Merhaba. Yapay zeka serimizin ikinci yazısı ile karşınızdayım. Bu ve bundan sonraki yazımızda yapay zekanın tarihsel gelişimini inceleyeceğiz. Bu noktada çok uzun bir içerik olmaması için ben ikiye bölmeyi tercih ettim ve ilk bölümde yapay zekanın 1943–1980 dönemini ele alacağız. Serinin son bölümünde ise 1980 itibari ile günümüze kadar olan zaman dilimini inceleyeceğiz. Dilerseniz gelin başlayalım.

1943 — McCulloch-Pitts Nöronu

1943 yılında, nörobiyolog Warren McCulloch ve matematikçi Walter Pitts birlikte çalışarak, insan beynindeki sinir hücrelerinin (nöronların) nasıl bilgi işlediğini ve karar verdiğini basit bir matematiksel formülle ifade ettiler. Buna göre, bir nöron gelen sinyallerin toplamını hesaplar ve bu toplam belirli bir eşiği aşıyorsa çıkış olarak 1 (ateşleme) ve aşmıyorsa da 0 (ateşlememe) verir. Yapay zeka tarihinde önemli bir adım olan bu sinir ağı modeli, McCulloch-Pitts Nöronu olarak adlandırılmıştır.

McCulloch-Pitts Nöronu, yapay zekanın temel yapı taşı olan yapay sinir ağlarının ilk örneğidir diyebiliriz. Yapay sinir ağları, çok sayıda McCulloch-Pitts Nöronu’nun birbirine bağlanması ile oluşur. Bu ağlar gelen farklı girdileri işleyerek farklı çıktılar üretebilir. Örneğin, aritmetik işlemler, sınıflandırma problemleri ya da mantıksal işlemler yapay sinir ağları ile çözülebilir.

Bu model sayesinde, insan zekasının biyolojik temelleri anlaşılmaya başlanmış ve bilgisayar biliminde yeni bir alan doğmuştur. Ayrıca günümüzde kullanılan ve geliştirilen derin öğrenme modellerinin de atası McCulloch-Pitts Nöronu’dur diyebiliriz.

1950 — Turing Testi

Geldik krala, Alan Turing. 20. yüzyılın en önemli bilim insanlarından biri, bilgisayar biliminin kurucularından, kriptolojinin öncülerinden ve yapay zekanın babası olarak kabul edilen yegane insan. İkinci Dünya Savaşı sırasında Almanların şifreli mesajlarını çözmek için çalışmış ve Enigma makinesini kırmıştır. Bilgisayarların hesaplama yeteneğini tanımlayan Turing Makinesi adlı soyut bir model geliştirmiştir.

1950 yılında “Bilgisayarlar Düşünebilir Mi?” adlı makalesinde yapay zekanın temellerini atmıştır. Bu makalede, makinelerin insan zekasını taklit edip edemeyeceğini sorgulamış ve bu soruyu test etmek için bir yöntem önermiştir. Bu yönteme Turing Testi denir. Nedir peki bu test derseniz en basit tanımı ile, bir sorgulayıcının (deneğin) bir insan ve bir makine ile yazılı olarak iletişim kurduğu ve hangisinin insan hangisinin makine olduğunu anlamaya çalıştığı bir oyundur. Eğer sorgulayıcı makineyi insanla ayırt edemezse, makine Turing Testi’ni geçmiş olur.

Bahsi geçen makalede Alan Turing, bu testi 50 yıl içinde bilgisayarların geçebileceğini tahmin etmiştir. Ayrıca yapay zekanın felsefi, etik ve sosyal sorunlarına da yine makale içerisinde değinmiştir. Birçok araştırmaya ilham vermiş ve bilim kurgu eserlerine konu olmuştur. Yapay zeka tarihinde önemli bir izi vardır Alan Turing’in.

Bu arada Turing Testi ile ilgili bir bilgiyi de paylaşayım. 2014 yılında Turing Testi geçildi. Eugene Goostman adlı bilgisayar programı, 13 yaşında bir çocuğun kişiliğini taklit etti. Vladimir Veselov ve Eugene Demchenko tarafından geliştirilen yapay zeka, 2014 yılında Londra’da düzenlenen bir Turing Testi yarışmasında sorgulayıcıların %33'ünü kandırarak Turing Testi’ni geçen ilk yapay zeka oldu. Bu noktada gerçekten bilinçli olarak mı testi geçti yoksa sorgulayıcıları yanıltmak için hileli yöntemler mi kullanıldı şeklinde bazı iddialar da verdir ancak resmiyet kazanan bilgiye göre testi geçen ilk yapay zeka Eugene Goostman’ı tebrik ediyoruz.

