Yapay zekanın kronolojisi, yapay zekanın hangi evrelerden geçerek günümüze geldiğini bize göstermektedir. Yapay zeka bilgisayar sistemlerinin insan benzeri bir şekilde düşünebilmesini sağlayan ve insan zekasını taklit etmek amacıyla tasarlanan bir disiplindir. Bu disiplin, birçok farklı yaklaşım ve teknolojiyi içermektedir. Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, genetik algoritmalar, yapay sinir ağları ve uzman sistemler gibi farklı teknolojileri kullanarak çeşitli uygulamalarda kullanılabilmektedir.
Makine öğrenimi, bir bilgisayar sistemine verilen verilerden öğrenme yapabilme yeteneğini ifade eder. Bu yaklaşım, bir sistemin insan müdahalesi olmadan, verilerden bir model oluşturarak öğrenmesine imkan sağlar. Derin öğrenme ise, yapay sinir ağları kullanarak büyük miktarda veriden karmaşık örüntüler ve ilişkiler tespit edebilme yeteneğini ifade eder.
Doğal dil işleme, insan dilini anlayabilme ve oluşturabilme yeteneği olan bir teknolojidir. Bu teknoloji, metinleri anlama, konuşma tanıma, çeviri ve özetleme gibi birçok uygulama için kullanılabilmektedir. Genetik algoritmalar, evrim biyolojisinden esinlenerek geliştirilen bir teknolojidir ve optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılır. Uzman sistemleri ise, bir bilgi tabanına dayalı bir karar verme sistemi olup, uzmanların bilgi birikimini bir bilgisayar programına aktararak, karmaşık karar verme süreçlerini otomatikleştirir.
Yapay zeka, birçok farklı uygulama alanında kullanılabilmektedir. Örnek olarak, sağlık sektöründe hastalık tanımlama, finans sektöründe risk analizi, üretim sektöründe verimlilik artırma ve otonom araçlar gibi alanlarda yapay zeka teknolojileri kullanılmaktadır. Yapay zeka, bu alanlarda insanlar için zaman tasarrufu, maliyet azaltımı ve daha doğru kararlar verme imkanı sağlayabilir.
Yapay zeka, insan zekasını taklit etmek ve zeka benzeri davranışları sergilemek amacıyla geliştirilen bir bilgisayar teknolojisidir. İşte yapay zeka tarihinde önemli olayları içeren bir zaman çizelgesi;
1950’lerde, “Düşünen Makineler” konulu bir konferansta John McCarthy tarafından yapay zeka kavramı ortaya atıldı. Bu dönemde, sembolik yapay zeka adı verilen bir yaklaşım kullanılarak yapay zeka araştırmaları yürütüldü.1956’da, Dartmouth Konferansı yapay zeka araştırmalarının doğrudan gelişimine katkı sağladı. 1966 yılın başında Joseph Weizenbaum, Eliza adlı ilk sohbet botunu yarattı. 1969 Xor problemi, yapay sinir ağlarının çözmesi zor bir problem olarak kabul edilen ve yapay zeka alanındaki gelişmelerin seyrini değiştiren bir problemdir. Bu problem, bir XOR mantıksal işlemcisini yapay sinir ağları ile nasıl modelleyebileceğimizi anlamaya yönelik bir girişimdir. 1970’lerin ortalarına kadar, yapay zeka araştırmaları yüksek performanslı işlem kapasitesine ulaşana kadar yavaşladı. 1980’lerde yapay zeka araştırmaları, uzman sistemler adlı bir yaklaşımla yeniden canlandı. 1990’larda makine öğrenmesi adı verilen yeni bir yaklaşımla canlandı. Bu dönemde, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ve destek vektör makineleri gibi yeni teknolojiler geliştirildi. 1997’de, IBM’in Deep Blue adlı bilgisayarı Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’u mağlup etti. 2011’de, Apple tarafından tanıtılan Siri adlı ilk sanal asistan, yapay zeka alanında bir devrim yarattı.
2012’de, AlexNet adlı bir derin öğrenme algoritması, ImageNet yarışmasında büyük bir başarı elde etti ve derin öğrenme alanında bir devrim yarattı.
2014’te, Google, DeepMind adlı şirketi satın aldı.
2015’te, AlphaGo adlı Google DeepMind yapay zeka programı, dünya şampiyonu Go oyuncusu Lee Sedol’ü yenmeyi başardı.
