yapay zeka giris

8/3/2019 Yapay Zeka Giris

http://slidepdf.com/reader/full/yapay-zeka-giris 1/48

Yapay Sinir Ağları

Yapay Zeka

Yard. Doç.Dr . Mehmet Siraç ÖZERDEM

[email protected]

[email protected]

Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü

Dicle Üniversitesi

mailto:[email protected]












Zeka

Deneyimden öğrenme yeteneği Bilgi edinme, saklama ve uygulama

yeteneği Yeni durumlara tepki verebilmekiçin muhakeme edebilme yeteneği Problem çözme yeteneği



Yapay Zeka

Bilgisayarın insan gibi hareket vemuhakeme edebilmesini amaçlayançalıĢma alanı Bilgisayarlara düĢünmeyi öğretmek Bilgisayarın insan aklını taklit etmesinisağlamak Ġnsanların iyi yapabildikleri konulardabilgisayarıların da iyi olmasını sağlamak(problem çözme, oyun oynama)



Yapay Zeka

Bilgisayarlar hiçbir zaman insanoğlununyaratıcılık, duygu ve mizacınınbenzeĢimini aktarabilme becerisine sahipolamayacaktır.Bununla beraber, bilgisayarların belirliinsan davranıĢlarını yapan makinalara yön

vermesi ve belirli bir uzmanlık alanı ileilgili (veri hesaplaması, tıbbi teĢhis gibi)beĢeri düĢünme sürecinin benzeĢiminiyapan sistemlere beyin olma becerisinesahip olması olasıdır.



Yapay Zeka

MIT (Massachusette Technical University)araĢtırma grubunda YZ ile ilgili çalıĢmalarınöncüsü olan Manvin Minsky YZ'nin "hareket

eden bir ufuk" gibi olduğunu ifade etmiĢtir.YZ konusundaki çalıĢmalar 1960'lardan berigündemde olmasına karĢın YZuygulamalarının çok ileri boyutta bilgisayargücüne ihtiyaç duymasından dolayıaraĢtırmacıların çoğunun bu alanda yeni birĢey ortaya koyma gayreti sonuçsuzkalmıĢtır.



Yapay Zeka

Günümüzde bilgisayar teknolojisinde yaĢanangeliĢmelerin sağladığı ucuz ve güçlübilgisayarlar sayesinde YZ alanında büyükölçekli araĢtırma yapabilmek ekonomik açıdanmümkün hale gelebilmiĢtir.

Bunun sonucu olarak, YZ'nin bir alt alanı olanuzman sistemler (expert systems) konusundadaha Ģimdiden önemli geliĢmeler sağlanmıĢolup, iĢ dünyasının karar verme sürecindeuzman sistemlerden önemli ölçüde yararlandığıgözlenmektedir.



Yapay Zeka

Yapay zeka, “insanın düĢünme yapısını anlamak vebunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayariĢlemlerini geliĢtirmeye çalıĢmak” olarak tanımlanır.

Daha geniĢ bir tanıma göre ise, “yapay zeka, bilgiedinme, algılama, görme, düĢünme ve karar vermegibi insan zekasına özgü kapasitelerle donatılmıĢbilgisayarlar” diye tanımlanır.

Bu konudaki ilk çalıĢma McCulloch ve Pittstarafından yapılmıĢtır. Bu araĢtırmacıların önerdiği,yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli,önermeler mantığı , fizyoloji ve Turing'in hesaplamakuramına dayanır.



Yapay Zeka

Aynı araĢtırmacılar, her hangi bir hesaplanabilirfonksiyonun sinir hücrelerinden oluĢan ağlarlahesaplanabileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarınınuygun Ģekilde tanımlanmaları halinde öğrenmebecerisi kazanabileceğini de ileri sürdüler.Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantılarınĢiddetlerini değiĢtirmek için basit bir kuralönerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarınıgerçekleĢtirmek de olası hale gelmiĢtir.1950'lerde Shannon ve Turing tarafındanbilgisayarlar için satranç programlarıyazılmaktaydı.



