yapay zeka-2

8/14/2019 Yapay Zeka-2

1/25

YAPAY ZEKA

Literatrde "Artificial Intelligence"olarak adlandrlan yapay zeka ilk bakta herkese farkl bireyin armn yaptrmaktadr. Kimilerine gre, yapay zeka kavram,insanolunun yerini alan elektromekanik bir robotu artrmaktadr. Fakat bu alanla ilgili olan herkes,insanolu ile makinalar arasndakesin bir farklln olduu bilincindedir. Bilgisayarlar hibir zaman insanolunun yaratclk,duygu vemizacnn benzeimini aktarabilme becerisine sahip olamayacaktr. Bununla beraber,bilgisayarlarnbelirli insan davranlarn (nesneleri alma ve bunlar belirli yerlere yerletirme gibi) yapan makinalarayn vermesi ve belirli bir uzmanlk alan ile ilgili(veri hesaplamas, tbbi tehis gibi) beeri dnmesrecinin benzeimini yapan (simule eden)sistemlere beyin olma becerisine sahip olmas mmkndr.Yapay zeka (YZ) alannda nemli gelimeler gnmzde salanm olmakla beraber, aratrma dzeyihalen kuluka safhasndadr. Her geen gn, yapay zeka aratrmaclar yapay zekann yenidentanmlanmasna yardmc olacak yeni icat ve yenilikler ortaya koymaktadr. Hatta bazlar bugelimelere bakarak YZ'nin tanmlanmas imkansz mulak bir kavram olduunu bile sylemektedir. YZkonusunda yaplan almalarn her birisinin cevaptan daha ok yeni sorular ortaya koyduu bilesylenebilir.8ununla ilgili olarak, MIT (Massachusette Technical University} aratrma grubunda YZ ileilgili almalarn ncs olan Manvin Minsky YZ'nin " hareket eden bir ufuk " gibi olduunu ifadeetmektedir.YZ konusundaki almalar 1960'lardan beri gndemde olmasna karn YZ uygulamalarnn muazzamboyutta bilgisayar gcne ihtiya duymasndan dolay aratrmaclarn ounun bu alanda yeni bir ey

ortaya koyma gayreti sonusuz kalmtr.Ancak gnmzde bilgisayar teknolojisinde yaanan gelimelerin sagladigi ucuz ve gl bilgisayarlarsayesinde YZ alaninda byk lekli aratirma yapabilmek ekonomik aidan mmkn halegelebilmitir. Bunun sonucu olarak,YZ' nin bir alt alani olan uzman sistemler (expert systems)konusunda daha imdiden nemli gelimeler saglanmi olup, i aleminin karar verme srecinde uzmansistemlerden nemli lde yararlandigi gzlenmektedir.

YAPAY ZEKA TRLER

Yapay zeka konusundaki aratirmalar u gruplar altinda toplanabi lir.*Bilgiye dayal yapay zeka ve uzman sistemler*Doal diller (bilgisayar ile dorudan iletiim)*Beeri algilama yeteneklerinin simlasyonu (grme, konuma,iitme, koklama vs.)*Robotikler (rutin, kirli ve tehlikeli iler iin kullanilan robotikler}Bilgi Tabanl Yapay Zeka ve Uzman Sistemler

Bilgi tabanl yapay zeka sistemi, belli bir uygulama alanna (bilgisayar onarm gibi)ilikin pratik zm veya yordamlama bilgilerinden (sezgi, yargi ve ikarimlar) olumu bir bilgi tabaninadayali olarak aliir. Insanlarin kendilerine ait bilgi tabani sistemindeki EGER- 0 ZAMAN (IF-THEN)kurallarini kullanarak belirli sorulari ze kabiliyeti bu yapay zeka trne ilham kaynagi olmutur. Bilgitabanli sistemlerin en gelimi rnegi uzman sistemlerdir. Belli bir soruna ilikin uzmanlik bilgileri biruzman sistemin bilgi tabanina yerletirildikten sonra kullanicilarin bu bilgiden yararlanmak amaciylauzman sistemle kurdugu iletiim bir uzman ahisla kurulan iletiimin bir benzeri olacaktir. Sorunzlene kadar kullanici ile bilgisayar tabanli uzman sistem arasinda karilikli soru-cevap trnde biriletiim oluur. Yillik vergi iadesi formunun hazirlanmasinda bireylere yardimci olmak zere hazirlanan"DAN" isimli yazilim, bilgi tabanli sisteme gzel bir rnektir. Sistem kullanicinin veri girmesine yolgsterici olacak bir vergi iadesi formunu iermektedir. Girilen verilere bagli olarak gerekli olanhesaplamalar sistem tarafindan otomatikman yapilmaktadir. Elde edilen ikti dogrudan resmi

makamlara sunulabilecek formatta oldugundan,herhangi bir uzmanin yardimina gereksinimduyulmadan vergi iadesi formu bireylerce hazirlanabilmektedir. DAN vergi yasalarindaki degiikliklerebagli olarak her yil yeniden gzden geirilmekte ve gerekli degiiklikler yapilmaktadir.Normal yazlmlardan DAN'n fark, DAN'da ierilen "Ask DAN (DAN'a sor)"ve "Checklist (Kontrol

listesi)" sistemleridir. "Ask DAN", bir vergi uzmannn bilgisayarlatrlm bir biimi olup, kullanc ilesoru-cevap eklinde bir iletiim kurarak ona yardmc olan bir sistemdir. Dan isimli bir vergi uzmanndanbilgi tabannn yaratlmasnda istifade edildiinden dolay bu sisteme alan uzmann ad olan "DAN" ismiverilmitir. Kontrol listesi sistemi ise kullancya baz hususlar belirleme asndan sorular sorar.rnein, ne kadar gelir beyan edilmeli; hangi muafiyetler kullanlmal vb. gibi vergi iadesi formununhazrlanmas asndan gerekli olan cevaplar bu yazlmla belirlenmektedir. Askeri alanda da bilgi


2/25

tabanl sistemlerden yararlanmak mmkndr. rnein karar verme durumunun karmak buna karnkarar verme mantnn belli bir kural hiyerarisine dntrebilecei uzmanlk alanlarnda eer bilgitabanl sistemden yararlanmak ekonomik ise bylesi sistemler ihtiyaca bal olarak yaratlabilir S-1, S-2, S-3 ve S-4 faaliyetlerinde bilgi tabanl sistemlerin yakn gelecekte nemli bir rol oynayacabeklenmelidir.

Doal DillerDoal diller nihai kullancnn doal dili ile (ingilizce gibi) bilgisayarla iletiim kurmasn salayanyazlmlar iin kullanlan isimdir. Doa1 dil yazlmlarndaki nihai ama, geleneksel program dillerindekullanlan komutlara olan gereksinimi ortadan kaldrmaktr. Fakat halen uygulamada gelinen noktatatmin edici dzeyde deildir. u anda piyasada kullanlan doal dillerin ou kullancnn bir uzmansistem ya da veri taban ile iletiimini salamaktan te bir fonksiyon grememektedir. Yine de, bilgiileminin snrl olduu baz alanlarda doal dil uygulamasnn olduka baarl olduu gzlenmektedir.rnein insan kaynaklar ve satn alma i le ilgili aratrma ve rapor hazrlama faaliyetlerinde doal diluygulamas olduka gelimi dzeyde olup kullanc normal ingilizce konuur gibi bi lgisayar ile iletiimkurabilmektedir.

rnein aadaki sorunun kullanc tarafndan sorulduunu varsayalm:"Pazarlama blmnde grev itibariyle ortalama maa nedir? Dogal dil yazilimi yukaridaki soru

cmlesini bizim gramer (dil bilgisi) alimasinda yaptigimiz gibi analiz eder. Cmle kelime kelimeparalara ayrilarak yukaridaki cmle bilgisayarin anlayacagi uygulama komutlarina dntrlr. Anlamanalizi aamasinda, cmlenin geleri genellikle yklemle balayarak uygulama szlgndeki anahtarkelimeler ile karilatirilir. Uygulama szlgnde yer alan kelimeler gnlk dilde kullanilan kelimelerdir.Bu rnekte sistem soru amaciyla kullanilan kelimelerle karilatirma yapacaktir.Yukardaki rnekte "nedir ?" kelimesi uygulama komutu olan"DSPLAY"e (Gster) doal dil yazlm

vastasyla dntrlecektir. Dier kelimeler de benzeri ekilde doal dil yazlmyla yorumlanarakuygulama komutlarna dntrlr. Eer kullancnn istei sistem tarafndan anlalamazsa, doal dilyazlm mulak olan noktalar sorarak istei anlama abasn devam ettirir. rnein sistem "Nedir?"ifadesini anlamamsa, "Nedir? ' i anlayamadm"der ve bunun anlamnn ne olduunu uygulamaszlnde yer alan benzeri komutlar ya da ifadeleri sralayarak kullancya bunlardan hangisinin "Nedir?" ile ayn anlamda olduunu sorar. Gelen cevaba gre sre devam eder.nsan Alglama Yeteneklerinin Simlasyonu

Bu yapay zeka tr, insani yeteneklerin simlasyonu ile ilgili olup bilgisayar sistemlerini grme,iitme,konuma ve hissetme (dokunma) yetenekleri ile donatma abasindadir. Bu yapay zekayeteneklerini bugnn teknolojisini kullanarak belirli lde gerekletirmek olasi gzkmektedir. Insanalgilama yeteneklerine sahip bilgisayarlar tipki insanlar gibi evre ile iletiim kurma becerisine sahipolabilmektedir. Aagida buna bazi rnekler verilmektedir.Konuma ; Ses cevap niteleri

ayet uluslararasi veya ehirlerarasi bir telefon numarasini aramisaniz, "Aradiginiz numarakullanimda degildir" veya tam otomatik bir arabaya binmiseniz "Emniyet kemerinizi takiniz" gibi szelmesajlara ahit olmusunuzdur. Bu mesajlar konuma makinelerinin ses cevap nitelerinden gelenmesajlardir. Iki ayri ses cevap nitesi tr vardir; birinci tr bir insan sesinin kaydini kullanirken digeribir konuma synthesizer'indan yararlanir. Birinci tr, kullanici tarafindan kasete nceden kaydedilmikelime, cmle, mzik, alarm gibi kayitlardan iktiyi seer. Bu ses cevap nitelerinde, sesin gerekanalog boyutlari dijital verilere evirerek bir hafiza yongasina srekli kullanilacak biimde yklenir. ikti

alinirken ise, seilen ses tekrar analog hale dntrlr. Bu tr yongalar belirli kullanim alanlari iinseri retim teknolojisiyle retilmektedir. rnegin mikrofonlar, yangin alarm cihazlari, asansrler,alarmsaatleri, otomobil uyari sistemleri,video oyunlari gibi cihaz ve arabalarda kullanilan ses cevap niteleribu gruba girer.Konuma Synthesizer'lari ise ham veriyi elektronik olarak retilmi konumalara dntrr. Bunun iin

de, bu cihazlar konumayi oluturan temel ses birimlerine benzer sesleri bir arada kullanmaya aliir.Bir konuma Synthesizer'i en az 64 temel sesi retebilme kapasitesine sahiptir. Gnmz teknolojisi ilebunu sinirli sayida cmle iin yapabilmek sz konusu ise de bu teknolojinin kullanim alani gittikegelimektedir. rnegin, bugn okuyucu bir kitabi tarayarak ham verileri elde etmekte ve daha sonrakonuma synthesizer'i bu ham verileri grme zrl insanlarin istifadesine sunmak iin konuma haline


3/25

getirmektedir. Diger bir uygulama ise, konuma zrl ocuklar iin gelitirilmi sistemdir. Bu cihazvasitasi ile bu ocuklar evreleri ile konuma imkani elde edebilmektedir. Bu uygulama alanlarinin dahada geliecegi aiktir. Beklenildiginin aksine, bu tr cihazlar nispeten ucuz olup, bu aidan yakingelecekte kiisel bilgisayarlarda da kullanim alani bulacagi tahmin edilebilir.itme ; Ses TanmBilgisayarlar byk konumacidirlar ama iyi bir dinleyici degildirler. Bilgisayarlarin ok dogal olan

sesleri yanli algilamasi olagan bir eydir. Bununla birlikte, ses tanimanin birtakim uygulamalari da

mevcuttur. rnegin, sati elemanlarinin telefonla bilgisayari arayip, mteri ve sipari numaralari ilesipari miktarlarini bilgisayara girmesi bugnn teknolojisi ile mmkndr. Havaalanlarinda bagajykleme biriminde alian elemanlarin harften oluan vari adresini (rnegin,Los AngelesInternational iin "L-A-X" harfleri) szel olarak ifade etmesi ve bagajin sistem tarafindan bu sese greuygun konveyre gnderilmesi bugnn uygulamalarindan bir tanesidir.Bu sistem u ekilde alimaktadir. Kii mikrofona konutugunda her ses paralara ayritirilir ve

frekanslari bulunur. Her frekanstaki ses dijital hale getirilerek bilgisayarin elektronik szlgnde yeralan formatla karilatirilir. Dijital format bilgisayarin 1 ve 0 olarak yorumladigi ve depoladigi birformattir. Ses tanimada, veri tabaninin yaratilmasi srecine egitim denir. ogu ses tanima sistemlerikonumaciya bagimlidir, yani, ancak belli konumacilarin sesi sistem tarafindan taninabilmektedir. Bunedenle,sistemi kullanan her kii iin ayri bir kelime veri tabaninin yaratilmasi gerekmektedir. Bu veritabanini oluturma srecinde, sistemi kullanan kiinin sistemin her kelimeyi dogru anlamasini saglamakaisindan her kelimeyi en azindan 20 defa tekrarlamasi gerekmektedir. Yani bir anlamda,bilgisayari

egitmek gerekmektedir. Bu egitim gerekten de zorunludur. nk nadiren bir kelimeyi farklizamanlarda ayni ekilde ifade ederiz. Dolayisiyla bilgisayarin bu farkli ifadelere alitirilmasigerekmektedir. Konumacidan bagimsiz sistemler ise, "evet", "hayir" ve 10 haneli rakamlardan olumuok sinirli bir szcge sahip bulunmaktadir. Szlg kisitli olmasina karin bu sistemlerin egitimgerektirmemesi, sistemin herkes tarafindan kullanilmasini mmkn kilmaktadir.Grme : Grsel SistemlerGrme, simlasyonu en zor olan insan alglama becerisidir. rnein, bir bilgisayarn bir insan gibi birnesneyi grmesi ve onu yorumlamas mmkn deildir. Bilgisayara gr kazandrmak iin birkameradan yararlanlr. Kamera araclyla veri taban yaratmak iin gerekli olan girdiler elde edilir. Birgrsel sistem kamera desteiyle yorumlanmas istenen nesnenin standart halini dijital hale getirir ve budijital hale getirilmi nesnelerin grnts veri tabanna yklenir. Daha sonra dijital sistem alrken,kamera grnty dijital eviriciye gnderir. Dijital hale getirilmi bu grnt bilgisayarn veritabanndaki nceden kaydedilmi dijital grntler ile karlatrlr. Bu kyaslama neticesinde sistemnesneyi tanr. Aadaki ekilde benzeri bir prensiple alan bir sistemin yaps gsterilmektedir. Grsel

sistemleri ancak birka grntnn (imajn) yer alabildii zel durumlar iin kullanmak mmkndr. Budurumlarn ortak zellii, basit ve monoton olmasdr. rnein kalite kontrol durumu basit ve monoton birolaydr.Robotikler