2016’da, Microsoft Tay adlı chatbot, Twitter’da ırkçı ve ayrımcı bir şekilde eğitildi ve bu olay yapay zeka etiği konusunda tartışmaları gündeme getirdi.
2017’de, Alfabenin kurucusu Google, yapay zeka şirketi DeepMind’in geliştirdiği AlphaGo Zero adlı yapay zeka programını tanıttı.
2018’de, doğal dil işleme alanında büyük bir atılım yapan GPT-2 adlı dil modeli geliştirildi.
2019’da, Google BERT adlı doğal dil işleme modelini tanıttı ve bu model, doğal dil işleme alanında önemli bir adım olarak kabul edildi. Bu zaman çizelgesindeki olaylar, yapay zeka araştırmalarındaki gelişmelerin ana hatlarını ve önemli kilometre taşlarını temsil etmektedir.
BERT, dil anlama görevlerinde insanların performansını geride bırakarak doğal dil işleme alanında önemli bir atılım yaptı.
2020 Yapay zeka uygulamaları, COVID-19 pandemisi ile birlikte özellikle tıbbi teşhis ve tedavide kullanılmak üzere hızla geliştirildi. Yapay zeka tabanlı COVID-19 teşhis araçları, hastalığın erken teşhisinde ve tedavisinde önemli bir rol oynadı.
2020 GPT-3 adlı dil modeli, doğal dil işleme alanında bir devrim yarattı. GPT-3, 175 milyar parametreye sahip olmasıyla diğer dil modellerine kıyasla büyük bir fark yarattı.
2021 Yapay zeka etik konuları daha fazla tartışılmaya başlandı. Özellikle, yapay zeka uygulamalarının ırk, cinsiyet, sınıf ve diğer sosyal faktörlere göre önyargılı olma riski konusu gündeme geldi.
2022 Yapay zeka teknolojileri, endüstriyel işletmelerde ve üretim tesislerinde daha yaygın bir şekilde kullanılmaya başlandı. Endüstriyel robotlar ve akıllı üretim sistemleri, verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
2023 Yapay zeka uygulamaları, artık daha fazla insana hizmet etmek amacıyla kullanılmaktadır. Özellikle sağlık, eğitim ve hukuk gibi alanlarda yapay zeka destekli uygulamaların yaygınlaşması beklenmektedir.
IBM’in Deep Blue
IBM’in Deep Blue, özellikle satranç oyunu için tasarlanmış ve dünyanın en güçlü satranç bilgisayarı olarak tarihe geçen bir yapay zeka sistemidir. İlk olarak 1996 yılında üretilen Deep Blue, 1997 yılında dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov ile yaptığı maçta kazanarak tarihe geçmiştir. Bu maç, yapay zekanın insanlık tarihindeki önemli bir dönüm noktası olarak kabul edilir.
Oyun sırasında, Deep Blue milyonlarca olası hamle arasından en iyi hamleleri seçmek için hesaplama gücü yüksek algoritmalar kullanır. Bu algoritmalar, yapay zeka ve paralel hesaplama tekniklerini birleştirerek, yüksek performanslı bir hesaplama kapasitesine sahip bir bilgisayarın gücünü kullanarak satranç oyununu oynar.
Ancak Deep Blue sadece satranç oyunu için değil, çeşitli uygulamalarda da kullanılabilecek genel amaçlı bir yapay zeka sistemidir. Satranç oyunundaki stratejik karar verme sorununu çözmek için kullanılan teknikler, diğer uygulamalarda da kullanılabilecek geniş bir yelpazede stratejik karar verme problemlerinin çözümünde kullanılabilir. Bu nedenle, Deep Blue gibi yapay zeka sistemleri, işletmeler, araştırma kurumları ve devlet kurumları gibi çeşitli kuruluşlar tarafından kullanılabilir.
Apple Siri Sanal Asistan
Apple Siri, Apple Inc. tarafından geliştirilen bir sanal asistan uygulamasıdır. Kullanıcının sesli komutlarına yanıt veren ve çeşitli görevleri gerçekleştirebilen bir yapay zeka sistemidir. Siri, 2011 yılında ilk olarak iOS işletim sistemi için piyasaya sürülmüş ve daha sonra macOS, watchOS ve tvOS gibi diğer Apple platformlarına da entegre edilmiştir.
Siri, kullanıcının doğal dildeki sesli komutlarını anlayarak, arama yapma, mesaj gönderme, hatırlatmaları ayarlama, müzik çalma, hava durumu ve trafik bilgileri gibi çeşitli görevleri yerine getirebilir. Siri’nin anlama ve yanıt verme yeteneği, yapay sinir ağları ve doğal dil işleme teknolojileri gibi yapay zeka teknikleri kullanılarak sağlanır.
