Yapay Zeka Algoritması ve Yapısal Özelikleri
Son yıllarda önemini arttıran ve sık sık gündeme gelmeye başlayan yapay zeka teknolojisi, beraberinde birçok olumlu ve olumsuz özellikler getirmektedir. Söz konusu kavram adından da anlaşılacağı gibi insanlar tarafından geliştirilen makinelere ve robotlara uygulanan sayısal bir akıl örneğidir. Özellikle de bilgisayar biliminde kullanılan ve akıl görevi gören yapay zeka teknolojisi, çevresel etkenleri tanımlayan ve başarı şansını minimum bir seviyeye çıkarmak için harekete geçen her türlü cihaz olarak isimlendirilir. Sorun çözmeye ve üretmeye yönelik geliştirilen bu teknoloji, insanlarda olduğu gibi bağdaştırıcı kavramsal özellikleri taşmaktadır. Akıllı makine sistemlerinde rol almasının temel sebebi ise, bir olayın kolayca gerçekleştirmesini sağlamaktır.
Yapısal Özellikler
Yapay zeka kavramı hakkında net bir yargı veya fikir bulunmamaktadır. Makineler çok yetenekli bir hale geldikçe, insan zekâsına ihtiyaç duyulmadığını savunan bilim adamları, bazı basit görevlerin yapay zeka kapsamında yapılabileceğini öne sürmektedir. Temel görevlerini, yapısal özellikleri ile yapabilen bu teknoloji, her geçen gün daha da geliştirilmektedir. Bir olay etrafında komut edilen söz konusu teknoloji, üstlendiği görevi kusursuz bir şekilde yerine getirmektedir.
Yapay Zeka Algoritması
Yapay zeka algoritmaları genel olarak üç farklı şekilde gruplandırılmaktadır. Bunlar sırası ile gözetmeli öğrenme, gözetmensiz öğrenme ve kuvvetlendirmeli öğrenme olarak tabir edilir. Gözetmensiz öğrenme grubunda hedef çıktılara yer verilmez. Yani modelin kendi içerisinde verilen bilgilerden bir tasarım oluşturulması istenir. Kuvvetlendirmeli öğrenme grubu ise, gözetmeli öğrenmenin daha detaylı bir halini andırır. Modele hedef bilgiler yerine, modelin kendi bilgilerinin doğruluğunu ölçen dereceler belirlenir. Son yapay zeka algoritması olan gözetmeli öğrenme yönteminde, sistem farklı veriler ve bilgiler ile beslenir. Besleme sonucu oluşan modelin sonuçları hedef çıktılar ile kıyaslanır ve meydana gelen hatalar sitem tarafın minimum bir seviyeye indirilmeye çalışır.
Algoritma Çeşitleri
Gözlü yaklaşım
A yıldız algoritması
Sezgisel fonksiyonlar
Tepe tırmanması
Yerel ışın araması
Genetik algoritması
Sezgisel Algoritması
Sezgisel ya da düşsel düşünme sistemi bir sorunu çözme tekniğidir. Sonucun kesin doğruluğu kanıtlana2bilir olup olmadığı önemsenmemekle beraber, en iyi sonucun bulunacağına da garanti verilmez. Çeşitli alternatifler arasında etkili olanlara karar verilmekte ve iyiye yakın çözüm yolları amaçlanmaktadır. Ayrıca sezgisel algoritma sisteminde makul bir süre içerisinde çözüm elde edileceği garanti altına alınır ve genellikle en iyiye yakın olan çözüm yöntemlerine kolay bir şekilde ulaşılır.
Tercih Edilme Sebepleri
Optimizasyon problemleri ve sorunları kesin çözümü bulma işleminin hesaplanamadığı bir yapıya sahiptir.
Anlaşılabilir olması yönünden sezgisel algoritmalar kararı verecek kişi veya sistem için çok daha basittir.
Öğrenmeye yönelik ve kesin çözüm bulma işleminin en önemli parçası olarak bilinir.
Matematiksel terimler ve ifadeler ile yapılan tanımlamalar da parametrelerin ihmal edilmesinin önüne geçer.
Model parametre belirleme aşamasında da kullanılan verilerin yanlış olması, sezgisel algoritma açısından çözümden daha çok büyük hatalara neden olabilir.
Yapay zeka kapsamında değerlendirilen birçok yetenek grubu, 2017 yılı itibari ile insanların ne konuştuğunu kolay bir şekilde anlama, yüksek enerji gerektiren oyunlar ile mücadele etme, otonom otomobiller ve sıralama gerektiren içerik ağı dağıtımı, askeri düzenlemeler ve karmaşık veri toplama gibi çözümlemeler olarak sınıflandırılır. 1956 yılında akademik disiplin olarak bulunan yapay zekâ teknolojisi, yıllar sonra daha geliştirilmiş ve ilgi odağı haline gelmiştir.