Robotikler bilgisayarlar ile endstriyel robotlarn uyumlu bir btnlemesidir. Endstriyel robotlarabilgisayarlar yardmyla herhangi bir rutin hareketin nasl yaplacan retmek mmkndr. rnein;araba boyama,vida skma,malzeme tama ve hatta kusurlu paralar tespit etme gibi daha karmakdavranlar yapan robotikleri gnmzde grmek mmkndr. Yapay zekann en byk ticari haaryelde ettii alan robotik alandr. Genel inancn aksine, robotikler bilim-kurgu filmlerinde grlenrobotlardan gerek grnm gerekse ilev asndan olduka farkldr. Endstriyel robotlarn, gnmzdeen fazla kullanlan ise bir bilgisayar tarafndan kontrol edilen bir mekanik koldur. Manipulatr olarak daadlandrlan bu kol bir insan kolunun yapabilecei ou hareketi yapabilme becerisine sahiptir.

Endstriyel robotlar daha ziyade tekdze iler iin uygundur. ,rnein, ar yklerin tanmasnda vetehlikeli ilerin yaplmasnda endstriyel robotlardan yararlanmak iyi bir strateji olabilir. Bu tr tehlikelive ar tekdze iler hemen her i alannda mevcuttur. Gnmzde otomotiv sektr robotlardan enfazla yararlanan sektrdr. Bu sektrde robotlar daha ok boyama ve montaj ilemlerindekullanlmaktadr. Elektronik sektr bu konuda ikincilii tutmaktadr. Elektronik devrelerin testi veyongalarn yerletirilmesi ilemlerinde robotlardan istifade edilmektedir. Bugn,artk cerrahi de bilerobotlar kullanlabilmektedir. rnein, bir beyin cerrahna yardmc olan robotlar hasta hanelerdegrmek mmkndr. Robotlar byk bir doruluk yzdesi ile biyopsi yapabilmekte ve byleceameliyatn daha hzl, daha doru ve daha gvenli yaplmasn salamaktadr. Robotlara iin naslyaplaca bilgisayar tarafndan retilir. Bir bilgisayar program ile robotlar kontrol etmek mmkndr.


4/25

Bu program robota hareketin zaman, yn, mesafesi gibi konularda komut veren bir programdr. Birkere programlandktan sonra,robotlarn hareketlerini kontrol etmeye fazla ihtiya yoktur. 0 artk iinibyk bir titizlikle herhangi bir ey talep etmeden (yeme,ime gibi) yapmaya devam edecektir. Robotlarkonusunda grlen bir dier gelime ise, robotlara baz beeri alglama becerisini yerletirmektir. Dahance aklanan robotlar beeri alglama becerilerine sahip olmadklarndan dolay ancak tekdze ileriyapma becerisine sahiptirler ve bu yzden de bu tr robotlara "se ve yerletir" robotlar denmektedir.Eer bu robotlara grme, iitme, konuma gibi beeri alglama becerileri kazandrlrsa, bu robotlarn

insan gibi davranmas ve bylece bu robotlara akll denmesi de mmkn olabilecektir. Bugnkteknoloji ile bir robotu grsel bir alt sistemle tehiz edip, robotun belli standarttaki bir nesneden farklnesneleri ayrt etmesi salanabilir. Doal olarak, grsel sistem teknolojisindeki gelimeler devam ettiimddete, robotlarn tpk bir insan gibi iyerinde dolamas da mmkn olabilecektir. Sonu olarak,robot teknolojisindeki gelimeler bilim-kurgu filmlerinde grdmz kimi sahneleri gerek halegetirecek gibi grnmektedir. Bu noktada, robotlarn ii karmna yol aaca ve isizlik sorununuyarataca konusunda kukular da bulunmaktadr. Fakat iktisadi hayatta yaanan gerekler bukukunun ne denli yersiz olduunu ortaya karmtr. nk robot teknolojisinin gelimesiyle yeni ialanlar domutur. Robotlarn tasarmn, retimini, satn, montajn, programn, tamirini ve bakmnyapan insan gcne ihtiya domutur. Ayrca robotlar maliyetlerde d yaratarak, baz iletmeleriiflas etmekten de kurtarmtr. ABD'de baz sendikalarn iletmenin iflas etmesini ve iilerin iinikaybetmesini nlemek iin iverenin robot teknolojisini kullanmasna scak bakt eklindeki bazhaberler basnda yer almaktadr. Dolaysyla robot teknolojisi verimlilii arttrd mddete kullanlmaya

devam edecek ve bu verimlilik art toplumun genelinde de bir refah art meydana getirecektir.Yapay Zekann Pazarlanmas

1960'lardan itibaren bilim adamlar dnen makinalar oluturma zerinde zihin yorarken, yaptklariin mteri bulup bulmayaca konusunu pek nemsemediler. rnein,YZ nin ilk yllarnda, ouaratrmac santra yazlm gelitirme zerinde alt. lk santra programlarnn amac kiilerinsantra oynama becerilerini bilgisayarnki ile kyaslamasna imkan salamakt. lk santra programlarnormal bir oyuncu ile ba edebilirken, bugnn programlar byk ustalarla baa kabilmektedir. Ticariadan deeri tartmal olmakla beraber bu alandaki aratrmalar bilim adamlarna insann dncesisteminin daha iyi anlalmasnda ve bu srecin bilgisayarlar ve yazlmlar tarafndan nasl taklitedilmesi konusunda olduka yararlar olmutur. 1960 ve 1970'li yllarda, basit bir yapay zekauygulamasn yapmak iin milyonlarca dolar deerinde bilgisayar gerekiyordu. Fakat 1980'li yllardabilgisayar teknolojisinde salanan gelimelerin sonucu olarak yapay zeka uygulamalarn kiiselbilgisayarlar ile ucuza yapabilmek mmkn olmutur. Bunun sonucunda,1960'li yllarda birdenbire ok

sayda YZ iletmesi ortaya kt.Birka yl ncesine kadar, yapay zeka bilgisayar ve Ynetim Bilgi Sistemi (YBS) sektrlerinin gzdesi

konumundayd. Hemen hemen bu sektrdeki her iletme ar zarar etmesine karn, yatrmclar krnpatlama yapaca gnlerin yakn olduu konusundaki inanlarn devam ettirdiler. Fakat ar zararlakapanan birbirini takip eden yllar bu iletmelerin ounun iflas etmesine yol at. Gerek bir kere dahayzn gstermiti. "insanlar kr etmelerine Yardmc olmayan programlar alma konusunda isteklideillerdi." YZ aratrmaclar nce zm daha sonra sorun bulma ynteminin krl olmadnyaayarak renmilerdi. YZ iletmeleri piyasann taleplerine cevap vermekten ziyade belli birteknolojiyi zorla kabul ettirme stratejisini takip etmekle sulanmaya balaynca mteri isteklerini nplana almaya baladlar. 1987'den itibaren ayakta kalan iletmeler potansiyel mterilerin ihtiyalarnkarlayan rnler zerine enerjilerini younlatrmaya balad.YZ iletme yneticileri, ticari yaamda ayakta kalabilme yolunun verimliligi arttiran ya da karar verme

srecine yardimci olan rnleri retmekten getigini yaayarak grenmiti...

BLG TABANLI VE UZMAN SSTEMLER


5/25

Gnmzn bilgisayarlar muazzam ilem yapma kapasitesine sahip olmasna karn, ne yazk kirenme becerisine sahip deildir. Yapay zeka aratrmalarnn bir kolu olan bilgi tabanl sistemler buolguyu deitirmeye almaktadr. YZ aratrmaclar bilgi tabanl sistemlere iki temel beceriyikazandrmay amalamaktadr:1. nsan muhakeme sistemini taklit edebilme,2. renebilme,Bugnn ou bilgi tabanl sistemi insan muhakeme sistemini taklit edebilmekle beraber renebilme

becerisi ynnden istenen dzeye gelebilmesi daha birka yllk aratrmay gerektirmektedir.BLG-TABANLI SSTEMLER

EER-0 ZAMAN kurallarnn belli bir problemi zmek amacyla nceden bilgisayara yerletirildiisisteme bilgi-tabanl sistem denir. rnein bir hastann hastalnn tehisi iin gelitirilmi "eer-ozaman" kurallar bilgisayara yklenip, bu kurallardan olumu programla hastalk tehis edilebiliyorsabu sisteme bilgi-tabanl sistem denilebilir. YBS ve karar destek sistemleri gibi bilgi tabanl sistemler degerek bilgilere dayal olup ayrca onlardan farkl olarak yordamlama (hristik) bilgileri olan sezgi,yarg ve karmdan da istifade etmeye alr. Hem gerek bilgiler hem de yordamlama bilgileri bellibir alanda uzman olan "alan uzmanndan" elde edilir. Bilgi- tabanl sistem bu insan destekli bilgiyi belirlibir uzmanlk alanndaki insan dnce srecini rnek; almak iin kullanr. Bu i bir kere baarldktansonra bilgi-tabanl sistem ok bilgili bir karar verici kiinin mantna yakn bir performans gsterebilir.UZMAN SSTEMLER

Uzman Sistem Nedir?Uygulamada,"uzman sistemler" ve "bilgi-tabanl sistemler" ayn anlamda kullanlan terimlerdir. Teknik

adan bakldnda ise, uzman sistem bir bilgi-tabanl sistemin en gelimi biimidir. Bir uzman sistemsorulara cevap veren, aklk getirmek iin soru soran,tavsiyelerde bulunan ve karar verme srecineyardmc olan diyaloa ak bir sistemdir. Daha az gelimi bilgi-tabanl sistemlere ise yardmcsistemler denilmektedir. Yardmc sistem, kullancnn greceli olarak basit nitelikteki kararlarvermesine yardmc olan bir sistemdir. Yardmc sistemler nihai kullancnn belirli bir sorunuzmekten ziyade muhakeme srecinde yapabilecei bir hata olasln azaltma amacn gtmektedir.Uzman sistemleri, yardmc sistemleri ve bunlarn arasndaki herhangi bir sistemi gelitirmek iinihtiya duyulan teknoloji ayn teknolojidir. Bu yzden yukarda bahsedilen kavram kargaas ortayakmaktadr. Uzman sistemler insan dnce srecini taklit etmeye alr, muhakemeedebilir,karmda ve yargda bulunabilir. Gnmzde uzman sistemler deiik bilim dallarnda kararvermeye yardmc olarak kullanlmaktadr. rnein,tbbi tehiste,petrol aratrmasnda,finansal

planlamada, vergi hesaplamada,kimyasal analizde,cerrahide,lokomotif onarmnda,hava tahmininde,bilgisayar tamiratnda, uydu onarmnda, bilgisayar sistemlerinin tasarmnda, nkleer santralleriniletilmesinde,devlet yasalarn yorumlamada ve daha nice alanlarda etkin bir biimde kullanlmaktadr.Uzman Sistemlerin Salad Faydalar

Uzman sistemlerin salad faydalar dier karar destek ve ynetim bilgi sistemlerinden biraz dahafarkldr.* Uzman sistemler uzman ahislarin bilgisini yeri gelince kullanmak zere depolanmasina imkan verir.

Belli bir uzman ahsin konusu ile ilgili sahip oldugu bilgileri uzman sistem olarak kullanmakmmkndr. rnegin bir i yerinde alaniyla ilgili tercman olan bir ahsin o iten emekli olmasi iletmeaisindan byk sorun yaratmasi bekleniyorsa, bu ahsin sahip oldugu bilgileri uzman sistem halinegetirmek etkili bir zm olabilir.* Bir tek uzman sistemden birden fazla kullancnn yararlanmas,mmkndr.

* Uzman sistemler karar vericilerin performans ve retkenliini arttrr.* Uzman sistemler belli bir konu ile ilgili karar verme srecinde insanlarn aksine istikrarl ve tutarldr.Yani,uzman sistem belli bir karar verme durumunda her zaman ayn bi lgiyi verir.* Uzman sistemler kritik ahislara olan bagimliligi azaltir. Insanlar emekli olabilir, hasta debilir, izneikabilir veya iten ayrilabilir. Bilgisayarlar ise ay molasi bile istemez. Onlardan her zamanyararlanmak mmkndr.* Uzman sistemlerden karar vericileri eitmek zere de istifade etmek mmkndr.Uzman sistemler ile karar destek sistemleri {PERT ve CPM yazlmlar gibi) arasndaki dier farkllklar

aada zetlenmitir.


6/25

Nitelikler Karar Destek Sistem Uzman Sistem

Amalar Karar vericiye yardmc olmak Bir uzmann yerini almak.