Siri, Apple’ın akıllı ev teknolojisi platformu HomeKit ile de entegre edilebilir. Böylece kullanıcılar, evlerindeki akıllı cihazları Siri ile kontrol edebilirler. Ayrıca, Siri’nin üçüncü taraf uygulamalarla da entegrasyonu mümkündür, bu da kullanıcılara daha geniş bir yelpazede görevleri yerine getirme imkanı sağlar.
Apple Siri, kullanıcıların günlük hayatlarını kolaylaştıran ve daha verimli hale getiren bir yapay zeka uygulamasıdır. Siri’nin başarısı, yapay zeka teknolojilerinin günlük hayatta yaygın olarak kullanılmasının bir örneğidir.
AlexNet
AlexNet, Stanford Üniversitesi’nden Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton tarafından geliştirilen bir derin öğrenme modelidir. 2012 yılında düzenlenen ImageNet görsel tanıma yarışmasında büyük bir başarı elde etmiştir.
Geleneksel yapay sinir ağı modellerine göre daha derin ve karmaşık bir yapısı olan AlexNet, 60 milyon parametre ve 650,000 nöron içeren 8 katmanlı bir Convolutional Neural Network (CNN) olarak tasarlanmıştır. CNN’ler, özellikle görüntü tanıma ve sınıflandırma için popüler bir yapay sinir ağı modelidir.
AlexNet, ImageNet veri kümesinde 1000 sınıfı tanımak için eğitilmiştir ve yüksek doğruluk oranları elde etmiştir. Bu başarı, derin öğrenme modellerinin özellikle karmaşık görevlerde daha önceki modellere göre daha iyi sonuçlar verebileceğini göstermiştir. AlexNet, derin öğrenme alanında bir dönüm noktası olarak kabul edilir ve sonraki yıllarda geliştirilen birçok derin öğrenme modelinin temelini oluşturmuştur.
DeepMind
DeepMind, 2010 yılında Demis Hassabis, Shane Legg ve Mustafa Suleyman tarafından kurulan bir Londra merkezli yapay zeka araştırma şirketidir. Genel yapay zeka (AGI) alanında araştırmalar yürüten DeepMind, yapay zeka teknolojilerinin insanlığa fayda sağlaması amacını taşımaktadır.
DeepMind, derin öğrenme teknolojileriyle birçok başarılı yapay zeka modeli geliştirmiştir. Bunlar arasında AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar ve AlphaFold gibi modeller yer almaktadır.
2016 yılında düzenlenen Go oyunu dünya şampiyonasında dünya şampiyonu Lee Sedol’ü yenen AlphaGo, tarihi bir başarıya imza atmıştır. AlphaZero, farklı strateji oyunlarını kendi kendine öğrenerek oynayabilen bir yapay zeka modelidir. AlphaStar ise, StarCraft II oyununda profesyonel oyuncuları yenen ilk yapay zeka modelidir. AlphaFold ise, protein yapıları hakkında önemli keşifler yapmak için tasarlanmış bir yapay zeka modelidir.
DeepMind ayrıca, sağlık, enerji, ulaşım gibi farklı sektörlere de yapay zeka teknolojilerini uygulamaktadır. Şirket, Google’ın bir parçasıdır.
AlphaGo
AlphaGo, DeepMind adlı yapay zeka araştırma şirketi tarafından geliştirilen bir programdır. 2016 yılında dünya çapında ilgi uyandıran bir olaya neden oldu, çünkü Go adlı oyunu oynayan dünya şampiyonlarından Lee Sedol’ü mağlup etti. Bu, yapay zekanın oyun oynamada insanlara karşı üstünlük sağlayabileceğini gösteren bir kilometre taşıdır.
AlphaGo, derin öğrenme teknolojilerini kullanan bir yapay zeka modelidir. Model, Go oyunu tahtasındaki durumu değerlendirmek ve en iyi hamleyi seçmek için öğrenme algoritmaları kullanır. AlphaGo’nun başarısı, yapay zekanın geleneksel olarak insanların üstünde olduğu düşünülen karmaşık problemleri çözmede ne kadar etkili olabileceğini gösterdi.