Yapay Zeka

Ġlk yapay sinir ağı temeli, bilgisayar SNARC,MIT'de Minsky ve Edmonds tarafından 1951'deyapıldı.

ÇalıĢmalarını Princeton Üniversitesi'nde sürdürenMcCarthy, Minsky, Shannon ve Rochester'lebirlikte 1956 yılında Dartmouth'da iki aylık birçalıĢma toplantısı düzenledi. Bu toplantıda bir çok

çalıĢmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantınınen önemli özelliği McCarthy tarafından ilk kez “Yapay Zeka” teriminin kullanılmasıdır.



Yapay Zeka

Zeki davranıĢı üretmek için çalıĢmalardakullanılan temel yapılardaki bazı önemliyetersizliklerin ortaya konmasıyla, bir çok

araĢtırmacılar çalıĢmalarını durdurmuĢtur.Buna en temel örnek, sinir ağları konusundakiçalıĢmaların Minsky ve Papert'in 1969'dayayınlanan Perceptrons (Algaçlar) adlıkitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basitproblemleri çözemeyeceğini gösterip aynıkısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesigerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiĢ gibidurmasıdır.



Yapay Zeka

Her sorunu çözecek genel amaçlı program yerinebelirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmıĢprogramlar kullanma fikri yapay zeka alanındayeniden bir canlanmaya yol açtı.Kısa sürede uzman sistemler adı verilen birmetodoloji geliĢti. Fakat burada çok sık rastlanantipik bir durum, bir otomobilin tamiri için önerilerdebulunan uzman sistem programının otomobilin ne iĢeyaradığından haberi olmamasıydı.Ġnsanların iletiĢimde kullandıkları Türkçe, Ġngilizcegibi doğal dilleri anlayan programların dünyahakkında genel bilgiye sahip olması ve bu bilgiyikullanabilmek için genel bir metodolojisi olmasıgerektiği belirtilmiĢtir.



Turing Testi

Ġçlerinde bir insan,bilgisayar ve sorgulayıcıbulunan üç oda. Sorgulayıcı diğer iki oda ile bir uzaktan yazıcı

(teleprinter) sistemi ile haberleĢebilir. Sorgulayıcı odalardan hangisinde insan,hangisinde bilgisayar bulunduğunu ayırtetmeye çalıĢır.

Makine sorgulayıcıyı kendisinin insanolduğuna inandırmaya çalıĢır. Eğer makine sorgulayıcıyı aldatabilirsemakinenin düĢünebildiğine karar verilir.



ElizaBen psikoterapistinizim.Lütfen probleminizianlatın.AnlatıĢınız her sonlandığında lütfen iki kez RET yazın. Öğrencilerimle zor zamanlar yaĢıyorum. Niçin öyle söylediniz.

Nasıl desem,benden para isteyip duruyorlar. Belki planlarınızda bununla ilgilenmek için bir Ģeyler vardır. Ne planları? Peki “Ne planları?” demenizin sebebi yaĢadığınız bu hayatmı? Hayır öyle söyledim çünkü neden bahsettiğine dair hiçbirfikrim yok.Peki bana gelmenizin sebebi neden bahsettiğime dair birfikrinizin olmaması mı? Hayır,geldim çünkü Turing testini geçip geçemeyeceğinigörmek istedim. Peki gerçekten Turing Testini geçseydim seni rahatsız edermiydi?….. Okulda problemlerini nasıl çözerdin? Bu tam bir zaman kaybı!Güle güle. Sekreterim size faturanızı gönderecektir.

• Bu Emacs iniçinde Elizasimülasyonunabenzer birprogramlayapılmıĢ birsohbetin

kopyasıdır



Colby’nin PARRY ’si (Geçiştirici)

Kenneth Colby 1968 liyıllarda aynı tekniğikullanarak bir paranoit(paranoyak)modelledi.PARRY temel duygubiçimlerine sahipti.Eğer sinirlenirsecevapları dahasaldırganlaĢıyordu. Turing testinde, uzmanpsikiyatristlerPARRY nin cevaplarınıgerçek paranoitlerdenayıramadılar.