Kim karar verir? Karar verici ahis ya da sistem Sistem

Temel hedef Karar verme Bireysel uzmanl sisteme

transfer etme

Temel ynlendirme Karar verici bilgisayar Bilgisayar kararistikameti ynlendirir. vericiyi ynlendirir.

Destein kapsam Birey,grup ya da kurum Birey Ya da gruplar

Veri ileme yntemi Rakamsal (Nmerik) Sembolik (Genelde)

Problem alannn Karmak ve geni Darnitelii

Problemin tr zel, tekrar az olan Srekli ortaya kan sorun

Veri tabannn ierii lemsel srele ilgili lemsel srele ilgilibilgi yok bilgi var

Muhakeme yetenei Yok Var ama snrl

Aklama getirme Snrl Varyetenei

Uzman Sistemlerden Hangi Koullarda Yararlanlmal

Uzman sistemler ancak gerekli olduu zamanlarda kullanlmaldr. Baz iletmelerin bulunduukoullar, uzman sistemin kullanlmasn gerek maliyet gerekse salanan faydann nemsiz olmasYznden hakl klmayabilir. Uzman sistemlerden ancak bu koullar altnda yararlanlmas tavsiye

edilmektedir:* in tekdzeliine bal olarak uzman sistemin sk sk kullanlmasna gereksinim duyuluyorsa vekullanc says uzman sistemin kullanlmasn maliyet boyutunda ekonomik klacak kadar fazla saydaise,* Karar verme durumu karmaiksa(basit durumlar iin basit bir bilgisayar programindan dayararlanlabilir.)* Karar verme mant bir kural hiyerarisine dntrlebiliyorsa

* Uygulama neri,snflama,tehis,yorum,aklama,zm yolu seme, durumu deerlendirmedetahmin etme zerinde younlayorsa,Uzman Sistemin YapsBir uzman sistemin yaps,uzman sistem bilgi elde etme nitesi, bilgi taban,karm sistemi ve

kullanc ile iletiim nitesinden oluur.BLG ELDE ETME NTES: Bu nite bilgi tabann oluturan birimdir. Bilgi taban bir bilgi mhendisi

ile bir veya birden fazla konu ile ilgili uzman ahsn(alan uzman)koordineli almas sonucundayaratlr. Bilgi mhendisi, uzman sistemin alma esas ve mlakat teknikleri konusunda eitim grmbir insandr. Balang grmelerinde alan uzman belirli bir sorunun nasl zlmesi konusundabildii her eyi bilgi mhendisine anlatr. Balangta yaplan mlakatlarn sonucunda elde edilenbilgiler genellikle elastik ve sistemsizdir. kinci aamada, bilgi mhendisi alan uzmann i yerindegzlemler ve bu esnada da daha fazla bilgi almak ve mevcut kurallarn yeterli ve doru olduunu teyitetmek iin alan uzmanna srekli soru sorar. Bu aama genelde bir yl kadar uzun srer. Bilgimhendisi alan uzmannn konu ile ilgili tespit ve kurallar setini uzman sisteme bilgi taban olarakaktarmaya alr. Bilgi tabanndaki bilgiler EER-0 ZAMAN kurallar eklinde yer alr.* "Eer" blm durumu aklar,


7/25

* "0 zaman" blm sonu veya amac izah eder.Bilgi tabannda yer alan bir kurala yle bir rnek verebiliriz: "Eer bir mterinin aylk geliri bankaya

yaplan aylk demenin 3 katndan daha az ise, o zaman mterinin kredi gemiini incele". Sonuta,elde edilen bilgi taban yle bir kural seti olacaktr ki, bunu dorudan iletmenin veri tabanndan veyauygulamada kullanlan kurallardan mahide etmek mmkn deildir.BLG TABANI: Bilgi taban veri tabanndan farkl bir kavramdr. Klasik veri

tabannn konusu eler arasndaki duraan ilikiler ile ilgili verilerdir. rnein, bir

i gren kaydi ile i grenin ii ve creti alanlari arasinda sabit bir iliki vardir. teyandan bilgi tabanndaki bilgiler u tr bilgilerden oluur:* zlecek problem ya da problemlerin belirlenmesi,

* Problem ya da problemlere zm yollar,* Problemden zme doru nasl ilerlemeli (tespit ve kurallar seti araclyla)Bilgi tabannn ierdii bilgiler zamanla yaanan tecrbelere bal olarak art gsterir. Baz kurallaratlr yerine yenileri ikmal edilebilir.IKARIM SSTEM:karm sistemi bir uzman sistemin ekirdeidir. Bilgi tabannda yer alan tespit ve

kurallarn belli bir soruna tatbik edilmesini salayan aratr. Bu sistemde uzman sisteme muhakemeyetenei kazandrlr. Bu muhakeme gc kullancya bir mantk silsilesinin sunulmas ile salanr vebylece zme ulalr. Bir karm sisteminin muhakeme becerisi ileri zincir ya da geri zincir karmsresinin birlikte ya da tek bana kullanlmas esasna dayanr. leri zincirde, uzman sistem nihaikullancdan bilgiler alr ve zme ulancaya kadar bilgi tabanndan duruma uygun kurallar sras ile

takip eder. Bu sre esnasnda srekli olarak kullanc ile uzman sistem arasnda iletiim vardr ve builetiim nceden yerletirilmi kurallar setinin oluturduu mantk silsilesine gre yrtlr. Geri zincirkarm srecinde ise ileri zincirin tam ztt bir yaklam kullanlr. Sistem nihai kullancya istedii hedefya da sonucu sorar ve daha sonra "Eer-o zaman" mantk silsilesine geri dnerek uzatlmak istenenhedef ya da sonucun doru olup olmadn aratrr. Eer bilgi tabanndaki "Eer-o zaman" kurallar setihedef ya da sonu ile uyuuyorsa, kullanc tarafndan saptanan hedef ya da sonu, sorunun zmdemektir.KULLANICI LE LETM NTES:Yordamlama sreci biimsel deildir, yani, bir sorunu zmek iin

gelitirilmi yazl bir algoritma yoktur. Bir uzman sistem bir strateji ise yaratt sreci kullanmayadevam eder. Sistemde yeni bir stratejiye dn seenei her zaman mevcuttur. Bu yordamlama srecibu yzden her zaman kullanc ile iletiime gereksinim duyar. Kullanc ile iletiim sayesinde nihaikullanc uzman sisteme sorunu ya da hedefi belirtir. Kullanc ile iletiim nitesi araclyla kullanc ileuzman sistem arasnda iletiim kurulur ve bylece zme ulalmaya allr.Yapay zeka olarak adlandrlan alanda, aratrmaclarn abas muhakeme Yetenei olan, bilgi

retebilen veya renebilen, kendini daha iyiye gtrme abas olan ve beceri alglama ile mekanikyetenekleri taklit edebilen sistemleri gelitirmektir. Genel olarak, uzman sistemler, doal diller, beerialglama yeteneklerinin simlasyonu ve robotikler olarak almalarn gruplandrld yapay zekaalannda gelinen nokta, gelecekte yaplacak almalar tevik edici bir grnm arz etmektedir. leride,hemen hemen her uzmanlk alannda danabileceimiz ya da bir programlama diline ihtiyaduymadan doal dilimizle iletiim kurabileceimiz bir bilgisayar kullanabileceimizi ya dagrebilen,konua-bilen veya iitebilen bir robotun i yerinde i arkadamz olabileceini sylemekkehanet olmasa gerekir...

KAYNAK : Planagement Informaton Systems/LORRY LONG,1989

Gnmzdeki hzl teknolojik gelimeler, gndelik yaantmz olduu kadar iletmeleri de byk ldeetkilemektedir. letmeler bu gelimenin ortaya kard rnleri, retim, planlama, kontrol vb.alanlarda kullanmaktadrlar. ou zaman iletmeler, teknolojik gelimeler karsndaki hza ayakuyduramamakta ve ileri teknolojileri kullanan rakipleri karsnda zorlanmaktadrlar. zellikle sonyllarda bilgisayar bilimlerinde, yazlm ve donanm alannda ok hzl gelimeler yaanmaktadr.Bilgisayar kullanmnn hzla yaygnlamas ve yeni ortaya kan yazlmlarn, daha st seviyelerdedonanma ihtiya gstermesi ile yeni rnlere olan talep de artmaktadr.

Bilgisayar bilimlerindeki bu ilerleme, insan gibi dnen ve davranan sistemlerin gelitirilmesineynelik olarak, 1950li yllardan beri srmektedir. Yapay zeka olarak isimlendirilen bu alan, insan


8/25

dnme ve davranlarn taklide ynelik olduundan, nroloji, psikoloji ve mhendislik gibi farkldisiplinleri kapsayan geni bir alana yaylmtr.nsan gibi dnebilen ve davranabilen sistemlerin gelitirilmesi iin yaplan almalarda bugn iin

gelinen nokta, henz yapay zekann tam olarak gelitirilememi olmasdr. Yapay zekann yaplabilirliizerinde yaplan felsefi tartmalar bir yana, dncenin salt fiziksel srelere indirgenebildii kabuledilse bile, henz beynin tm fonksiyonlar tam olarak zlemediinden, bugn iin yaplabilmesihenz mmkn gzkmemektedir. Fakat konu zerinde yaplan almalar farkl alanlarda hzla devam

etmektedir. Burada unu da belirtmek gerekir ki, yapay zekann yaplamayacan savunanlar, konuzerinde kart grl aratrmaclar ile ayn aratrma ve gelitirme almalarn yrtmektedirler.nk her iki tr aratrmacnn yapmaya altklar ey gzlemlenebilen nesnel olaylarn benzeriniyapabilmektedir. Bu olaylarn, yani dncenin beyinde gzlenebilen fiziksel srelere indirgenerek biralgoritmasnn oluturulup oluturulamayaca felsefi bir yorumdur.Yapay zeka disiplini altnda onu destekleyen farkl alanlar bulunmaktadr. Teorik olarak yapay zeka

yaplsa, onun fayda salayabilmek iin gerek dnya ile iletiim iinde olmas gerekir, ayn insann beduyu organna sahip olduu gibi. te robotik, bulank mantk, sinirsel alar ve doal arabirimlerzerinde yaplan almalar, yapay zeka disiplinini bu alanlarda desteklemektedirler.Bulank mantk zerinde yaplan almalarla, sistemin insanlar gibi sembollerle dnebilmesi, ayn

zamanda eksik verilerle alabilmesinin alt yaps hazrlanmaktadr. Sinirsel alar renebilensistemlerin temelini oluturmaktadr. Robotik ile insan davranlarnn taklidi salanmakta, doalarabirimlerle, sistemin evre ile doal bir ekilde karlkl ilikiye girebilmesinin salanmasna

allmaktadr.Bu farkl alanlarda yaplan almalarn ortaya kard teknolojik rnler, iletmelerde de sklklakullanlmaktadr. nk ortaya kan rnler, insan zelliklerinin snrl da olsa belli bir ksmna sahipolabildiinden, belirli ilerde insanlarn yerine onlardan daha verimli olarak kullanlmaktadr. Bu iseynetim asndan bakldnda, iletme de verimlilik art ve hata oranlar ve birtakm diermasraflarda azalmalara sebep olduundan olduka nemlidir. Ynetim asndan ayn oranda dikkatgsterilmesi gereken nokta, yeni teknolojilerin kullanlabilmesine ynelik, alanlarn eitilmeleri vealanlarn gelien teknolojiye uyumunun salanmas konusudur. Yapay zeka konusunda temelbilgileri ieren bu sayfalarn yaynlanmas dncesi, yine bu sayfalarda okuyacanz konularnaratrlmas aamasnda bu konuda yeterli Trke kaynak bulunmadn grmemizden dodu. Evet,onlarca arama sitesinde, milyonlarca YZ ile ilgili dokman arasnda yaptmz aratrmalarda parmaklasaylacak kadar az ve genelde temel anlamda bile bilgi iermeyen birka Trke dokman bulabildik.Sayfalarmzn bu konudaki boluu doldurduunu iddia etmemekle birlikte, YZ konusunda daha genikapsaml bilgilere ulalabilecek Trke ierikli sayfalarn hazrlanmas konusunda bir nc olmasn

diliyor, bilgiye nem veren herkesi selamlyoruz.Erhan ALTUNTA email:[email protected] ELK email:[email protected]

1.TanmYapay zeka, insann dnme yapsn anlamak ve bunun benzerini ortaya karacak bilgisayarilemlerini gelitirmeye almak olarak tanmlanr. Yani programlanm bir bilgisayarn dnmegiriimidir. Daha geni bir tanma gre ise, yapay zeka, bilgi edinme, alglama, grme, dnme ve

karar verme gibi insan zekasna zg kapasitelerle donatlm bilgisayarlardr.2.Geliim SreciYapay zeka konusundaki ilk alma McCulloch ve Pitts tarafndan yaplmtr. Bu aratrmaclarnnerdii, yapay sinir hcrelerini kullanan hesaplama modeli, nermeler mant, fizyoloji ve Turinginhesaplama kuramna dayanyordu. Her hangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hcrelerinden oluanalarla hesaplanabileceini ve mantksal ve ve veya ilemlerinin gerekletirilebileceinigsterdiler. Bu a yaplarnn uygun ekilde tanmlanmalar halinde renme becerisi kazanabileceinide ileri srdler. Hebb, sinir hcreleri arasndaki balantlarn iddetlerini deitirmek iin basit bir kuralnerince, renebilen yapay sinir alarn gerekletirmek de olas hale gelmitir. 1950lerde Shannonve Turing bilgisayarlar iin satran programlar yazyorlard. lk yapay sinir a temelli bilgisayar


9/25

SNARC, MITde Minsky ve Edmonds tarafndan 1951de yapld. almalarn Princetonniversitesinde srdren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochesterle birlikte 1956 ylndaDartmouthda iki aylk bir workshop dzenledi. Bu toplantda bir ok almann temelleri atlmaklabirlikte, toplantnn en nemli zellii Mc Carthy tarafndan nerilen Yapay zeka adnn konmasdr. lkkuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantk kuramcs) burada Newell ve Simon tarafndantantlmtr. Daha sonra Newell ve Simon, insan gibi dnme yaklamna gre retilmi ilk programolan General Problem Solver (Genel sorun zc) gelitirmilerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge

varsaymn ortaya atm ve bu kuram, insandan bamsz zeki sistemler yapma almalarylauraanlarn hareket noktasn oluturmutur. Bundan sonraki yllarda mantk temelli almalaregemen olmu ve programlarn baarmlarn gstermek iin bir takm yapay sorunlar ve dnyalarkullanlmtr. Daha sonralar bu sorunlar gerek yaam hibir ekilde temsil etmeyen oyuncakdnyalar olmakla sulanm ve yapay zekann yalnzca bu alanlarda baarl olabilecei ve gerekyaamdaki sorunlarn zmne leklenemeyecei ileri srlmtr.

