ENDÜSTRİYEL YAPAY ZEKA`nın GEÇMİŞİ VE BUGÜNÜ
Sedat Sami Ömeroğlu
Elektrik Elektronik Mühendisi
E3TAM
Yapay zekâ, kısaca "makinelere zekâ kazandırmaya adanmış etkinlik" olarak tanımlanabilir. Doğal zekâ ise bir varlığın kendi ortamında doğru düzgün ve olan biteni öngörerek işlev görmesini sağlayan niteliktir. Pek çok varlık (insanlar, hayvanlar) zekidir. Bazı hayvanlar varlıkların çeşitli derecelerine göre sıralandığı geniş yelpazenin ilkel ucunda, insanlar ise diğer uçta yer alırlar. İnsanlar mantık yürütebilir, hedeflere ulaşabilmek için plan yapabilir, bir dili anlayıp o dilde cümle oluşturabilir, duyusal girdileri algılayıp tepki verebilir, matematiksel teoremleri çözümleyebilir, bilgi sentezleyip özetleyebilir, sanat ve müzik eserleri yaratabilir.
İşlev görmek farklı beceriler gerektirir. İnsanların bunların biri ya da birkaçını gerçekleştirebilmesi, sürekliliği kesilmeyen birkaç zekâ yelpazesine dayanır. Bunların merkezi kontrolu "NERON" denilen 100 Milyar sinir hücresi barındıran kafatasımızın içindeki beynimizde gerçekleşen kimyasal reaksiyonlar sonucu oluşur. Oysa günümüz şartlarında bunların birçoğunu yapabilecek kabiliyette Yapay Zekâ modeli henüz geliştirilebilmiş değildir. Yapay Zekâyı oluşturan sınırlı kabiliyetler` kontrol mühendisliği, elektrik elektronik ve yazılım mühendisliğine paralel olarak ileri matematik, fizik, istatistik, dil bilim ve mantık bilgisi gerektiren çoklu disiplin temelinde işlemler zincirinden oluşur. Yapay Zekâ, Bilgisayar sistemlerinin ulaştığı teknolojik seviyeyle doğrudan ilintilidir. Bir bilgisayar sistemi hem donanım hem de yazılım içerir;
İnsanın yeteneklerini barındıran makineler çok uzun süredir hayal edilegelmiştir: hareket eden otomatlar, akıl yürüten cihazlar vb. İnsan benzeri makineler geçmişte pek çok öyküde betimlenmiş, heykellerde, resimlerde, çizimlerde resmedilmiştir. Yunan efsanesinde heykeltraş Pygmalion, güzel bakire Galatea` nın fildişinden heykelini yapar ve Afrodit bu heykele can verir. Yunan filozofu Aristoteles de otomasyonu düşlemiş ve Politika adlı eserinde şöyle yazmıştır: "Düşünün, elimizde her alet ya bizim emrimizle ya da ihtiyaç halinde kendi işini icra eder. Oysa dokuma tezgahının mekiği kendiliğinden gidip gelse ve lirin mızrabı kendi kendine çalsa, o zaman ne usta zanaatkarlar hizmetçiye gereksinim duyardı ne de efendiler kölelere
Leonardo Da Vinci, 1495 yılı civarında orta çağ şövalyesi biçiminde insansı robot tasarımları çizmişti. Leonardo`nun şövalyesi, dik oturabiliyor, kollarını ve kafasını hareket ettirebiliyor, çenesini açabiliyordu.
Kutsal kitap Talmud`da "Golem" adlı yapay varlıklar, tıpkı Âdem gibi, çoğunlukla topraktan yaratılmıştı. Golem`leri hizmetçi gibi kullanan hahamlara ait öykülerde onları denetim altında tutmanın zorluklarından söz edilir.
1651` de Thomas Hobbes, toplum sözleşmesini ve ideal devleti ele alan Leviathan` adlı eserinde "yapay hayvan" inşa etmenin mümkün olabileceğini ima eder. Bu nedenle olsa gerek bilim tarihçileri, Hobbes`a "Yapay Zekanın atası" derler.