H: Ġyi akĢamlar. Benim Adım DoktorJones.

P: TanıĢtığımıza memnun oldum.H: Nasılsın?P: Ġyiyim galiba.H: Bana adını söylermisin?P: Pat Smith.H: Bazı problemlerin olabileceğini

düĢündüm.P: Son zamanlarda biraz üzgünüm.H: Neye karĢı?P: Ġnsanlar bazen sinirlerimi

bozuyor.H: Devam et.P: Bahisçiler hakkında bir Ģey

biliyormusun?...



ParryEliza ’yla tanışır

P: Dürtülerini anlamıyorum .

E: Neden anlamıyorsun? P: Anlamamalımıydım? E: Bunu neden söyledin Ģimdi? P: Öyle iĢte.E: Öyle olmadığını düĢün.P: Yani?E: Seni tam olarak anladığımı

sanmıyorum .P: Bu soru üzerinde çok ısrarcısın .E: Bu benzerlik sana ne öneriyor? P: Anlamadım.E: AnlamıĢ olmak istermiydin?



Avantajları

Bilgisayarlar daha güçlü vekullanıĢlıdır.

Yeni problemleri çözebilir. Bilgiyi daha etkin kullanır. Arayüzler geliĢmektedir.



Dezavantajları

Artan MaliyetYavaĢ yazılım geliĢimi

Az sayıda uzman programcı Sektörde kullanımda olan azsayıda yazılım



Bilgisayarın Başarılı Olması içinGerekenler

Yapılacak iĢin açık tanımı Gerekli prosedürün tanımı

Kural ve sınırların tanımlanması Sürekli değiĢen ve çok miktardaolan bilginin saklanması ve etkinolarak iĢlenmesi



YZ’nin Temelleri BilgisayarBilimi ve

Mühendisliği

YZ

Matematik

Kavramsal

Bilim

Felsefe

Psikoloji Dilbilimi

BiyolojiEkonomi



YZ sistemleri hala neyi yapamaz?Doğal dilleri çok sağlıklı anlamak(Örnek;Gazetedeki bir makaleyi okuyup anlamak)Internet de sörf yapmak.

Görsel bir sahneyi isteğe bağlı yorumlamak Bir doğal dili öğrenmek Dinamik gerçek zamanlı bir alanda plankurmak

KarmaĢık bir çevrede ilgiyi yenidenodaklamakYaĢam boyu öğrenmek



Olası YZ Yaklaşımları

DüĢünme

Hareket

Ġnsanlar gibi Ġyi

GPS

Eliza

Rationalagents

Heuristicsystems

YZ geneldebu alandaçalışmayameyilli



YZ Görüşleri

Yapay Zeka görüĢleri 4 kategoriye ayrılır

Ġnsanca düĢünmek Rasyonel düĢünmek

Ġnsanca hareket etmek Rasyonel hareket etmek



İyi Düşünme

Bilgi temsili, mantık, öğrenme, hafıza, problemçözme gibi algoritmaların resmi modelleriningeliĢtirilmesi.

KanıtlanmıĢ ve garantili en uygun çözümü olansistemde genellikle vurgu vardır.

Think

Act

Likehumans Well

GPS

Eliza

Rationalagents

Heuristicsystems



İyi Hareket Etme

Verilen bir girdi için, ille de doğru olmayan fakat iĢiyaptıran uygun bir çıktı oluĢturur.

Hiçbir çözümü garanti etmez: Bunların tümü çoğuzaman yeterince iyi olan çözümleri sunan faydalı

keĢif için söylenebilir.

Think

Act

Likehumans Well

GPS

Eliza

Rationalagents

Heuristicsystems

Like



İnsanlar gibi düşünme

Sayısal modellerin „nasıl ifade edilmesi gerektiğinin

sonuçları elde edilmeli. Beynin iç aktivitelerinin bilimselteorileri gerekir.Bunları değerlendirmek için yeni mekanizmalar vekavramsal teoriler, bunları ifade etmek için de yeni birdil sağlamak.