Gelitirilen programlarn gerek sorunlarla karlaldnda ok kt bir baarm gstermesininardndaki temel neden, bu programlarn yalnzca sentetik bir ekilde alp konu ile ilgili bilgilerikullanmamasyd. Bu dnemin en nl programlarndan Weizenbaum tarafndan gelitirilen Eliza,karsndaki ile sohbet edebiliyor gibi grnmesine karn, yalnzca karsndaki insann cmlelerizerinde baz ilemler yapyordu. lk makine evirisi almalar srasnda benzeri yaklamlar kullanlpok gln evirilerle karlalnca bu almalarn desteklenmesi durdurulmutur. Zeki davranretmek iin bu almalarda kullanlan temel yaplardaki baz nemli yetersizliklerin de ortaya

konmasyla bir ok aratrmaclar almalarn durdurdular. Buna en temel rnek, sinir alarkonusundaki almalarn Minsky ve Papertin 1969da yaynlanan Perceptrons adl kitaplarnda tekkatmanl algalarn baz basit problemleri zemeyeceini gsterip ayn ksrln ok katmanlalgalarda da beklenilmesi gerektiini sylemeleri ile bakla kesilmi gibi durmasdr. Her sorunuzecek genel amal program yerine belirli bir uzmanlk alanndaki bilgiyle donatlm programlarkullanma fikri yapay zeka alannda yeniden bir canlanmaya yol at. Ksa srede uzman sistemler adverilen bir metodoloji geliti. Fakat burada ok sk rastlanan tipik bir durum, bir otomobilin tamiri iinnerilerde bulunan uzman sistem programnn otomobilin ne ie yaradndan haberi olmamasyd.nsanlarn iletiimde kullandklar Trke, ngilizce gibi doal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundakialmalar bu sralarda hzlanmaya balad. Doal dil anlayan programlarn dnya hakknda genelbilgiye sahip olmas ve bu bilgiyi kullanabilmek iin genel bir metodolojisi olmas gerektiibelirtilmekteydi. Uzman dizgelerin baarlar beraberinde ilk ticari uygulamalar da getirdi. Yapay zekayava yava bir endstri haline geliyordu. DEC tarafndan kullanlan ve mteri siparilerine gredonanm seimi yapan R1 adl uzman sistem irkete bir ylda 40 milyon dolarlk tasarruf salamt.

Birden dier lkelerde yapay zekay yeniden kefettiler ve aratrmalara byk kaynaklar ayrlmayabaland. 1988de yapay zeka endstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulamt. Btn bu almalarnsonunda yapay zeka aratrmaclar iki guruba ayrldlar. Bir gurup insan gibi dnen sistemleryapmak iin alrken, dier gurup ise rasyonel karar verebilen sistemler retmeyi amalamaktayd.Aada bu yaklamlar ksaca inceleyeceiz.

nsan gibi dnen sistemlernsan gibi dnen bir program retmek iin insanlarn nasl dndn saptamak gerekir. Bu da

psikolojik deneylerle yaplabilir. Yeterli sayda deney yapldktan sonra elde edilen bilgilerle bir kuramoluturulabilir. Daha sonra bu kurama dayanarak bilgisayar program retilebilir. Eer programngiri/k ve zamanlama davran insanlarnkine ese programn dzeneklerinden bazlarnn insanbeyninde de mevcut olabilecei sylenebilir. nsan gibi dnen sistemler retmek bilisel biliminaratrma alanna girmektedir. Bu almalarda asl ama genellikle insann dnme srelerini

zmlemede bilgisayar modellerini bir ara olarak kullanmaktr.nsan gibi davranan sistemlerYapay zeka aratrmaclarnn batan beri ulamak istedii ideal, insan gibi davranan sistemler

retmektir. Turing zeki davran, bir sorgulaycy kandracak kadar btn bilisel grevlerde insandzeyinde baarm gstermek olarak tanmlamtr. Bunu lmek iin de Turing testi olarak bilinen birtest nermitir. Turing testinde denek, sorgulaycyla bir terminal araclyla haberleir. Eersorgulayc, denein insan m yoksa bir bilgisayar m olduunu anlayamazsa denek Turing testinigemi saylr.Turing, testini tanmlarken zeka iin bir insann fiziksel benzetiminin gereksiz olduunu dnd iinsorgulaycyla bilgisayar arasnda dorudan fiziksel temastan sz etmekten kanmtr. Burada


10/25

vurgulanmas gereken nokta, bilgisayarda zeki davran reten srecin insan beynindeki srelerinmodellenmesiyle elde edilebilecei gibi tamamen baka prensiplerden de hareket edilerekretilmesinin olas olmasdr.Rasyonel dnen sistemler

Bu sistemlerin temelinde mantk yer alr. Burada ama zlmesi istenen sorunu mantksal birgsterimle betimledikten sonra karm kurallarn kullanarak zmn bulmaktr. Yapay zekada oknemli bir yer tutan mantk gelenek zeki sistemler retmek iin bu eit programlar retmeyi

amalamaktadr. Bu yaklam kullanarak gerek sorunlar zmeye alnca iki nemli engelkarmza kmaktadr. Mantk, formel bir dil kullanr. Gndelik yaamdan kaynaklanan, ou kez debelirsizlik ieren bilgileri mantn ileyebilecei bu dille gstermek hi de kolay deildir. Bir bakaglk de en ufak sorunlarn dndaki sorunlar zerken kullanlmas gerekecek bilgisayarkaynaklarnn stel olarak artmasdr.Rasyonel davranan sistemlerAmalara ulamak iin inanlarna uygun davranan sistemlere rasyonel denir. Bir ajan alglayan veharekette bulunan bir eydir. Bu yaklamda yapay zeka, rasyonel ajanlarn incelenmesi veoluturulmas olarak tanmlanmaktadr. Rasyonel bir ajan olmak iin gerekli koullardan biri de dorukarmlar yapabilmek ve bu karmlarn sonularna gre harekete gemektir. Ancak, yalnzca dorukarm yapabilmek yeterli deildir. nk baz durumlarda doruluu ispatlanm bir zm olmadhalde gene de bir ey yapmak gerekebilir. Bunun yannda karmdan kaynaklanmayan baz rasyoneldavranlar da vardr. rnein, scak bir eye deince insann elini ekmesi bir refleks harekettir ve

uzun dnce srelerine girmeden yaplr. Bu yzden yapay zekay rasyonel ajan tasarm olarakgren aratrmaclar, iki avantaj ne srerler. Birincisi dnce yasalar yaklamndan daha genelolmas, ikincisi ise bilimsel gelitirme yntemlerinin uygulanmasna daha uygun olmasdr.imdi ise farkl disiplinler asndan yapay zeka yaklamlar anlatlacaktr.3.Yapay Zekaya Farkl Yaklamlar

1.Matematiksel YaklamKaos teorisinin beynin st dzey fonksiyonlarnn modellenmesinde nemli bir rol oynayaca

dnlmektedir. nsan beyni gibi bir fonksiyon stlenmesine allan bir sistemin tasarlanmasndakiabalar iin, kukusuz kaos teorisi ok nemli bir yer tutmaktadr. nk tasarlar ortaya konulacakmodelleri temel almaktadr. Kaos teorisi, saysal bilgisayarlarn ve onlarn ktlarn ok kolay grlebilirhale getiren ekranlarn ortaya kmasyla geliti ve son on yl iinde poplerlik kazand. Ancak kaotikdavran gsteren sistemlerde kestirim yapmann imkanszl bu popler grntyle birleince, bilimadamlar konuya olduka kukucu bir gzle bakmaya baladlar. Fakat son yllarda kaos teorisinin veonun bir uzants olan fraktal geometrinin, borsadan meteorolojiye, iletiimden tbba, kimyadan

mekanie kadar uzanan ok farkl dallarda nemli kullanm alanlar bulmas ile bu kukular giderek yokolmaktadr. Teoriye temel oluturan matematiksel ve temel bilimsel bulgular, 18.yzyla, hatta bazgzlemler antik alara kadar geri gidiyor. Yunan ve in mitolojilerinde yaradl efsanelerindebalangta bir kaosun olmas rastlant deil. zellikle in mitolojisindeki kaosun, bugn bilimsel dildetanmladmz olgularla hayret verici bir benzerlii olduunu gryoruz. Batda da daha sonrakidnemlerde bilim adamlar tarafndan karmak olgulara dair gzlemler yaplmtr. Poincare,Weierstraas, von Koch, Cantor, Peano, Hausdorff, Besikovi gibi ok st dzey matematikilertarafndan bu teorinin temel kavramlar oluturulmutur. Karmak sistem teorisinin ardnda yatanyaklam felsefe, zellikle de bilim felsefesi asndan inceleyecek olursak, ortaya ilgin bir olgukyor. Aslnda bugn pozitif bilim olarak nitelendirdiimiz ey, bat uygarlnn ve dn biimininbir rndr. Bu yaklamn en belirgin zellii, analitik oluu yani paradan tme ynelmesi(tmevarm). Genelde karmak problemleri zmede kullanlan ve bazen ok iyi sonular veren buyntem gereince, nce problem paralanyor ve ortaya kan daha basit alt problemler inceleniyor.

Sonra, bu alt problemlerin zmleri birletirilerek, tm problemin zm oluturuluyor. Ancak buyaklam grmezden gelerek ihmal ettii paralar arasndaki ilikilerdir. Byle bir sistemparalandnda, bu ilikiler yok oluyor ve paralarn tek tek zmlerinin toplam, asl sistemindavrann vermekten ok uzak olabiliyor. Tmevarm yaklamnn tam tersi ise tmevarm, yanibtne bakarak daha alt olgular hakknda karsamalar yapmak. Genel anlamda tmevarm Batdncesinin, tmdengelimi Dou dncesinin rn olarak nitelendirmek mmkndr. Kaos yadakarmaklk teorisi ise, bu anlamda bir dou-Bat sentezi olarak grlebilir. ok yakn zamana kadarpozitif bilimlerin ilgilendii alanlar dorusalln geerli olduu, daha dorusu ok byk hatalara yolamadan varsaylabildii alanlardr. Dorusal bir sistemin girdisini x, ktsn da y kabul edersek, x ile yarasnda dorusal sistemlere zg u ilikiler olacaktr:Eer x1e karlk y1, x2ye karlk y2 elde


11/25

ediyorsak, girdi olarak x1+x2 verdiimizde, kt olarak y1+y2 elde ederiz. Bu zellikleri salayansistemlere verilen karmak bir girdiyi paralara ayrp her birine karlk gelen kty bulabilir, sonra buktlarn hepsini toplayarak karmak girdinin yantn elde edebiliriz. Ayrca, dorusal bir sistemingirdisini lerken yapacamz ufak bir hata, ktnn hesabnda da balangtaki lm hatasnaorantl bir hata verecektir. Halbuki dorusal olmayan bir sistemde yyi kestirmeye altmzda ortayakacak hata, xin lmndeki ufak hata ile orantl olmayacak, ok daha ciddi sapma ve yanlmalarayol aacaktr. te bu zelliklerinden dolay dorusal olmayan sistemler kaotik davranma potansiyelini

ilerinde tarlar. Kaos grnn getirdii en nemli deiikliklerden biri ise, kestirilemezdeterminizmdir. Sistemin yapsn ne kadar iyi modellersek modelleyelim, bir hata bile (Heisenbergbelirsizlik kuralna gre ok ufak da olsa, mutlaka bir hata olacaktr), yapacamz kestirmede tamamenyanl sonulara yol aacaktr. Buna balang koullarna duyarllk ad verilir ve bu zellikten dolaysistem tamamen nedensel olarak alt halde uzun vadeli doru bir kestirim mmkn olmaz.Bugnk deerleri ne kadar iyi lersek lelim, 30 gn sonra saat 12de hava scaklnn ne olacankestiremeyiz.Kaos konusunda bu uzun giriten sonra konunun beyinle ilikisine gelelim. Beynin fizik yaps ve

grn fraktaldr. Bu yap, beynin gerek evrimsel, gerekse canlnn yaam srecindeki geliiminrndr ki, bu geliimin deterministik (genlerle belirli), ancak evre ve balang koullarna sonderece duyarl, yani kaotik olduu aktr. Beynin yalnzca oluumu deil, alma biimi de kaotiktir.Beyni oluturan inanlmazboyuttaki nron ann iinde bilgi ak kaotik bir ekilde gerekleir. Kaotik davrann tarama zellii

ve bunun getirdii uyarlanrlk (adaptivite) sayesinde, beyin ok farkl durumlara uyum salar, ok farklproblemlere zm getirebilir, ok farkl fonksiyonlar gerekletirir.EEG sinyalleri zerine yaplan aratrmalar gstermitir ki, salkl bir insann sinyalleri kaotik bir

davran gsterirken, epilepsi krizine girmi bir hastann sinyalleri ok daha dzenli, periyodik birdavran sergilemektedir. Yani epilepsi krizindeki hastann beyni, kendini tekrarlayan bir davranataklm ve kaotik (yani salkl) durumda sahip olduu adaptivite zelliini yitirmitir. Bunun sonucuhasta, kriz srasnda en basit fonksiyonlarn bile yerine getiremez olur.Kaos bilimini ortaya karan, karmak olgular basit paralara ayrmak yerine onlar bir btn olarak

grme eilimi, beyni inceleyen bilim adamlarnn da yaklamn belirlemitir. Eskiden beyin farklfonksiyonlardan sorumlu merkezler eklinde modellenirken, artk holistik (btnsel) beyin modeligeerlilik kazanmtr. Bu modele gre herhangi bir ilev gerekletirilirken, beynin tm bu olguyakatlmaktadr. nmzdeki yllarda beynin yalnz alt dzey fizyolojik ileyiinin deil, renme,hatrlama, fikir yrtme gibi st dzey ilevlerinin de modellenmesinde kaosun ok nemli bir roloynayaca grlmektedir.