1956 — İlk Defa Yapay Zeka Terimi Kullanıldı

Yapay zeka alanının doğuşu olarak kabul edilen Dartmouth Konferansı, 1956 yılında Dartmouth Koleji’nde (Hanover, New Hampshire) düzenlenen bir yaz çalıştayıdır. John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon ve Herbert Simon gibi bilgisayar bilimi, matematik ve psikoloji alanlarında öncü olan bilim insanları bir araya gelmiş ve makinelerin zeka gösterebileceği fikrini tartışmışlardır. Bu çalıştayda ilk kez “yapay zeka” terimi kullanılmış ve bu terim daha sonra bu alana adını vermiştir.

Dartmouth Konferansı’nda, yapay zekanın temel sorunları ve yöntemleri belirlenmiş ve çeşitli projeler önerilmiştir. Örneğin, öğrenme, dil işleme, mantık, problem çözme, oyun oynama gibi konular ele alınmıştır. Ayrıca, Turing Testi gibi yapay zekanın ölçülmesi ve değerlendirilmesi için kriterler de gündeme gelmiştir.

Kısaca öncü isimlerin bazılarına da göz atalım. John McCarthy, yapay zeka terimini icat eden ve Lisp programlama dilini geliştiren bir matematikçi ve bilgisayar bilimcidir. Marvin Minsky, yapay zeka alanının kurucularından ve yapay sinir ağları üzerine çalışan bir bilgisayar bilimcidir. Claude Shannon, bilgi teorisinin babası olarak anılan ve kriptoloji ile ilgilenen bir matematikçi ve mühendistir. Herbert Simon, bilişsel psikoloji ve yapay zeka alanlarında öncü çalışmalar yapan bir sosyal bilimci ve Nobel ödüllü ekonomisttir. Kıyıdan köşeden bile olsa dinlenecek, izlenecek bir kadro gerçekten.

1956 — Logic Theorist

Yapay zekanın ilk örneklerinden biri olarak kabul edilen bir bilgisayar programı, Logic Theorist. Program, 1955 ve 1956 yıllarında Allen Newell, Herbert Simon ve Cliff Shaw tarafından yazılmıştır. İnsanların yaptığı gibi matematiksel teoremleri kanıtlamak ve yeni ispatlar bulmak için tasarlanmıştır. Russell ve Whitehead’in Principia Mathematica adlı eserindeki 52 teoremden 38’ini kanıtlamış ve bazılarında daha kısa ve zarif ispatlar sunmuştur.

Programın tohumları az önce bahsettiğimiz Dartmouth Konferansı’nda atılmıştır. Kadroya bir göz attığımızda Herbert Simon’dan zaten bahsettiğimiz için onu pas geçeceğim. Allen Newell, bir matematikçi ve bilgisayar bilimcidir. Bilgisayar biliminin kurucularından ve yapay zeka alanının öncülerindendir. Logic Theorist’in yanı sıra Soar adlı bilişsel mimariyi de geliştirmiştir. Cliff Shaw, bir bilgisayar bilimci ve yazılımcıdır. İlk list işleme dili olan IPL’i (Information Processing Language) yatarmıştır. List işleme dili, verileri listeler halinde saklayan ve listeler üzerinde işlemler yapabilen bir programlama dilidir. Buradaki IPL, bir önceki yazıda John McCarthy tarafından geliştirilen Lisp gibi diğer list işleme dillerinin atasıdır.

1965 — ELIZA

1964–1966 yılları arasında, MIT’de (Massachusetts Institute of Technology) Joseph Weizenbaum tarafından bir doğal dil işleme bilgisayar programı yazıldı, ELIZA. İnsanlarla makineler arasındaki iletişimi araştırmak için yaratılmış ve konuşmayı bir kalıp eşleştirme ve yerine koyma yöntemiyle simüle eden bir program. Bu yöntem, programın kullanıcılara anlama izlenimi vermesini sağlamış, ancak programın söylenenlerin gerçekten ne anlama geldiğini anladığının bir temsili yoktur.

ELIZA programının kendisi (başlangıçta) MAD-SLIP adlı bir dilde yazılmıştır, ancak dil yeteneğinin çoğu ayrı “scriptler”de sağlanmıştır. Bu scriptler lisp-benzeri bir gösterimde temsil edilmiştir. En ünlü script, DOCTOR’dur. DOCTOR, bir psikoterapisti taklit eden (terapist genellikle hastanın sözlerini hastaya yansıtan) ve scriptte belirlenen kurallara göre kullanıcı girdilerine yönsüz sorularla yanıt veren bir scripttir. Böylece, ELIZA ilk sohbet robotlarından (“chatbot” modern olarak) ve Turing Testi’ni denemeye çalışan ilk programlardan biridir.