GPS ( Genel problem çözücü ): Amaç insana aitdavranıĢlar üretmek değil (ELIZA gibi), benzer birgöreve çözüm bulan bir kiĢi tarafından izlenen mantıkiĢleminin basamaklarının sırasını üretmektir.

Think

Act

Likehumans Well

GPS

Eliza

Rationalagents

Heuristicsystems



İnsanlar gibi hareket etmek

DavranıĢçı yaklaĢım.

Nasıl sonuçlar getireceğinle ilgilenmek değil,sadece insan sonuçlarına benzerliğiyleilgilenmektir.

Örnek olarak turing testi (turing test)(Alan Turing, 1950).

Think

Act

Likehumans Well

GPS

Eliza

Rationalagents

Heuristicsystems



Yapay Zeka

Yapay Zeka (Artificial Intelligence);öğrenme, gerekçeleme, problem çözme,yabancı bir dili alma v.b. gibiinsanoğlunun davranıĢlarını gösterebilensistemlerle ilgilenen bir bilgisayarbilimidir.Yapay Zeka nın ana amacı insanlarındavranıĢlarının ve sezgisel yeteneklerinin

bilgisayar üzerinde benzetimidir. Ġnsanoğlu esas olarak Bilgi yi (Knowledge)kullanmakta ve onu iĢlemektedir. Buyüzden bilgi ve bilginin kullanımı YapayZeka nın da anahtar karakteristikleridir.



Yapay Zeka nın standart bir tanımıyapılamamakla beraber, yapılagelentanımların ortak yönleri Ģunlardır; YZ bir bilgisayar bilim dalıdır, YZ bilgi ve davranışa dayanır, YZ zeki davranışları araştırmaktadır. Zeka rakam ya da veriler yerine bilgiye dayalımantıksal bir süreçtir. Bilgi ve bilgininişlenmesi ile zeki davranışlar ortayaçıkarılabilir.

Yapay Zeka



Bir programın ya da sistemin zeki ya daakıllı olup olmadığını sınamak için bazıtestler uygulanır;

Turing TestiÇin Odası Testi

Yapay Zeka



Bir programın ya da sistemin zeki ya da akıllıolarak kabul edilebilmesi için, en azındanaĢağıdaki özelliklerden bazılarınısağlayabilmesi gerekir;

Karar vermeAlgılama Öğrenme Problem çözme Muhakemeġekil ya da resim tanıma Doğal dil anlama

Yapay Zeka



YZ nın geleneksel programlamadan birçokfarkı vardır; Öğrenebilirler Tecrübe kazanabilirler Bu tecrübeyi kullanarak yeni problemleriçözebilirler Eksik veri ile problemler çözebilirler

Belirli bir algoritma yerine sezgisel yöntemlerkullanırlar YanlıĢ yapabilirler

Yapay Zeka



YAPAY ZEKA ARAÇLARI

Uzman SistemlerYapay Sinir Ağları

Bulanık Mantık Genetik AlgoritmalarTabu AraĢtırma Algoritmaları

BenzetilmiĢ Tavlama BenzetilmiĢ Su Verme Vaka Tabanlı Gerekçeleme



İNSAN VE ZEKA

BĠR ĠNSANDA ORTALAMA: Hücre Adeti: 220 milyon Damar Uzunluğu: 200.000 km Kan Hızı: 2.000 m/saat Ağrıyı Duyma: 0.9 saniye Isıyı Duyma: 0.16 saniye Dokunmayı Duyma: 0.12 saniye Sinir Sistemi Bağlantı Noktası (NEURON) Sayısı: 1 trilyon

Sinir Sistemi Bağlantı Sayısı: 10 trilyon Sinir Sistemi - Operasyon Sayısı: 1 milyar operasyon / saniye