2.Fiziksel YaklamTm vcut fonksiyonlar en temelde fizie dayanr. Fakat burada fiziin oynad rol nedir? Bu, tabraktm yere dt tarznda bir fizik deildir. Byle olsayd beyin bugne kadar ok kolay zlrd,hatta Descartes bile belki zm olurdu. Sz konusu olan, son yetmi yl iinde fizikilerinkullanmakta olduu ve doay matematiksel bir yap erevesinde anlayp anlatabilme yntemi olankuantum mekaniinin zellikleri ile durumu badatrabilmektir. Bir masa zerinde duran nesneyiyerekimi eker ama masa buna kar gelir. Dolaysyla nesne zerine uygulanan toplam kuvvet sfrdr.zerindeki koullar byle devam ettii srece, istedii gibi hareket edebilir. Yani biraz dokunulsa vesrtnme olmasa nesne teorik olarak sonsuza kadar hareket edecek. Oysa kuantum mekaniine greserbest parack olarak algladmz bir nesne, yani zerinde hibir d etki olmayan nesne, her yerdeolabilir. Ama doann bunun zerinde etkili olan saysal zellikleri, ancak; atomlar ve atom alt nesnelerdzeyinde kendini gsterebiliyor. Cisimlerin boyutlar bydke bu etkiler baz karmaklklarnarasnda yok oluyor, o zaman bu nesnelerde koyduumuz yerde duruyorlar. Fakat bir elektronu siz

uraya koydum diyemiyorsunuz; zerinde hibir kuvvet olmayan bir elektron, evrende herhangi biryerde bulunabiliyor. Bunu grdm, buldum dediiniz anda, o herhangi yerlerden bir tanesigereklemi oluyor. Tm dier yerlerin serbest bir elektronun yeri olarak ortaya kma olasl ayn,eit. Bir elektronun bir atom iinde sahip olabilecei fiziksel durumlar enerji, momentum, asalmomentum gibi fiziksel parametrelerle belirleniyor. Kuantum mekanii bu deerlerin belli niteliklertamasn gerektiriyor. Sistemin bu deerlerle belirlenen fiziksel durumlarn hangisinde bulunduunu,lme yapmadan bilemiyoruz. Elektronun nerede olduunu ya da ltmzde, lmeden nce diyelim ki milyarda bir saniye nce- orada olduundan bile emin deiliz. Kuantum mekaniininhesaplayabilirlii bu kadar. Evet, kuantum mekaniinde bir hesaplanamazlk var. Zihinfonksiyonlarnda da bir hesaplanamazlk var. Beyin demiyoruz, nk bunun fonksiyonlarnn bir ksm,


12/25

organlar denetleyen istemsiz ksm belki daha kolay anlalyor. Ama burada sz konusu olan, kollarave bacaklara emir verme, karar verme mekanizmas. Bu nasl fizikle aklanabilecek? te zorlukburada ve kuantum mekanii burada devreye giriyor. Zihin bir ok eyi alglyor, bunlar bir ekildebiriktirip, bellee yerletiriyor. Fakat nemli olan karar verme aamasnda birikmi verilerin tmndendaha fazla bir toplam olup olmad sorusudur. Zihin konumamza komutlar nasl veriyor? Herkesinbeyninde her an kafasndan geen dncelerle bir ok belki milyonlarca karar veriliyor, bu nasloluyor? te tm bu verilerin, beyne girmi olan bilgi krntlarnn oluturduu fiziksel durumlar ve

bunlarn sayyla ifade etmekte zorlanacamz kombinezonlarndan her biri bir kuantum mekanikseldurumun bir bileeni gibi grlebilir. Kuantum mekaniksel durum bileenleri demekle,serbest birelektronun uzayn herhangi bir noktasnda bulunmasn kastediyoruz. Bu bulunu bir fiziksel durumdur.Hepsi varit bu elektron iin, fakat biz elektronu yakaladmz yani ltmz anda diyoruz ki elektronburada; bu durumlardan bir tanesi ortaya kt. Bunu dardan mdahale ederek yapyoruz. Beyin isezihin fonksiyonlar srasnda bu mdahaleyi nasl yapyor? Penrose, zihnin alma mekanizmas ile birkuantum mekaniksel sistemin zellikleri arasnda analoji kurma imkan olduunu sylemektedir. Buradahesaplanamazlk, yani bir algoritmaya indirgenemezlik konusu en temel bir hususu oluturuyor. Bu ikisistemden bir tanesinde hesaplanamazlk olmad gsterilebilirse btn bu sylenenler ortadankalkm olacak. Aslnda hesaplanamazlk, bir algoritmaya indirgenemezlik matematikte bilinmeyen birey deildir. Mesela bir yzeyi inilerle kaplayacaksnz, biimleri ne olsun ki yzey arada hibir bolukkalmadan kaplanabilsin. Matematikiler, bir yzeyin hangi ekilde inilerle periyodik olarakkaplanabileceinin bir algoritmaya balanamayacan kantlamlardr.

1980lerde anesteziyologlar tarafndan beyin hcrelerindeki mikrotbller kefedilmitir. Bunlar,hcrelerin iinde gayet ince bir iskelet gibi yap oluturuyorlar ve mitoz blnme srasnda ortayagelerek snr oluturup blnmeyi denetliyorlar. lerinde bulunan ok ince lifleri oluturan proteinmolekllerinin ilgin bir zellii var. Bunlarn iindeki bir elektron iki deiik durumda bulunabiliyor.Elektronun bu iki durumunu 0 ve 1 durumlar gibi alabilirsiniz. Belli bir takm anestetikler verildiinde buelektronun yer deitiremez hale geldii, yani uyuturmann verdii bilin kapatlmas srasnda buelektronun donduu grlyor. O zaman zihin fonksiyonlarnda bu elektronun yer deitirmesi bir takmkuantum mekaniksel durumlar oluturmaya yol aabilir. nk elektronun bulunduu yer iinmatematiksel olarak bir kuantum mekaniksel durum yazabiliyorsunuz. Bunun gibi bir hcredemilyonlarca var, nron ebekeleri iinde ka tane olduunu ve bunlarn yaratabilecei deiik sonudurumlarn dnn. te Penrosenin, acaba olsa nerede olabilir sorusuna bulamad cevap bu.Bunun uygun bir aday olabileceini 1992 ylnda bir anesteziyologun ona sylemesi zerinerenmitir. Ama gene de bizi u soruyla kar karya brakmaktan da kendini alamyor: Acaba parabtn anlayabilecek mi? Para btn iine alabilecek mi? Yani, biz acaba bunu anlama yeteneine

sahip miyiz? ( Gdel teoremi, Russel paradoksu, veya ok eskilerin dedii irade-i klliye/ irade-iczziye sorunu gibi bir ey). Ayn soru kuantum mekanii iin de soruluyor: Acaba daha temel dzeydebilgi (i) Doada m yok? (ii) Var da doa bize yasaklam m? (iii) Yoksa bizim yeteneklerimiz mielvermiyor? imdilik genel inan (i) dorultusunda.3.Psikolojik YaklamBeynin nroanatomik, biyokimyasal ve fizyolojik adan incelenmesi youn biimde srmektedir. Fakatbeyni bir canlnn iinde ilev gren bir uzuv olduunu grerek deerlendirirsek, ister istemez davranbilimleri de iin iine girmektedir. nk zellikle gelimi beyinli memeli hayvanlarn nemlizelliklerinden biri de evreleri ile etkileime girmeleri ve bu sayede yeni eyler renerek bunlar dahasonra hatrlayabilmeleridir. Bu davranlar asndan da beyin bilgisayar etkileimi ve benzerliklerinebaklmas gereklidir. Bilgisayarlar ile insanlar arasnda ilk bakta renme ve bellek konusunda oknemli ilevsel benzerliklerin bulunduu biliniyor. renme ve bellek mekanizmalar bize bilgi edinmeve deneyimlerden yararlanma olana salamaktadr. Bilgisayarlar da genelde renme ve

belleklerinde bilgi tutabilme zelliklerine sahipler. Bu adan bakldnda ortaya felsefi sorunlarkmaktadr. Bunlardan biri Turingin ngrd renme makinesidir. Bu makinenin insan gibirenebildiinin testi de turing testi olarak bilinmektedir. Bu konu hakknda felsefi yaklam balaltnda bilgi verildiinden burada girilmeyecektir.Byle bir renme makinesinin temelinde yatan aksiyomatik sistemdeki belirsizliin Gdel tarafndankantlanm olmas, zaten bilginin nitelii ve bilgi edinme yntemlerinin yeniden gzden geirilmesineyol at gibi insan bilgisayar karlatrmasnn temelindeki varsaymlarn sorgulanmasn dagndeme getirmitir. Bilgisayarlarn renmelerine ilikin emalarda genellikle bir girdi kanal, birilemciye denk gelen bir kutu ve bilgisayarn rnn gsteren bir kt kanal gsterilir. Bu girdi ve ktkanallarna ve kapan aarak ilemci kutusunun iine bakldnda, grlen olgular bilgisayar ile beyin


13/25

arasnda nemli farklarn olduunu ortaya koymaktadr. Burada olayn psikolojik ynyle ilgili olarakFreudcu bir yaklamla nerede bunun libidosu veya Neyzen TEVFKi anmsayarak fikri varsa efkarnerede bunun diye sorular sorulabilir. Tm bu sorularn dnda basit bir rnekle konuya yaklaalm: birbilgisayarnz var, fakat her yerde iyi alan bilgisayarnz baz yerlerde doru almyor, steliksabahlar daha iyi leden sonra ise kt alyor yani tekliyor. Ne dnrsnz? Bilgisayarnznbozulduunu dnerek tamire gtrrsnz. Ve belki de tamire gtrrken bilgisayarnzninsanlamaya baladn dnebilirsiniz. Burada belirtilmek istenen aslnda bilgisayarlardan hi

beklenmeyen bu davrann bizim hem psikolojimizde hem de fizyolojimizde yerleik bir olgu olduudur.nk bilgisayarlardan ok farkl olarak bizim iin olaylarn zamanla ve mekanla kaytl bir yan vardr.Olaylarn zaman iindeki dizilimi ve mekan iindeki dalm bizi temelden etkilemekte ve daha duyu vealglama gibi temel srelerden balayarak bizi tamamyla biimlendirmektedir. Bilgisayarlarda girileriiyi bir ekilde dzenlediiniz takdirde ilem kutusunun niteliini incelemeden ne olursa olsun ktnn neolacan biliyoruz. Buna paralel olarak psikolojideki davran ekole gre, siz kiinin girdilerinigerektii biimde dzenleyebildiiniz srece kutu, yani a, b, veya c kiileri avukat, doktor veyamhendis olabiliyor. Bu tr radikal davran yaklam bugnk bilgisayar teknolojileriylebirletirdiinizde bilgisayarla beyin arasnda ok fazla bir benzemezlik olmad grlebilir. Ancak bu tryaklamn geerli olmad, girdilerle ktlar arasndaki kutunun ierii ve zelliklerinin aratrlmayabalanmasyla gndeme gelmitir. zellikle Getalt psikolojisinin vurgulad gr, alglamadauyaranlar teker teker inceleyip sonular sentezlemenin mmkn olamayaca tezidir. Yani alglamadabtn, paralarnn toplamndan farkldr. Gestalt psikolojisine gre, bir olay anlamak iin tmn bir

arada ve bir anda alglamak gerekli, nk olayn tmnn dinamii, paralarn teker teker incelenmesiile ortaya kan tablodan farkldr. Bir karenin ularna yerletirdiimiz klar yakp sndrmeyi frekansarttrarak srdrdmzde nce kare grnen eklin frekans arttka daire veya ember eklindealglandn grrz. Bu rnek bize ou kez bir olay paralarna blp paralarnn her birininbeynimizi nasl etkilediine bakarak bir btn yaratmamzn mmkn olmadn gstermektedir.Uyaranlarn yada zerimizde psikolojik etki yaratan durumlarn teker teker incelenmesinin, bu uyaranyada durumlarn toplamnn yaratt tabloyu tmyle anlamamza yeterli olmayaca gereidir. Bubakmdan beynimizi etkileyen uyaran yada durumlar birer bamsz girdi olarak deerlendirmemizmmkn deildir. Uyaranlarn zerimizde yaptklar etki, zaman ve mekan iindeki dizilimlerine vebirbirleriyle etkileimlerine baldr.Sonu olarak, beynimiz ve beynin bal olduu canl organizma, zaman ve mekan iinde davranlarn

deitiren, zamandan ve mekandan etkilenen bir yapya sahiptir. Bunlar u aamada bilgisayardamevcut deildir. Bilgi edinmede, felsefenin ortaya kard snrlarn yan sra, bugnk koullarda bilebeyin ile bilgisayar arasnda bir koutluun ancak basit bir ilk yaklam iin geerli olduu

grlmektedir.4.Felsefi Yaklam

Yapay zeka felsefesi en geni anlamyla yapay zekann gerekten mmkn olup olmadnsoruturan bir felsefe koludur. Bilgisayarlar dnebilir mi? Sorusu yapay zeka felsefesinin en temelsorunudur. Bilgisayarlarn icadndan bu yana, bu soru bir ok felsefeci, bilim adam veya yapay zekaaratrmacs tarafndan tartlmtr. Bu gne kadar bir problem olarak kalmasnn nedeni bu sorununcevab hakknda ortak bir uzlama salanamamasndandr. Hatta, bunun felsefi bir problem mi? Yoksaempirik bir problem mi? Olduunda dahi mutabk kalnamamtr.imdi farkl balklar altnda konu ile i lgili yaklamlar aklanacaktr.1.Turing makinesi ve turing testi