Fransız mucit Jacques de Vaucanson` un tasarlayıp inşa ettiği mekanik ördek, Robotik varlıkların ilk örneği sayılır. Bu ördek Vakvaklıyor, kanat çırpıyor, paytak paytak yürüyor, su içiyor ve tahıl yiyip öğütüyordu. Vaucanson` un bu prototipi olağanüstü bir mühendislik eseri sayılmaktadır.
Jacques Offenbach` ın da doğal boyutlarda olan mekanik oyuncak bebek Olympia, "Hoffman`ın Öyküsü adlı operasının birinci sahnesinde şarkı söyleyip dans etmişti
Akıllı makinelere ait bu tür gelişim öykülerinin en bilineni 1921`de Çekoslovak oyun yazarı Karel Capek tarafından sahneye koyulmuş R.U.R. (Rossum`un Evrensel Robotları) adlı oyundur. "ROBOT" terimi ilk kez bu oyundaki insana benzer tenekeden yapılmış varlıklar için kullanılmıştır. "Robot" sözcüğü Çekçe de "zorunlu işgücü" ya da "ağır iş" anlamındadır ve köle gibi çalışanları tanımlar. Robotnik ise köylü ya da serf demektir.
Oyun, 1921 yılının ocak ayında Prag` da başlar. Robotlar, Rossum` un Evrensel Robotları adlı fabrikanın bulunduğu adada topluca üretilir; üretim esnasında, protoplazmanın yerini alacak bir kimyasal kullanılır. Oyunu betimleyen "Robotlar her şeyi hatırlar ama yeni hiçbir şey düşünmezler. Fabrikanın insan idarecileri böyle bir olayı imalat hatası sayar ama Helena bunu ruhun göstergesi olarak yorumlamayı tercih eder. Yazar, 1935` te yazdığı bir gazete makalesinde makinelerin bir gün insanın yerini alabileceğini belirtir
Aslen bir kimya profesörü olan Bilim kurgu yazarı Isaac Asimov, Robotlar hakkında çok sayıda öykü kaleme almıştır. İlk derlemesi olan Ben Robot, "pozitronik" robotları anlatan dokuz öyküden oluşur. Asimov` a robotların her şeyi yıkıp mahvettiği bilim kurgu öykülerinden sonra Robotlarının pozitronik beynine ünlü "Üç Robot Yasası"nı işlemiştir.
· Birinci Yasa: Hiçbir robot bir insana zarar veremez ya da eylemsiz kalıp bir insana zarar gelmesine izin vermez.
· İkinci Yasa: Robot, İlk Yasayla çelişmediği sürece insanların verdiği buyruklara uymak zorundadır.
· Üçüncü Yasa: Robot, Birinci ya da İkinci Yasayla çelişmediği sürece kendi varlığını korumak zorundadır.
Özetle görüldüğü gibi geçmişten gelen Zeki makine öyküleri mekanik, fizik, istatistik gibi mühendislik disiplinleri yanında felsefe, psikoloji, mantık ve hatta biyoloji gibi alanları temel alan yaklaşımlardan beslenmiştir. İnsanlar, zekanın kimi yönleri otomatikleştirme serüveninde, bu alanlardan biriktirilen ipuçları, zamanla artan bir yoğunlukla günümüze kadar gelmişlerdir.
Mantık sürecini çözümleyip tanımlamaya çalışan ilk kişi, Yunan filozof Aristoteles olmuştur.
1- Tüm canlılar ölümlüdür.
2- Tüm insanlar canlı türüdür.
3- Tüm insanlar ölümlüdür.
Aristoteles` in bu katkısının YAPAY ZEKA`nın ilk tasarım biçimiyle doğrudan ilintilidir. Aristotelesçi bu mantık, otomatikleştirilmesi yolunda iki ipucu sağlar. Bu örüntüler, farklı farklı pek çok somut durum yerine geçebilecek genel simgeler kurgular. İkincisi, genel simgelerin yerine belli bir probleme özel simgeler konunca, kişi bir yanıta ulaşmak için sadece "düğmeye basması yeterli olur". Genel simgeler ve benzer geçiş işlemlerinin kullanımı, tüm modern Yapay Zeka uslamlama programlarının temelidir.
