Günlük hayatta ve özel gereksinimli durumlarda işlerimizi kolaylaştıran yapay zeka nasıl üretilir? Ardındaki teknikler ve teknolojiler nelerdir? Bu yazımızda yapay zekayı derinlemesine inceleyeceğiz.
Yapay Zeka Nasıl Yapılır?
Yapay zekayı kullanmak oldukça keyifli ve pratik ancak kullanan her kişinin aklından bunun nasıl yapıldığı sorusu geçmiştir. Bir yapay zekalı sistemi oluşturmanın ardındaki teknik oldukça karmaşık olsa da bu tekniği basitçe açıklamak mümkündür. Bunu anlamak için önce insan zekasına odaklanmak gerekir. Zira yapay zeka insanların zekasını taklit etme üzerine kurulmuştur.
Beynimizde bilgiyi işlemek üzere çeşitli nöronlar bulunur ve bu nöronlar birbiri ile iletişim halindedir. Nöronların bağlantı noktasına sinaps denir. Öğrenme bu bağlantıda gerçekleşir. Bilgisayarlar da öğrenmek için buna benzer bir yapıya ihtiyaç duyar ve buna da yapay sinir ağları denir.
Bilgisayar Nasıl Öğrenir?
Yapay zekalı sistemleri anlamak için öncelikle zeki olmayan bilgisayarlı sistemlerin nasıl çalıştığını anlamak gerekir. Bilgisayarlar dilimize bilgisayar olarak geçmiş olsa da ilk olarak hesaplama amacıyla oluşturulduğu için “Hesaplayıcı” ismini almıştır. Bilgisayarlar 0’lar ve 1’lerden oluşan sinyalleri anlayan makinelerdir. Bu çok klasik bir tanımdır ancak bu tanımı iyi anlamak gerekiyor; bu sinyaller elektrik akımının bulunup bulunmadığını ifade ediyor. Yani 0 olduğunda elektrik akımı yok, 1 olduğunda elektrik akımı var demektir. İşte bizim bilgisayara verdiğimiz komutlar bu 0 ve 1’lerin kombinasyonuna dönüştürülür ve bilgisayar bu şekilde gelen sinyalleri yorumlar. Örneğin “A” harfinin karşılığı “01000001” kombinasyonudur. Yani biz “A” harfine basınca bilgisayar bunun “A” olduğunu ona giden “01000001” sinyalinden anlar ve isteği yerine getirir.
Programlama da buna benzer bir mantıkla ilerler. Biz programlama yaparken bilgisayara komut veririz. Arka planda bu komut makine diline; yani 0 ve 1’lerden oluşan kombinasyonlara indirgenir ve bilgisayarın anlaması sağlanmış olur.
Biraz daha karmaşık sistemlere geçildikçe yapay sinir ağları gibi tekniklerden faydalanılır. Örneğin IoT cihazları, oyunlar ve robotik cihazlar basit yapay sinir ağları ile oluşturulur. Örneğin bir görüntüyü işlemek için basit bir sinir ağı gerekebilir. Sinir ağı çeşitli katmanlardan ve bağlardan oluşur. Görüntü işlemek için kullanılan bir yapay sinir ağı, genellikle girdi katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanından oluşur. Her bir katman, belirli bir görevi yerine getirerek görüntünün işlenmesini sağlar. Bu katmanlar arasındaki bağlar, öğrenme sürecinde ağırlıklandırılır ve güncellenir. Bu, sinir ağının daha hassas tahminler yapmasını sağlar.
Katmanların İşlevi
Girdi Katmanı:
Bu katman, görüntüyü piksel değerleri şeklinde alır. Örneğin, bir 256×256 piksel boyutundaki renkli bir görüntü, her pikselde RGB değerleri olarak ağın girişine aktarılır. Bu veri, ağın işlemeye başlayacağı ham materyaldir.
Gizli Katmanlar:
Gizli katmanlar, görüntüdeki önemli özellikleri öğrenmek için çalışır. Bu özellikler kenarlar, dokular veya belirli desenler olabilir. Bu süreç, genellikle konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ile gerçekleştirilir. CNN, görüntüdeki verileri işlemek için filtreler (kernels) uygular ve çıktı olarak özellik haritaları üretir.
Havuzlama katmanları ise görüntüdeki fazla bilgiyi azaltır ve önemli bilgiyi yoğunlaştırır.
Çıktı Katmanı:
Son katman, ağın nihai tahminini yapar. Örneğin, bu katman “Bu bir kedi” veya “Bu bir araba” şeklinde sınıflandırma yapabilir.
Yapay Zeka Nasıl Öğrenir?
Yapay zekalı sistemler normal bilgisayarlardan farklı olarak güçlü sinir ağları kullanırlar. Biz insanlar bir konuyu öğrenirken o konu hakkında bol bol pratik yaparız. Yaptığımız pratikler sayesinde tam olarak öğrenmiş oluruz. Yapay zeka da büyük veri setleri ile eğitilir. Yani karmaşık yapıdaki sinir ağlarına büyük miktarda veri verilir, bu sayede de öğrenme gerçekleşir.
Basit bir yapay sinir ağının nasıl çalıştığından bahsettik. Karmaşık sistemlerde ise lineerlikten uzaklaşmak için çeşitli aktivasyon fonksiyonları kullanılır. Bunu bir örnekle açıklayalım: Görüntüdeki bir kedi resmi olsun ve özel sinir ağı bunun ne olduğunu tahmin etsin. Öncelikle görüntü ile ilgili özellik çıkarımı yapılır. Daha sonra gizli katmanda matematiksel işlemler yapılır yani nöronlar bilgileri işler ve her işlediği bilgiyi sonraki nörona iletir. En son çıktı katmanında ise tahminleme yapılır. Tahmin sonucu yanlış ise yani örneğin kedi yerine köpek olarak tahmin yapıldıysa ağ kendini düzeltir ve bir daha o hatayı yapmamaya çalışır.
Yapay zekayı eğitirken, ondan hem belirli çıktıları tahmin etmesini isteriz hem de bu tahminleri karşılaştırabileceği doğru sonuçları sağlarız. Eğitim sürecinde model, çok sayıda örnek üzerinde tahmin yapar ve gerçek sonuçlarla arasındaki farkı öğrenerek kendini geliştirir. Test aşamasına gelindiğinde ise, modele daha önce hiç görmediği veriler sunulur. Bu aşamada doğru cevabı vermeyiz; yalnızca tahminde bulunmasını isteriz. Modelin test verisi üzerindeki başarımı, ne kadar iyi eğitildiğini gösterir. Eğer istenilen düzeyde sonuçlar elde edilemezse, farklı veri setleri, alternatif ağ mimarileri veya farklı kayıp (loss) fonksiyonları kullanılarak yeniden eğitim sürecine girilir.
Bu şekilde eğitimler yapılarak yapay zekalı sistemler oluşturulmuş olur. Yazımızda yapay zekanın nasıl öğrendiğinden, klasik bilgisayarların nasıl öğrendiğinden ve yapay sinir ağlarından bahsettik. Teknoloji ile ilgili daha fazla bilgi edinmek isterseniz bizi takipte kalın.