Yapay zeka felsefesini ilk ortaya karan kii nl ngiliz mantk ve matematikisi Alan Turingdir.Dartmouth konferansndan alt yl nce, yani 1950 ylnda Turing, Mind adl felsefe dergisinin Austossaysnda Computing Machinery and Intelligence adl bir makale yaynlamtr. Bu makalede Turing

Makineler dnebilir mi? sorusunu dikkatli bir felsefi tartmaya am ve makineler dnebiliriddiasna kar olan itirazlar reddetmitir. 1936 ylnda Turing bilgisayar tasarmnn mantki temellerizerine bir makale yazmtr. Bu makalenin konusu matematiksel mantn soyut bir problemi ileilgilidir ve bu problemi zerken Turing bugn Turing makinesi diye adlandrlan, program depo edengenel amal bilgisayar kuramsal olarak icat etmeyi baarmtr. Turing makinesi kuramsal bir hesapmakinesi olup hesaplarn karelere blnm ve her karede yalnzca bir sembol bulunabilen bir bantarac ile yapar. Sadece sonlu sayda isel durumlar vardr. Bir karedeki sembol okuduu zamanhalihazrdaki durumuna ve semboln ne olduuna gre durumu deiebilir.Alan Turing ayrca Turing testi olarak adlandrlan ve bir bi lgisayarn veya baka bir sistemin insanlarla

ayn zihinsel yetiye sahip olup olmadn len bir test gelitirmitir. Genel anlamda bu test bir


14/25

uzmann, makinenin performans ile bir insannkini ayrt edip edemeyeceini ler. Eer ayrtedemezse, makine insanlar kadar zihinsel yetiye sahip demektir. Bu testte bir insan ve bir bilgisayar,deneyi yapan kiiden gizlenir. Deneyi yapan hangisiyle haberletiini bilmeden bunlarn ikisiyle dehaberleir. Deneyi yapan kiinin sorduu sorular ve deneklerin verdii cevaplar bir ekranda yazl olarakverilir. Ama, deneyi yapann uygun sorgulama ile deneklerden hangisinin insan, hangisinin bilgisayarolduunu bulmasdr. Eer deneyi yapan kii gvenilir bir ekilde bunu syleyemez ise, o zamanbilgisayar Turing testini geer ve insanlar kadar kavrama yeteneinin olduu varsaylr.

2.in odas deneyiCalifornia niversitesinden John SEARLE bilgisayarlarn dnemediini gstermek iin bir dnce

deneyi tasarlamtr. Bir odada kilitli olduunuzu dnn ve odada da zerlerinde ince tabelalarbulunan sepetler olsun. Fakat siz ince bilmiyorsunuz. Ama elinizde ince tabelalar ngilizce olarakaklayan bir kural kitab bulunsun. Kurallar inceyi tamamen biimsel olarak, yani sz dizimlerineuygun olarak aklamaktadr. Daha sonra odaya baka ince simgelerin getirildiini ve size incesimgeleri odann dna gtrmek iin, baka kurallarda verildiini varsayn. Odaya getirilen ve sizintarafnzdan bilinmeyen simgelerin oda dndakilerce `soru` diye, sizin oda dna gtrmeniz istenensimgelerin ise `sorularn yantlar diye adlandrldn dnn. Siz kilitli odann iinde kendisimgelerinizi kartryorsunuz ve gelen ince simgelere yant olarak en uygun ince simgeleri darveriyorsunuz. Dta bulunan bir gzlemcinin bak asndan sanki ince anlayan bir insan gibisiniz.ince anlamanz iin en uygun bir program bile ince anlamanz salamyorsa, o zaman herhangi bir

saysal bilgisayarn da ince anlamas olanakl deildir. Bilgisayarda da sizde olduu gibi,aklanmam ince simgeleri ileten bir biimsel program vardr ve bir dili anlamak demek, bir takmbiimsel simgeleri bilmek demek deil, akl durumlarna sahip olmak demektir.3.Bilgi, bilin ve yapay zekaBeyin etten yaplm bir bi lgisayar mdr? Bir bilgisayar retildii fiziksel malzemeler dolaysyla zamanatabi olarak alr ve devrelerinin balantlarna ve yazlma gre ulalan sonular neden-sonu ilikisibakmndan sk bir gerekircilii(determinizmi) ortaya koyar. Bu bakmdan, insan bilinci de, insann tmbedensel ilevlerinin ynetim merkezi olan beynin, elektriksel ve kimyasal srelere bal olarak,fiziksel varolann (uzay ve zamanda varolann) tabi olduu neden-sonu ilikisine, nedensellie balolan bir sreten bakas deil midir? Yani bilin ve akl tmyle fiziksel srelere indirgenebilir mi? Busorular dnce tarihi iinde derin kkleri olan nemli sorulardan bir kadr. Eer biz tm insanizelliklerin fizie tabi olan bedensel ilevlere indirgenebileceini savunuyorsak, bu yaklamla beyninetten yaplm bir bilgisayar olduunu, yani yapay zekann henz yeterince gelimemi bir insanprototipi olduunu kabul ediyoruz demektir. Buna karlk, insann yalnzca fiziksel srelere tabi olan

bir makineye indirgenemeyeceini savunuyorsak, bunun gerekelerinin ortaya konmas gerekir. imdi,eer tm bilgimizin deneyle baladn kabul ediyorsak, bilginin ortaya kmas iin gerekli iki kouluyle ifade edebiliriz: Deneyimden gelen malzeme ya da veriler ve bu verilerin, akln kendi sahipolduu formlar aracl ile kalba dklmesi ve sonuta bilginin retilmesi. Verilerin kalba dklmesi,nerme formuna sokulmas bir fiildir ve bu fiilin yaplmas iin bilincin ortaya kmas gerekir. Yani herbilgi fiili bir bilin fiilidir. imdi soru udur: Bilin bir beyin sreci midir? Yoksa beyin srelerininarkasnda duran ve bu srelerin sonucunda, bir eye (nesneye) ynelmek suretiyle ortaya bir bilgikonulmasn salayan etkin neden, bilin fiilinin kendisi midir? Bilgi bir bilin durumudur, dzensiz birveriler topluluunun alglanmas deildir. eylerin bir bilgi nesnesi yada onlarn balantlarnn bilgisiolarak ortaya kmas, o nesneye bir birlik verilmesi ile olanakldr, bu ise bu birlii veren znenin,benin kendi birliinin bilincinde olmasyla olanakldr. Yani her bilgiye birliini veren ben bilinci herbilgiden nce gelmektedir. Eer beyin sreleri ile ben bilinci ayn eyse, zamana ve nedensellie tabiolan beyin srelerinin nasl olup da farkl ben bilinlerinin ortaya kmasn salad ise karanlkta

olan bir sorudur. Akln deneyden gelen uyarlara dayal bilgi retmesinin yannda, kendisi deneydengelmeyen, ama deneyle gelen malzemeyle doa bilimlerinin yaplabilmesinin koulunu oluturanmatematik ve matematiksel nesnelerle ilgil i deerlendirmeler, bilincin beyin srelerineindirgenemeyecei ynnde bir destek salamaktadr.Matematiin ve matematiksel nesnelerin (say, gen gibi) ne olduu sorusunun yant kolaylkla

verilemez, ama ne olmadnn yant zerine unlar sylenebilir. Matematiin nesneleri ve onlarnbantlar zamana ve neden-sonu ilikisine baml deildir. Bu tr nesnelerin bantlarn zselolarak farkl ilkeler ynetmektedir (elimezlik ilkesi gibi). Eer matematiksel nesnelerin zamana veneden sonu ilikisine tabi olmadklarn gryorsak, bundan, bu nesnelerin fiziksel srelerin dndakalan bir dayanaa sahip olduklar sonucu kar. Bu nedenle matematiksel nesneler, fiziksel srelere


15/25

tabi olarak ortaya kan eyler deildir; ama fiziksel olann, malzemenin, dzene ve srayasokulmasnn dayanan oluturmas nedeniyle, fiziksel srelerin insan iin anlalabilir ve bilgisineulalabilir bir ey olmasn salarlar.Bu bakmdan insan beynini yalnzca fiziksel srelere tabi olan bir bilgi ileme merkezi olarak grmek,

matematiksel nesneleri de zamana ve neden-sonu ilikisine bal olarak grmek sonucunu getirir ki, ozaman say, gen gibi fiziksel nesnelerin bantlarnn kesinlik ve zorunluluunun hesabn vermekolanaksz olacaktr. Yani fiziksel sreler, bu srelerin dnda kalan ilkelerle ileyen soyut nesnelerin

dayana olamazlar. O halde, eer matematiksel nesneler ve matematik, zamana ve neden-sonuilikisine tabi deillerse ve bunlarn dayanan fiziksel sreler oluturmuyorsa, bu dayanan fizikselsrelere tabi olmayan bir ey olduunu, yani akln kendi unsurlarnn bu srelerin dnda olduklarndnmek durumundayz. Bunun ise anlam udur: nsan bilinci ve akl, yalnzca fiziksel srelere tabiolan ve nron alarndan olumu beyin organnn stnde bir yere, ie sahiptir. Bu yer (i), aklnyan sra, zgr iradenin de dayanan oluturur.

Eer insan varl, yalnzca fiziksel bir nesne olarak grlrse, yani empirik benden ibaretse, buradazgr iradeye yer yoktur. nk fiziksel bir nesne olarak zamana ve nedensel lie tabi olan insan varlsk bir gerekircilik iinde belirlenmitir. te yandan, insann tm empirik belirlenimlerinin arkasndaduran, onun zeminini oluturan, ama zaman ve nedensellikle belirlenmemi bir aknsal(transandantal) yan vardr ki, bilincin ortaya kmasnn arkasnda duran ve zgr iradenin dayanaolan, onun bu aknsal yandr.Gnmzn nl Fransz filozofu Georges Canguilhem arasallkln (instrumentalisme) her trne

kar karak, teknik sapmann her ke bucaa yaylmasn eletirmektedir. Beyin ve dnce adlyazsnda elektronik hrdavatln her kesimi etkisi altna aldn vurgulayan filozof, yapay zekadanenformasyon modellerine dein her trl teknolojik baarnn getirdikleri kadar gtrdkleri de olduunusavunmutur. nsan zihninin bir bilgisayara sdrlamayacan, ve bilgisayarnda sonu olarak insanzihninin tm yetilerinin stesinden gelemeyeceini dile getiren filozof, bu anlayn eskilerin frenolojigrne benzediini syler. Oynanlan, ayarlanmaya allan, belirsiz amalara ynlendirilen birinsan dnyasna kar; dncenin kanlmaz ve normal durumuna denkmi gibi yutturulan bir teknikevren aracl ile ortaya kan amaz amann tek yolunun felsefeye dtn syleyenCanguilheme gre, u andaki egemenliinin bakasna devredileme hakk olarak benin savunulmasfelsefenin biricik grevidir.

Sonu olarak yapay zeka almalarnn ve nrolojinin ynnn ve olanaklarnn belirlenebilmesi iin,insann ve insan aklnn ne olduunun soruturulmas, ama bu soruturmann yalnzca biliim bilimlerive deneysel psikoloji alannda deil, metafiziksel olarak felsefe iinde de soruturulmasgerekmektedir

4.Ynetim Bilimleri ve Yapay ZekaYnetim bilimleri yapay zeka alanndaki gelimelerden hzla etkilenmektedir. Bu etkileimin bir sonucu

olarak, doal dil arabirimleri, endstriyel robotlar, uzman sistemler ve zeki yazlmlar gibi uygulamalarortaya kmtr. Her seviyeden yneticiler ve alanlar, direk veya dolayl da olsa son kullanc olarakbu gelimelerden haberdar olmak durumundadr. nk bir ok iyeri ve organizasyonda, gittike artanbir oranda yapay zeka teknikleri kullanlmakta ve bu yolla verimlilik art salanmaya allmaktadr.ekilde yapay zekann ynetim bilimlerindeki farkl uygulama alanlar gsterilmektedir. imdi ksacabaz yapay zeka teknikleri ve uygulama alanlarndan bahsedilecektir.1.Bilgisayar Bilimleri

Uygulamalarn bu alan bilgisayar yazlm ve donanm zerine odaklanmtr. nk yapay zekauygulamalarnn ou iin, ok gl sper bilgisayarlarn retilmesine gereksinim duyulmaktadr.Bunun ilk aamasn beinci nesil olarak anlan zeki bilgisayarlar oluturmaktadr. Bu bilgisayarlaroptimum seviyede mantksal anlam karma ilemi iin tasarlanmaktadrlar. Bu anlam karma,

geleneksel bilgisayarlardaki nmerik ilem yerine sembolik ilemin kullanlmas anlamna gelmektedir.Dier alma ise, sinirsel alarn gelitirilmesi iin yaplmaktadr. Neurocomputer sistemleri, insanbeynindeki nronlarn a yaplarna gre ekillendirilmi bir yapdadr. Bu bilgisayarlar bilginin bir okfarkl ksmn ayn anda ileyebilirler. Sinirsel a yazlmlarnn, basit problem ve zmleri gsterilerekrenmesi salanabilmektedir. rnein resimleri tanyabilmekte ve problemleri zmek iin programyapabilmektedirler.2.RobotikYapay zeka, mhendislik ve psikoloji robotiin temel disiplinleridir. Robotik teknolojisi, insan gibi fizikselkapasitelere sahip, bilgisayar kontroll robot retiminin gerekletirilmesi iin gelitirilmitir ve yapayzeka alanndaki gelimelere paralel olarak ilerlemektedir. Bu alandaki uygulamalar robotlara, grme


16/25

yetenei veya grsel alglama, dokunsal alglama, idare etmede beceri ve hner, hareket kabiliyeti veyol bulabilme zekas kazandrmaktadr. Baz uygulama rnekleri aada verilmitir.Stuttgart niversitesinin Paralel ve Datlm Yksek Performans Bilgisayarlar Enstitsnde Prof.Paul Levi ynetiminde bir alma gurubu Aramis (adn monte edilmi olan kolundan alyor), Porthos(yk taycs) ve Athos (bir stereo kameraya sahip ve gurubun gzcs) isimli robot retmitir. Burobotlar kk sorunlarn tek balarna zebilmektedir. Fakat bu robotlarda dierlerinde olmayan birzellik vardr, kooperasyon yetenei. yle ki; kimin hangi grevi hangi srayla yapacan aralarnda

kararlatryorlar. Bunu konuarak yapmalar teknik bir dayatmadan ok aratrmaclarn oyundrtsne iaret etmektedir. Aslnda makineler bit ve bytelar dzleminde anlamalarna ramen,alma esnasnda kadn ve erkek sesleriyle gerekleen szl diyaloglar ortaya kmaktadr. Prof.Leviye gre ilahrler, gnn birinde temizlik, nakliyat ve konstrksiyon ile ilgili grevleri yrtecekbir robot kuann prototipleridir.