ĠNSAN DAVRANIġLARI VE BAZI ÖZELLĠKL

ĠNSANLAR: Öğrenebilir ve öğretilebilir DüĢünebilir Tecrübe kazanabilir, geçmiĢ tecrübelerini kullanarak yeni

problemleri çözebilir Karar verebilirMantık yürütebilir Tahmin yapabilirKalabalıkta ya da karanlıkta gördüğü bir yüzü anımsayabilir Günlük yaĢantısında farkında olmadığı dilsel değiĢkenlerkullanır Çoğalabilirler, çocukları büyük bir ihtimalle kendilerinebenzer



UZMAN SİSTEMLER (EXPERT SYSTEMS)

Geleneksel Programlamadan Farkları

Avantaj ve Dezavantajları Kullanım Alanları Uzman Sistem GeliĢtirme Araçları



UZMAN SİSTEMLER

Uzman Sistemler en eski Yapay Zekaaraçlarından birisidir

Belirli bir alanda, bir uzmanın önerdiğiçözümleri üretebilen, o alanın bilgileri iledonatılmıĢ, gerekçeleme metotları ileolayları süzebilen programlardır.

Bilgi Tabanlı Sistemler (Knowledge BasedSystems) olarak ta bilinirler.



KULLANIM ALANLARIProses tasarımı ve seçimi Ürün tasarımı, ĠĢlem planlama Medikal TedaviKalite KontrolÇizelgeleme Ses iĢleme

Görüntü tanıma Robotik uygulamaları Hata düzeltme




AVANTAJ VE DEZAVANTAJLAR

Uzman Sistemler, çıkardıkları sonuçları

nasıl ve neden çıkardığını açıklayabilir Üçüncü kiĢiler, uzman sistemleri yanikurallar üreterek rahatlıkla değiĢtirebilir Uzman sisteme bilgiyi verecek uzmanıbulmak her zaman kolay olmayabilirUzmanlar bilgilerini kurallar halindebelirtemeye bilir




UZMAN SĠSTEM GELĠġTĠRME ARAÇLARI Programlama Dilleri: Prolog, C++, LISP

Kabuklar: Leonardo, VP-Expert, KES,GoldWorks




Yapay Sinir Ağları (YSA) genel olarak insanbeyninin ya da merkezi sinir sistemininçalıĢma prensiplerinin taklit eden bilgi iĢlemesistemleridir.

YSA da bilgi basit iĢlem elemanları arasındaparalel olarak dağıtılmıĢ olup, her bir proseselemanı birbiri ile bağlantılıdır. Bu yüzdenYSA bazen, Paralel DağıtılmıĢ ĠĢlemeSistemleri (Paralel Distributed Processing

Systems) ya da Bağlantıcı Sistemler(Connectionist Systems) olarak taadlandırılırlar.

YAPAY SĠNĠR AĞLARI(ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS)



Genel Yapı ve ÇalıĢma Mekanizması Öğretmenli ve Öğretmensiz Öğrenme




Bir Proses Elemanın ÇalıĢması




SINIFLANDIRMA




KULLANIM ALANLARIRobotik Uygulamaları Proses kontrolÜrün tasarımı ĠĢlem planlama Kalite KontrolGerçek zamanlı modelleme Adaptif kontrolGörüntü tanıma Borsa endeksi, enflasyon ve kurtahmini, v.b




AVANTAJ VE DEZAVANTAJLAR

Uzman sistemler gibi bilgiyi kurallar halindeistemezler

Öğrenebilir ve hiç karĢılaĢmadıkları birproblemi çözebilirler Paralel yapıları nedeniyle çok hızlı çalıĢırlar

Çıkardıkları sonuçları nasıl ve nedençıkardığını açıklayamaz (kapalı kutu) Eğitimleri oldukça zaman alıcı ve zordur




YSA GELĠġTĠRME ARAÇLARI Programlama Dilleri: C++(Nesneye Yönelik Programlama) Kabuklar: NeuralDesk, NeuroShell2,MATLAB Neural Network Tool Box


yapay zeka giris

Documents