem işlemci tarafında ilerleme var.
Öyle ki Stanford Üniversitesinde Shakey robotu yapıldığı zaman Times dergisi bunu ilk yapay insan olarak tanıtıyor şimdi baksanız yani böyle bir teneke yığını aslında; tangır tungur hareket ediyor koridorlarda ama bazı şeyleri algılayabiliyor yani karşısında bir insan olup olmadığını algılayabiliyor mesela ama yetenekler açısından çok zayıf şimdiki makinelere göre. Ama böyle bir olumlu hava var. Bu olumlu havayı biraz da pompalıyorlar. Çünkü oradan büyük kaynaklar aktarılmaya başlıyor yapay zeka araştırmalarına. Bu araştırmaların hepsi araştırmacıların ortamları, makineleri bunlar para isteyen şeyler. O dönemde Amerika’da özellikle savunma sanayii yapay zekaya çok büyük paralar yatırıyor. Bu belli bir yere kadar gidiyor.
80’lerde bazı temel sıkıntılar olduğu anlaşılıyor. Marvin Minsky ve Seymour Papert ‘in ünlü bir makalesi var. Yapay zekanın, yapay zeka demeyelim yapay sinir ağlarının basit bir problemi çözemediğini gösteriyorlar o anki matematiksel ifadeleriyle. Bu gereğinden fazla bir etki yaratıyor yani biraz böyle fazla beklentileri yükselttik demeye çalışırken bu bilim adamları bu sefer bir anda çok olumsuz bir hava esiyor, bütün finans duruyor, yapay zekaya yada çok azalıyor. Yapay zekanın kışı denilen bir döneme giriliyor. Beklentiler biraz azalıyor daha sonra. Bu arada zorluk olan problemleri aslında kolay bir matematiksel düzenleme ile çözülebileceği gösteriliyor. Yine orada ilerlemeler başlıyor, günümüze kadar yavaş yavaş yapay zeka araştırmacıların kendilerine koydukları hedefler birer birer çözülerek satranç oynayan bilgisayar yapılıyor, görüntü işleyen bilgisayarlar yapılıyor, küçük robotlar yapılıyor etrafı temizleyen mesela kendi başına temizliyor gidiyor kendini şarj ediyor geliyor; milyonlarca satıyor bu robotlar.
Böyle böyle ilerliyor yapay zeka araştırmaları ama donanım ve işlemcilerde gelişmelerin ve tabii ki yazılımda yani algoritmik olarak dediğimiz gelişmelerin çok büyük birlikte yürümesi ve insanların bu konuda gittikçe daha fazla araştırma yapması söz konusu. Mesela geçen sene GO konusunda çok büyük bir başarı elde edildi. Biz bunu bekliyorduk aslında yapay zekada artık hiç kimse, GO oynayan bir bilgisayar yapılabilir mi sormuyordu biliyoruz yapılacak ne zaman yapılacak sorusu vardı. Bir 2-3 senesi en azından var diye düşünüyorduk ama beklediğimizden daha hızlı gerçekleşti. bunun sebebi de derin yapay sinir ağlarındaki çok hızlı ilerleme.
Dolasıyla şuanda yapay zeka için çok heyecanlı bir dönem pek çok şeyi artık yapabilir durumdayız çünkü artık elimizin altındaki bilgisayarlar bunları yapacak güçteler. Dolasıyla artık kuramsal olarak da bir sonraki aşamaya geçme şansımız var yani daha büyük modeller kurup daha büyük düşünebiliriz Şimdi mesela 50 milyon parametreli bir model kurup bununla insan yüzlerini tanımaya çalışabiliriz Eskiden bu kadar büyük bilgisayarlarımız yoktu yapamıyorduk bunları yada belki çok az kişi ellerinin altında kaynaklar ile yapabiliyordu bunu şimdi grafik işlemcisi olan herhangi bir bilgisayarda bu modelleri çalıştırabilir durumdayız.