Bir baka rnek ise MITden Rodney Brooksun tasarlad ATTLA isimli bcek robot. 30 cm.boyutundaki bu robot zerinde 23 motor, 10 mikro ilemci ve 150 adet alglayc bulunuyor (ekil 8). Herbacan bamsz hareketi sayesinde engellerin stne trmanyor, dik iniler yapyor ve tutunarakkendisini 25 cm. ykseklie ekebiliyor. Brooksun yapay zeka anlaynda izleme, avlanma, ileri gitmeve gerileme gibi bir takm ilkel igd ve refleksler yer alyor. te yandan onun robotlarnda bunlarseen ve bu basit hareketleri ynlendiren bir beyin modeli yer almyor. Bunun yerine, her davran,robotun kontrolnde yaran bireysel zekalar olarak iliyor. Kazanan, robotun alclarnn o anda nehissettii belirliyor ve bu noktada dier tm davranlar geici olarak bastrlyor. Kurulan mantkta,

gerile gibi tehlikeden saknma davranlar, av izle gibi daha st seviyedeki fonksiyonlar bastryor.Davran hiyerarisindeki her seviyenin gereklemesi iin bir alttakinin almas gerekiyor. Bylece birbcek robot, rnein odadaki en uzak keyi belirle ve oraya git gibi yksek dzeyde bir komutu, biryerlere arpp bana kaza gelme korkusu olmadan yerine getirebiliyor.Robotlar gelecekte yalnzca basit ve monoton grevlerle snrlanmayp, insanlara karmak ve tehlikeli

grevlerde de yardmc olacaklar iin, akll ve daha esnek kullanml bir kavrama sisteminingelitirilmesine ynelik olarak , DLR (Alman Hava ve Uzay Uular Aratrma Kurumu) tarafndaninsan elini rnek alan parmakl ve ok sensrl bir robot el gelitirilmitir (ekil 9).3.Doal ArabirimlerDoal arabirimlerin geliimi yapay zekann nemli bir alann gz nne alr. Doal arabirimlerin

geliimi, insan tarafndan bilgisayarlarn daha doal kullanmna ynelik bir kolaylk salar. Bu alandayapay zeka aratrmaclarnn en byk amac, insan konuma dilinde bilgisayar ve robotlarnkonumaya balamas ve bizim onlar anladmz gibi onlarn da bizi anlayabilmesidir. Uygulamalar dilbilim, psikoloji, bilgisayar bilimleri gibi disiplinleri iine alan bir kollektif alma alan iinde

yaplmaktadr. Baz uygulama alanlar olarak insan dilini anlama, konumay tanma, bedenhareketlerinin ekillerini kullanan ok alglaycl cihazlarn gelitirilmesi gsterilebilir.Bilgisayar ile iliki kurmak iin bir anadilin kullanlmas aslnda yapay zekann en kuvvetli yanlarndan

birini temsil eder. Yazl anadilin ilenmesi uygulamalar ise ok sayda bulunmaktadr. Bu konudakibalca uygulamalar unlardr:Bilgisayar yardmyla tercme,

Metin zetlerinin otomatik olarak hazrlanmas, Metinlerin otomatik olarak retilmesi (anlaml birszdizimsel form olarak), Dokmanlarn hazrlanmasna yardm (hatalarn ve tutarszlklarn bulunmasve gerektiinde dzeltilmesi, rnek: MSWord program).nsan sesini alglayan bir uygulama rnei olarak da, NaturallySpeaking isimli bir program setiverilebilir. Program erkek/bayan ayrm yapmamak iin ses girilerini ntr sinyallere evirir. Bir batchilemi, konumalar konumacdan bamsz olarak kendi i modeliyle karlatrarak, sreklilik vevurgulama gibi ince ayarlar yapar. Farkl kullanclarn telaffuz farkllklarndaki tutarllk bu sayede

salanr. Program ayrca zaman kaybetmemek iin, sylenen bir kelimenin ardndan gelebilecekkelimeleri tahmin eder ve tarama alann daraltr. Mesela, sayn kelimesinden sonra, byk bir ihtimalleisim gelecektir, tarama alan buna gre isim alanna ynlendirilir. Bunun tesinde tm cmleninanlamna baklarak, kelimenin cmlede uygun yerde olup olmad da kontrol edilir. Programn elindekibilgiler arttka eskisine gre farkl kararlar verdii grlmektedir. Gndelik konumalarda rastlanancmlelerde program mkemmel bir performans sergilemektedir. Bir gnlk dzenli bir almasonrasnda doruluk oran %95lere ulamaktadr.4.Sinirsel AlarSinirsel alar eitli yollarla birbirine bal birimlerden olumu topluluklardr. Her birim iyicebasitletirilmi bir nronun niteliklerini tar. Nron alar sinir sisteminin paralarnda olup biteni taklit


17/25

etmekte, ie yarar ticari cihazlar yapmakta ve beynin ileyiine ilikin genel kuramlar snamaktakullanlr. Sinirsel a iindeki birimler, her birinin belli ilevi olan katmanlar eklinde rgtlenmitir ve buyapya yapay sinir a mimarisi denir.Yapay sinir alarnn temel yaps, beyne, sradan bir bilgisayarnkinden daha ok benzemektedir. Yinede birimleri gerek nronlar kadar karmak deil ve alarn ounun yaps, beyin kabuundakibalantlarla karlatrldnda byk lde basit kalmaktadr. imdilik, sradan bir bilgisayarda, aklauygun bir srede taklit edilebilmesi iin bir an son derece kk olmas gerekiyor. Gittike daha hzl

ve daha kout alan bilgisayarlar piyasaya ktka zamanla gelimeler salanacaktr. Yapay siniralarndaki her bir ilem birimi, basit anahtar grevi yapar ve iddetine gre, gelen sinyalleri sndrrya da iletir. Bylece sistem iindeki her birim belli bir yke sahip olmu olur. Her birim sinyalin gcnegre ak ya da kapal duruma geerek basit bir tetikleyici grev stlenir. Ykler, sistem iinde bir btntekil ederek, karakterler arasnda ilgi kurmay salar. Yapay sinir alar aratrmalarnn odandakisoru, yklerin, sinyalleri nasl deitirmesi gerektiidir. Bu noktada herhangi bir formdaki bilgi giriinin,ne tr bir ka evrilecei, deiik modellerde farkllk gstermektedir. Dier nemli bir farkllk ise,verilerin sistemde depolanma eklidir. Nral bir tasarmda, bilgisayarda sakl olan bilgiyi, tm sistemeyaylm kk yk birimlerinin birleerek oluturduu bir btn evre temsil etmektedir. Ortama yeni birbilgi aktarldnda ise, yerel byk bir deiiklik yerine tm sistemde kk bir deiiklik yaplmaktadr.Yapay sinir alar beynin baz fonksiyonlarn ve zellikle renme yntemlerini benzetim yolu ilegerekletirmek iin tasarlanr ve geleneksel yntem ve bilgisayarlarn yetersiz kald snflandrma,kmeleme, duyu-veri ileme, ok duyulu makine gibi alanlarda baarl sonular verir. Yapay sinir

alarnn zellikle tahmin problemlerinde kullanlabilmesi iin ok fazla bilgi ile eitilmesi gerekir.Alarn eitimi iin eitli algoritmalar gelitirilmitir. Lapedes ve R.Farber (1987) bir sinirsel an okkark zaman serilerinin nokta tahmininde kullanlabileceini ve elde edilen sonularn lineer tahminmetodu gibi klasik metotlara gre ok daha kesin olduunu gstermilerdir. Kar Yan Tam (Hong Kongniversitesi) ve Melody Y.Kiang (Arizona State niversitesi) gelitirdikleri sinirsel a, iletmelerin iflasgibi finansal glklerini tahmin etmede kullanmlardr.

Gnmzde sinirsel a uygulamalar ya geleneksel bilgisayarlar zerinde yazlm simlatrlerikullanlarak, veya zel donanm ieren bilgisayarlar kullanarak gerekletirilmektedir. Kredi riskdeerlemesinden imza kontrol, mevduat tahmini ve imalat kalite kontrolne kadar uzananuygulamalar yazlm paketlerinden faydalanlarak yaplmaktadr.5.Bulank MantkBulank mantk (Fuzzy Logic) kavram ilk kez 1965 ylnda California Berkeley niversitesinden Prof.Lotfi A.Zadehin bu konu zerinde ilk makalelerini yaynlamasyla duyuldu. O tarihten sonra nemigittike artarak gnmze kadar gelen bulank mantk, belirsizliklerin anlatm ve belirsizliklerle

allabilmesi iin kurulmu kat bir matematik dzen olarak tanmlanabilir. Bilindii gibi istatistikte veolaslk kuramnda, belirsizliklerle deil kesinliklerle allr ama insann yaad ortam daha okbelirsizliklerle doludur. Bu yzden insanolunun sonu karabilme yeteneini anlayabilmek iinbelirsizliklerle al mak gereklidir.Fuzzy kuramnn merkez kavram fuzzy kmeleridir. Kme kavram kulaa biraz matematiksel gelebilir

ama anlalmas kolaydr. rnein orta ya kavramn inceleyerek olursak, bu kavramn snrlarnnkiiden kiiye deiiklik gsterdiini grrz. Kesin snrlar sz konusu olmad iin kavrammatematiksel olarak da kolayca formle edemeyiz. Ama genel olarak 35 ile 55 yalar orta yallksnrlar olarak dnlebilir. Bu kavram grafik olarak ifade etmek istediimizde karmza ekil dekigibi bir eri kacaktr. Bu eriye aitlik erisi ad verilir ve kavram iinde hangi deerin hangi arlktaolduunu gsterir.Bir fuzzy kmesi kendi aitlik fonksiyonu ile ak olarak temsil edilebilir. ekilde grld gibi aitlik

fonksiyonu 0 ile 1 arasndaki her deeri alabilir. Byle bir aitlik fonksiyonu ile kesinlikle ait veya

kesinlikle ait deil arasnda istenilen incelikte ayarlama yapmak mmkndr.Bulank mantk ile matematik arasndaki temel fark bilinen anlamda matematiin sadece ar udeerlerine izin vermesidir. Klasik matematiksel yntemlerle karmak sistemleri modellemek ve kontroletmek ite bu yzden zordur, nk veriler tam olmaldr. Bulank mantk kiiyi bu zorunluluktan kurtarrve daha niteliksel bir tanmlama olana salar. Bir kii iin 38,5 yanda demektense sadece orta yaldemek bir ok uygulama iin yeterli bir veridir. Bylece azmsanamayacak lde bir bilgi indirgenmesisz konusu olacak ve matematiksel bir tanmlama yerine daha kolay anlalabilen niteliksel birtanmlama yaplabilecektir. Bulank mantkta fuzzy kmeleri kadar nemli bir dier kavramda linguistikdeiken kavramdr. Linguistik deiken scak veya souk gibi kelimeler ve ifadelerletanmlanabilen deikenlerdir. Bir linguistik deikenin deerleri fuzzy kmeleri ile ifade edilir. rnein