AlphaGo, ayrıca derin öğrenme teknolojileri hakkında yapılan araştırmalara da katkıda bulundu. Derin öğrenme, büyük veri setlerindeki kalıpları tanımak ve yeni bilgiler üretmek için kullanılan bir yapay zeka teknolojisi türüdür. AlphaGo, bu teknolojinin potansiyelini göstererek, derin öğrenme modellerinin daha geniş bir yelpazede kullanılabileceğini gösterdi.
Chatbot
Chatbot, yapay zeka teknolojilerinin bir türüdür ve kullanıcılara insan benzeri bir şekilde konuşarak hizmet veren yazılımlardır. Chatbotlar, doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini kullanarak, kullanıcılardan gelen metin tabanlı soruları veya komutları anlayabilir ve buna uygun yanıtlar verebilirler.
Chatbotlar, müşteri hizmetleri, satış, pazarlama, eğitim, sağlık hizmetleri gibi farklı alanlarda kullanılmaktadır. Örneğin, bir müşteri hizmetleri chatbotu, müşterilerin şikayetlerini dinleyebilir ve sorunları çözebilir. Satış chatbotları, müşterilerin ürünler hakkında sorularını yanıtlayabilir ve satın alma işlemini kolaylaştırabilir.
Chatbotlar, son yıllarda popüler hale gelmiştir ve birçok şirket tarafından kullanılmaktadır. Derin öğrenme teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, chatbotlar daha da gelişmiş hale gelmiş ve insan benzeri bir şekilde konuşabilmeye başlamışlardır. Ancak, chatbotların tamamen insan benzeri bir iletişim sağlaması henüz mümkün değildir ve bazı durumlarda hatalı veya yanıltıcı yanıtlar verebilirler.
GPT-2
GPT-2, Generative Pre-trained Transformer 2’nin kısaltmasıdır. OpenAI tarafından 2019 yılında piyasaya sürülen bu yapay zeka modeli, doğal dil işleme (NLP) alanında bir devrim niteliğindedir. Model, büyük ölçüde önceden eğitilmiş bir dil modelidir ve metin üretimi, tercüme, özetleme ve diyalog oluşturma gibi birçok görevde kullanılabilir.
GPT-2, büyük ölçüde önceden eğitilmiş bir dil modelidir. İlk olarak, büyük bir veri kümesi olan WebText veri kümesinde önceden eğitilmiştir. Daha sonra, belirli bir görev için özel olarak eğitilebilir.
GPT-2, büyük bir dikkat mekanizması kullanarak öğrenir. Bu dikkat mekanizması, modelin önceki kelime ve cümleleri anlamasına ve ardından bir sonraki kelimeyi öngörmesine olanak tanır. Model, milyonlarca parametre içeren bir derin öğrenme ağıdır ve doğal dil işleme alanında önemli bir ilerlemedir.
GPT-2, çeşitli NLP görevlerinde yüksek doğruluk oranları elde etmiştir ve özellikle metin üretimi konusunda oldukça etkilidir. Ancak, modelin aşırı uygulanması ve kötüye kullanım potansiyeli, bazı tartışmalar ve eleştirilere neden olmuştur.
Google BERT
Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından geliştirilen doğal dil işleme alanındaki en önemli derin öğrenme modellerinden biridir. BERT, diğer dil modellerinden farklı olarak, belirli bir görev yerine genel amaçlı bir doğal dil işleme modelidir.
BERT, önceden eğitilmiş bir dil modelidir. Model, 3.3 milyar kelime içeren Wikipedia ve 2.5 milyar kelime içeren BookCorpus adlı iki büyük veri kümesinde eğitilmiştir. Bu sayede, BERT, doğal dil işleme alanındaki birçok görev için iyi bir başlangıç noktası oluşturmaktadır.
BERT, Transformer mimarisi kullanılarak tasarlanmıştır. Model, iki aşamada eğitilir: Önceden eğitim ve ayarlanabilir görev eğitimi. Önceden eğitim aşamasında, model, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilerek dil yapısını öğrenir. Daha sonra, ayarlanabilir görev eğitimi aşamasında, belirli bir doğal dil işleme görevi için daha az veri kullanarak ince ayar yapılır.
BERT, birçok doğal dil işleme görevi için kullanılabilir. Bunlar arasında metin sınıflandırma, soru-cevap sistemleri, metin tamamlama, metin çevirisi ve kelime düzeltme yer almaktadır. BERT, doğal dil işleme alanında birçok yararlı gelişmeye öncülük etmiş ve birçok araştırmacı tarafından kullanılmaktadır.