ELIZA’nın yaratıcısı Weizenbaum, programı insanlarla makineler arasındaki iletişimi araştırmak için bir yöntem olarak tasarlamıştır. Ancak kullanıcıların bilgisayar programına insan gibi duygular atfettiğine şaşırmış ve şok olmuştur, bunlardan biri de Weizenbaum’un sekreteridir. Birçok akademisyen, programın psikolojik sorunları olan birçok insanın hayatını olumlu yönde etkileyebileceğine ve bu hastaların tedavisinde çalışan doktorlara yardımcı olabileceğine inanmıştır. ELIZA gerçekten anlayışlı bir şekilde konuşabilse de, Weizenbaum’un iddia ettiği gibi gerçekten insanları anlayamazdı. Weizenbaum’a göre program, sadece basit bir kalıp eşleştirme yöntemi kullanıyor ve gerçek bir zeka veya duygu barındırmıyordu.

1969 — Perceptrons

Yapay sinir ağlarının, insan beynindeki nöronların çalışmasını taklit eden bir yapay zeka tekniği olduğundan bahsetmiştik. 1950’lerden itibaren bu alanda birçok araştırma yapılmış ve “perceptron” adı verilen basit bir yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir. Perceptron, girdi verilerini alarak çıktı üreten ve öğrenme yeteneği olan bir sistemdir. Frank Rosenblatt tarafından 1958’de tanıtılan perceptron, yapay zeka alanında büyük bir ilgi uyandırmış ve makinelerin zeka gösterebileceği umudunu arttırmıştır.

Ancak 1969 yılında Marvin Minsky ve Seymour Papert tarafından yayınlanan Perceptrons adlı kitap, perceptronların ciddi kısıtlılıklarını göstermiştir. Bu kitapta, yazarlar, perceptronların sadece doğrusal olarak ayrılabilir problemleri çözebildiğini, ancak XOR (Exclusive or) gibi doğrusal olmayan problemleri çözemediğini matematiksel olarak kanıtlamışlardır. Ayrıca, perceptronların bağlantılılık gibi daha karmaşık problemleri de çözemediğini göstermişlerdir. Bu kitap, yapay sinir ağlarına yönelik ilgiyi büyük ölçüde azaltmış ve yapay zeka alanında bir kış dönemine yol açmıştır. Biraz karışık terimlere girdik evet hemen çıkalım oradan ve Marvin Minsky ile Seymour Papert kim ona bakıp bir sonraki tarihsel olayımıza geçelim.

Marvin Minsky ve Seymour Papert, yapay zeka alanının öncüleridir. Her ikisi de MIT’de bilgisayar bilimi profesörüdür. Minsky, yapay zeka laboratuvarının kurucularından ve yapay zeka teorisi üzerine birçok çalışma yapmıştır. Papert ise bilişsel bilimci ve eğitimci olarak tanınır. Çocuklar için Logo programlama dilini geliştirmiş ve bilişsel gelişim üzerine çalışmalar yapmıştır.

1972 — DENDRAL

Uzman sistemler, belirli bir alanda insan uzmanların bilgi ve deneyimlerini taklit eden bilgisayar programlarıdır. DENDRAL, yapay zeka alanında önemli bir kilometre taşı olarak kabul edilen bir uzman sistemdir. 1960’ların sonunda Stanford Üniversitesi’nde Edward Feigenbaum, Joshua Lederberg, Carl Djerassi ve arkadaşları tarafından geliştirilmeye başlanmıştır. DENDRAL’ın amacı, organik kimyacılara bilinmeyen organik moleküllerin yapılarını belirlemek için yardımcı olmaktır. Bu amaçla, moleküllerin kütle spektrometresi verilerini analiz eder ve kimya kurallarını kullanarak olası yapıları üretir ve sıralar. Bir ilk var yine bu noktada, DENDRAL, bilimsel keşif yapabilen ilk bilgisayar programı olarak da anılır.