18/25

oda scakl linguistik deiken iin scak, souk ve ok scak ifadelerini alabilir. Bu ifadeninher biri ayr ayr fuzzy kmeleri ile modellenir.Bulank mantn uygulama alanlar ok genitir. Salad en byk fayda ise insana zg tecrbe ilerenme olaynn kolayca modellenebilmesi ve belirsiz kavramlarn bile matematiksel olarak ifadeedilebilmesine olanak tanmasdr. Bu nedenle lineer olmayan sistemlere yaklam yapabilmek iinzellikle uygundur. Bulank mantk konusunda yaplan aratrmalar Japonyada olduka fazladr.zellikle fuzzy process controller olarak isimlendirilen zel amal bulank mantk mikroilemci ipinin

retilmesine allmaktadr. Bu teknoloji fotoraf makineleri, amar makineleri, klimalar ve otomatikiletim hatlar gibi uygulamalarda kullanlmaktadr. Bundan baka uzay aratrmalar ve havaclkendstrisinde de kullanlmaktadr. TAIde aratrma gelime ksmnda bulank mantk konusundaalmalar yaplmaktadr. Yine bir baka uygulama olarak otomatik civatalamalarndeerlendirilmesinde bulank mantk kullanlmaktadr. Bulank mantk yardmyla civatalama kalitesibelirlenmekte, civatalama teknii alannda bilgili olmayan kiiler asndan konu effaf halegetirilmektedir. Burada bir uzmann deerlendirme snrlarna eriilmekte ve hatta geilmektedir.6.Sanal GereklikSanal gereklik bilgisayar ortamnda oluturulan bir gerekliktir ve cyberspace olarak da bilinir. Yapay

zekann bu alannda doal gereklie uygun, insan/bilgisayar arabirimlerinin kullanld bir ortamoluturulur. Sanal gereklik, gzlk ve stereo kulaklktan oluan balk seti, vcut hareketlerini alglayanzel bir giysi veya eldivenden oluan, ok alglaycl giri-k cihazlarna bal olarakoluturulmaktadr. Bylelikle boyutlu sanal dnyay grebilir ve dokunabilirsiniz. Sanal gereklik sizin

bilgisayar benzetimli nesneler ve varlklar ile etkileim iine girebilmenize olanak salamaktadr.Sanal gereklik uygulamalar geni bir alana yaylmtr. Bilgisayar destekli tasarmda (CAD), tbbitehis ve tedavide, fiziksel ve biyoloji bilimlerindeki bilimsel deneyimlerde, pilot ve astronotlarn eitimiiin uu simlatrlerinde ve elence olarak boyutlu video oyunlarnda kullanlmaktadr. CAD engeni ekliyle endstriyel sanal gereklik uygulamalarnda kullanlmaktadr. Mimarlar ve tasarmclar,rnlerin ve yaplarn boyutlu modelleri zerinde test ve tasarm ilemleri yapmakta kullanrlar. Buteknoloji ayrca ecza ve biyoteknoloji firmalar tarafndan yeni ilalarn compterize edilmidavranlarn gelitirmek ve gzlemlemek iin kullanlmaktadr. Ayrca doktorlar hasta vcudunun sanalbir modelinin oluturulup sorgulanmasnda faydalanmaktadr.imdi sanal gereklik uygulamas ile ilgili daha somut rnekler verilecektir1998 ylnda kullanma alacak olan Paris yaknlarndaki stadyum, IBM Fransa tarafndan yapmndannce sanal olarak ina edilmitir. Ama tasarm aamasnda insan aknlarn ve onlarn davranlarnanaliz etmektir. Ayrca salk ve gvenlik kurulularn ihtiya duyulan yerlere yerletirmek veziyaretilere mmkn olduunca konfor ve hareket serbestlii salayabilmektir. Bunlarn yan sra

mdahale olanaklarn ve etkilerini daha iyi tahmin etme imkan olmaktadr. Gelecekte busimlasyonun, havaalanlar, resmi binalar ve alveri merkezlerinin tasarmnda kullanlacabelirtilmektedir. Almanya Frauenhofer Enstitsnde, yolcularn uu korkusunu yenebilecekleri,yolculara ynelik ilk uu simlatr gerekletirilmitir. Bu proje, sanal gereklikle psikolojinin, fobilerintedavisi iin ilikilendirilmesi fikrinden domutur. Sanal ortama, yryen bir bant zerindeymiesinepencerelerin yanndan geip hafif eimli olan kapya vararak giriyorsunuz. Uaa biniyor, doru yeribuluyor ve oturuyorsunuz. Klima alyor ve hoparlrlerden mzik sesi geliyor. Hafif bir sarsntyla uakkapdan ayrlyor ve piste doru yol alyor. Makinelerden uultulu bir ses geliyor, ivme sizi koltuabastryor ve Take-off. Yolcu, uuu, sanal gereklik kask ve kulaklk vastasyla yayor, gerek uuduygusunu ise podestin altndaki performans yksek elektromotorlar salyor. Uu deneye katlanyolcularn sorgulanmas ile birlikte yaklak krk dakika kadar sryor. Avrupa orjinli bir oto reticisifirma, datm masraflarnn yksek olduunu dnmekte ve bu nedenle Kuzey Amerikadaki datmsistemini yeniden ele alp olas iyiletirme olanaklarn deerlendirmek istemekteydi. Sz konusu firma,

ABD dndaki iki fabrikada rettii arabalar deniz ya da demiryoluyla ABDde yer alan be datmmerkezine gndermekteydi. Aralar datm merkezlerinden ABDdeki 52 deiik metropoliten pazaradatlmaktayd. retici firma, datm merkezlerinden satc acentalara kadar olan ulatrmamaliyetlerinin, datm merkezlerinin acentalara daha yakn yerlerde kurulmasyla drlebileceinisavunmaktayd. Bu arada, mterilerin ilk tercihlerinihemen karlama oranlarn ykselterek mteri tatmini arttrlmak istenmekteydi. Bu sorunlarzebilecek, maliyet asndan etkin ve kabul edilebilir bir datm sisteminin tasarlanmasistenmekteydi. ncelikle rastlantsal parametrelerin uzun dnem beklenen deerleri esas alnarakdeterministik bir matematiksel model oluturuldu. Bu model araclyla, hangi datm merkezlerininalaca ve bunlarn hangi metropoliten alanlar besleyecei, hangi fabrikalarn hangi datm


19/25

merkezlerine datm yapacaklar ve her blgeye yaplan yllk tama miktarlar belirlendi. Elde edilenbu sonulara dayanarak bir simulasyon modeli oluturuldu ve burada dinamik bir ortamda matematikselmodelden elde edilen bulgular test edildi. Yaplan karlatrmadan elde edilen bilgilere grematematiksel modele esas tekil eden parametreler yeniden gzden geirildi. Bu ilem ardk olaraktekrarlanrken her iki modelden elde edilen toplam datm masraflarnn birbirlerine yaklamasbeklendi. Ardk zmlerin, son ele alnan datm sisteminde bir deiiklik nermemesi durumundailemleri durdurma esas alnmt. alma datm merkezlerinin saysnn 5ten 17ye karlmas

durumunda toplam datm maliyetlerinde yllk 20 milyon dolarlk bir tasarruf salanmasnn olasolduunu gstermitir. Bu, yaklak tm datm masraflarnda %25 orannda bir iyiletirmeye karlkgelmektedir. San Francisco, San Diego, Dallas, Chicago ve Orlando maliyet asndan en etkin olacakdatm merkezleri olarak belirlenmitir. lgin bulgulardan biri de 18 potansiyel datm merkezindenBrunswickte olannn hibir senaryo altnda almasnn nerilmemesidir. Oysa mevcut ak 5 datmmerkezinden biri burada yer almaktadr. Konu aratrldnda, nerilen 17 datm merkezi arasndaBrunswick tarafndan hizmet verilen blgelere daha yakn iki datm merkezinin daha bulunduugzlenmitir. Ayrca firma yetkilileri ile konuulduunda blgenin seilmesinde, gelitirilen modellerdeyer almayan bir baka faktrn daha varl ortaya karlmtr. Bu blgede iiler arasndakisendikalama oran olduka dktr. Simlasyon almasnda elde edilen bir baka bulgu iseenvanter kontrol politikalar ile i lgilidir. Mteri tatmin oranlar, datm merkezlerindeki envanter kontrolpolitikalarna, datm merkezlerinin seimi probleminden daha duyarldr.

BEYN VE BLGSAYAR LKSAmerika Birleik Devletleri Kongresi 17 Temmuz 1990 ylnda yle bir bildiri yaynlad: Beyin Yllar, 1990-1999 Amerika Birleik Devletleri tarafndan bir bildiri:nsan beyni, birbiri i le karmak ilikiler iinde bulunan 3 paundluk bir nron hcreleri kitlesidir. Tm

aktivitelerimizi kontrol eder ve yaradln en grkemli ve gizemli- harikalarndan biridir. nsan zekasn,duyularn yorumunu, hareketlerin denetimini oluturur. Bu inanlmaz organ bilim adamlarn olduukadar, bilim dnda olanlar da artmaktadr. Yllar boyunca, beyinle ilgili bilgiler nasl alt,hastalklarnda ve yaralanmalarnda ne trl bozukluklar olduu- hzla artt. Buna ramen dahareneceimiz ok ey var. Milyonlarca Amerikalnn her yl kaltsal sinir hastalklarna, Alzheimer gibidejeneratif bozukluklara ya da inmeye, izofreniye, otizme: konuma, dil ve iitme bozukluklarnayakalanmas beyin zerinde aratrmalarn devam etmesini zorlamakta ve gerektirmektedir.Bildiri bylece srp gitmekte ve sonu yaklak olarak yle balanmaktadr: ... 1 Ocak 1990dan balayan on yl Beyin dekad olarak ilan etmeye ve bu konuda Babakan

tarafndan bir bildiri karlmasna ... A.B.D.nin 215. Bamszlk ylnda karlan bu bildirinin altnda

George Bushun imzas vardr. Beyin zerine duyulan byk ilgi ve konu zerinde yaplan almalar1990 ylnda balam deildir. nsanda ve dier canllarda yaamsal faaliyetlerin yerine getirilmesindemerkez konumunda bulunan beyin zerindeki almalar yzyllardr yaplmakta ve bugn de tamolarak anlalamad iin iinde bir ok disiplin ieren nrolojik bilimler alannda almalar hzladevam etmektedir.

1.Beyin1.Tarihsel Srete BeyinKk Asyal Ezop,balangta kleymi,sonra azat edilmi. Klelik dnemindeyken efendisi, nem

verdii bir len iin kendisine dnyann en gzel yemeini ve ayn zamanda en kt yemeinihazrlamasn emretmi. Ezop da sofraya halanm dil karm ve efendisinin bu sunuyu pek debeenmemesi zerine kendini, Dilin yerine gre dnyann en iyi eylerini; yerine gre de en kteylerini syleyebileceini belirterek savunmu. Ezopun yaad ada (M.. 6.yy.) dncelerin

beyin tarafndan oluturulduu bilinmediinden olsa gerek; Ezop, beyin yerine dil piirmi. Oysa beyinen grkemli, en gzel, en stn eyleri dnebilecei gibi en berbat, en eytans, en aalk eyleride dnebilir. Dnmekle kalmaz, tutsa olan bedeneuygulatr da (dilde olduu gibi. Yazl tarih bize beyne ynelik ilginin yzyllar boyunca srekli ve kendiiinde tutarl gelime gsteren bir sre olmaktan ok aralarnda uzunca bekleme sreleri barndransramalar biiminde ortaya kt mesajn vermektedir. Bu gelime biiminin isel ve dsal nedenleriolduu sylenebilir. sel neden ilgi oda olan organn kendi zellikleri ile ilikilidir. Organ beynin ennemli zellii, kar konulmaz biimde ortaya kan nesnel gerekliklerle ilgili gelimelerin bilin,dikkat, oryantasyon ve bellek eliinde ya da yardmclnda izlenerek gzlemlere dntrlmesi vegzlemlerin dncelere yol amasn salamasdr. Bu zellik, beynin organ olarak herkes iin aa


20/25

yukar benzer zelliklerinin otomatik bir gerei olmayp, aka, bu genel zelliklerin beyin yeteneihaline dnmesine yol aan i mekanizma ayrcalklarnn bireysel bir almdr. Eer bu nermedoruysa, bunun anlam; herkes iin geerli olan nesnel gerekliklerle sadece plak olarak karlaangenel ya da beyin yetenei bakmndan belirsiz olan bir organn gzlem ve dnce srelerine ancakbireysel bir organ haline dnerek varabildiidir. Bylelikle, beyin servenindeki kesikli sramalarn;ister Eski Msrda, ister Antik ada, isterse de gnmzde ortaya ksnlar isel nedenini gzlemci vednce yaratabilen bireysel beyin almas olduu sylenebilir. Beyin sahibi canllarn incelenmesi

bize, bunlarn ayrca, bir kuralllk, hiyerari ierdiini de gsterir. yleyse, beynin kendisiyle ilgili ilktemel kavrama girerken hemen karmza evrim kavram kar. Bu nesnel gereklikle o denli ilgili birkavramdr ki beyne ait bilgilerin renilmesi srecinde evrim bilgisi zorunlu bir yere oturur. Bu kavram,bize, incelediimiz canl beyninin i dinamiklerinin boyutlarn, zenginliini ve snrlarn retir. nsanbeyninin kapasitelerinin sorgulanmasnda bize yardmc olabilecek ok gl ipular vardr. Bir kez,morfolojik detayllkta ok zengin bir grnm vardr. Onun kadar zeminini geniletmi olan bir organve canl beyni yoktur. Antropolojik almalar benzer detaylla en azndan 50 bin yldr rastlandnsylemektedir. Bunun anlam, ya da anlamlarndan biri, beynin genel evriminin, ok uzak gelecekleriin bile hazr bir yap oluturduudur. Ve denilebilir ki bu, henz kullanlmakta olan yapdr ve genelevrim modelleri iinde kabul edilen morfolojik deiikliklere bu yzden gitmemitir. Mikroskobik yap, biradan inanlmaz ve karmakark bir grnm, dier adan ise bunlarn kendi aralarndaki hiyerariyigsterir. Her ikisini de artran veriler vardr. Bu verilerin elde edilmesi yeni olmayp, her iki tr veride en azndan 100 yandadr. Nrolojik bilimler son yllarda nemli ilerlemeler gstermise de yine de

yetersizlii yeterliliinden fazladr. Ancak gsterdii atlmlar ve gelecek iin umut verici oluu veurat konunun nemi, iinde bulunduumuz yllarn beyin yllar olarak kabulne yol amtr.

2.Beyin ve Sinir Sisteminin Genel GrnBeyin ile ilgili u gerek ok bilindii iin olsa gerek, hep gz ard ediliyor: beyin vcuda baldr ve

onunla srekli iletiim halindedir. Sinir sistemine veriler yalnzca vcudun deiik yerlerindekidntrclerden gelir. Dntrcler k, ses ya da basn gibi kimyasal veya fiziksel etkileri elektrokimyasal iaretlere dntrrler. Bu dntrclerin bazlar gzdeki k duyargalar gibi vcudadardan gelen iaretlere tepki gsterir, yani d evreyi izler. Baka dntrcler ise daha okvcudun iindeki etkinliklere tepki gsterir. Mide arnzn tutmas ya da kandaki aside duyarllkgstermenizde olduu gibi. Sinir sisteminin hareket k ise vcuttaki kaslarn ounu denetlemeklegrevlidir. Ayrca beyin hormonlar gibi birtakm kimyasal maddelerin vcuda salnmasn da etkiler.

3.renme ve Bellek

Beynin en nemli ilevlerinden birisi de insann

yapay zeka-2

Documents