DENDRAL projesi, yapay zeka alanında birçok yenilik ve katkı sağlamıştır. İki ana alt programdan oluşur: Heuristic DENDRAL ve Meta-DENDRAL. Heuristic DENDRAL, spektrometre verilerini alarak yapı tahminleri yapan programdır. Meta-DENDRAL ise Heuristic DENDRAL için kurallar üreten bir meta programdır. Bu sayede, DENDRAL kendi kendine öğrenebilen ve geliştirebilen bir sistemdir. Ayrıca bu proje ile yapay zeka araştırmalarında disiplinlerarası işbirliğinin önemi ortaya çıkmıştır. Proje ekibi, bilgisayar bilimcileri, kimyacılar ve biyologlar gibi farklı alanlardan gelen araştırmacılardan oluşmuştur.

1979 — Stanford Cart

Stanford Cart, yapay zeka ve robotik alanında önemli bir dönüm noktası olan bir robot araçtır. 1960’ların başında Stanford Üniversitesi’nde James Adams tarafından başlatılan bir projenin sonucudur. Projenin ilk amacı, Ay’da uzaktan kontrol edilebilecek bir araç simüle etmektir. Bu amaçla, Stanford Cart, tekerlekli bir platform üzerine yerleştirilmiş bir kamera ve antenden oluşuyordu. Kamera görüntüleri, aracın hareketlerini kontrol eden bir bilgisayara iletiliyordu.

1960’ların sonunda ve 1970’lerde, Stanford Cart projesi, Hans Moravec ve arkadaşları tarafından devralındı. Bu dönemde, çevresini algılayabilen ve engellerden kaçınabilen otonom bir araç haline getirildi. Araca stereo görüş sağlayan bir ray üzerinde hareket edebilen bir kamera eklendi. Kamera, farklı açılardan görüntüler alarak aracın önündeki nesnelerin mesafesini hesaplıyordu. Bu bilgi, aracın engelleri aşmasına veya çevresindeki boşluklara yönelmesine yardımcı oluyordu.

1979 yılında, Stanford Cart, insan müdahalesi olmadan sandalyelerle dolu bir odayı başarıyla geçti. Bu başarı, yapay zeka ve robotik alanında büyük bir ilerleme olarak kabul edildi. Stanford Cart projesi, otonom araçların geliştirilmesine ilham verdi ve bilgisayarlı görüşün önemini gösterdi. Bir diğer deyişle de ilk otonom araç ünvanını aldı.

1943 yılında başlayan yolculuğumuza 1979 yılında bir nokta koyalım. Yapay zeka araştırdıkça insanda merak uyandıran, öğrendikçe daha da merak ettiren bir konu. 3 yazılık yapay zeka serimizin ilkini okumayıysan eğer buradan yazıya ulaşabilirsin. Serimizin son yazısında tarihsel yolculuğumuzu sürdürecek ve 1980'den günümüze kadar olan yapay zeka gelişimini incelemeye devam edeceğiz.

Umarım okurken keyif almışsınızdır. Bir sonraki içerikte görüşmek üzere…

Patreon üzerinden destek olmak isterseniz, buradan destekte bulunabilirsiniz. Şimdiden desteğiniz için çok teşekkür ederim 😊

Kaynakça:

Warren S. McCulloch and Walter Pitts. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity…

This article has been cited by the following publications. This list is generated based on data provided by Crossref…

www.cambridge.org

Python ile Sınıflandırma Analizleri - Yapay Sinir Ağları (YSA) - Miraç ÖZTÜRK

Bugün; çeşitli veri kümeleri üzerinde özel işlemler ile farklı çözümlemeler için yapılandırılmış gözetimli öğrenme…

miracozturk.com

Bilgisayar ve Zeka - A.M. Turing - 1

Merhaba, Alan Turing'in 1950 yılında yazdığı yakın zamanda okuduğum ve oldukça ilgimi çeken "Computing Machinery And…

www.codegeni.us

Yapay Zeka Sonunda Turing Testini Geçti

Alan Turing tarafından yapay zeka için tarihi bir dönüm noktası olan test sonunda süper bilgisayar Eugene Goostman…

www.gercekbilim.com

Allen Newell and Herbert A. Simon. The logic theory machine. A complex information processing…

Allen Newell and Herbert A. Simon. The logic theory machine. A complex information processing system. Institute of…

www.cambridge.org

Joseph Weizenbaum's ELIZA: Communications of the ACM, January 1966

Joseph Weizenbaum Massachusetts Institute of Technology Department of Electrical Engineering Cambridge, Mass…

redirect.cs.umbc.edu

Perceptrons (book) - Wikipedia

Perceptrons: an introduction to computational geometry is a book written by Marvin Minsky and Seymour Papert and…

en.wikipedia.org

1972 Annual DENDRAL Report - Note

The Edward A. Feigenbaum Papers - Spotlight at Stanford

exhibits.stanford.edu