Gottfried Wilhelm Leibniz mantıksal uslamlama hakkında kafa yoran ilk kişilerden biriydi. Alman filozof, matematikçi, mantıkçı Leibniz, birçok başarısının yanında, ayrıca kalkülüsün (türev ve integral hesabı) mucitlerinden biridir ve Isaac Newton` la bu konudaki tartışmalarıyla ünlüdür.) Leibniz bir makalesinde söyle yazar: "Kusursuz insanların hesaplamalar için köle gibi saatlerini harcaması ne yazık, oysa makineler kullanılıyor olsa, bu iş güvenle başkalarına bırakılabilirdi".
Leibniz, tüm insan bilgisinin, hatta felsefe ve metafizik bilgisinin ifade edilebileceği bir dil düşünüp bunu tasarlamaya kalkışmış, bilgiyi meydana getiren önermelerin daha az sayıda temel önermeyle inşa edilebileceğini ileri sürmüştür; Leibniz` in bahsettiği "Lingua Characteristica" yeni evrensel dildir ve bu temel önermelerden meydana gelecek, böylece bir insan düşünce alfabesi altyapısı oluşturacaktı. Bu fikrin uygulanmasında başlıca sorun, temel "alfabenin" bileşenlerini keşfetmek olmuştur.
19. Yüzyılın başlarında Britanyalı bilimci ve siyasetçi Charles Stanhope, basit mantık ve olasılık problemlerini çözen cihazlar inşa edip bunlarla deneyler yapmıştır. Günümüzde, Stanhope kutusunun bir tür analog bilgisayar olduğu söylenebilir.
1854` te İngiliz matematik öretmeni olan George Boole (Mantık ve olasılığa dair matematiksel kuramların üstüne kurulduğu düşünce yasalarının soruşturulması) başlıklı bir kitap yayımladı. Boole`un amacı (birtakım başka amaçlarının yanı sıra), "İnsan zihninin doğasıyla kendi teoremleri arasında kimi olası benzerlikleri derlemek olmuştur. Boole, insan uslamlamasının çeşitli mantık ilkelerini gözden geçirmiş, bunları matematiksel olarak ifade etmeye çalışmıştır. Boole` un çalışmalarından filizlenmiş olan Boole cebrinde, (0) yanlışı, (1) ise doğruyu temsil eder ve mantıkta iki temel işlem olan "VEYA" (+) ile "VE" ise (x) ile temsil edilir.
Hayvanlar da dahil İnsanların içsel duygularının ve edinilmiş bilgilerinin sentezini eyleme dönüştürmekten sorumlu olan organımız şüphesiz beyindir. Beyin bu işlemleri nasıl gerçekleştirdiğine dair araştırmalarda temel bileşenin Neronlar olduğunun bir çok araştırmacı tarafından belirlenmiş olması sinir hücrelerini araştıran sinir fizyologları ve psikologlar için Zeki yaşamı üreten evrimsel süreçlere nasıl paralellik sağlanacağı ana hedef olmuştur
20. yüzyılın başında "sinir hücresi" denen canlı hücrelerin, ara bağlantılarıyla birlikte, beyin işlevi için temel olduğunu anlaşılmıştı. Bu görüşü ileri sürenlerden biri, İspanyol sinirsel anatomi araştırmacısı Santiago Ramon y Cajal` dır. Cajal`a göre sinir hücresi canlıdır ve beyinde bunlardan yaklaşık 100 milyar tane vardır. Bunların farklı biçimleri olsa da genelde hücre gövdesi (Soma) denen merkezi bir parça (Çekirdek), "Dendrit" denen giriş bağlantısı ve "Akson" denen çıkış bağlantısından oluşurlar. Sinir hücresinin aksonunda, uç düğmeler denen çıkıntılar, başka sinir hücrelerinin bir ya da daha fazla dendritine iyice yaklaşır. Sinir hücresinin uç düğmesi ile başka bir sinir hücresinin dendriti arasındaki boşluğa "Sinaps" denir. Bu boşluğun boyutu yaklaşık 20 nanometredir.
Elektrokimyasal etki sayesinde sinir hücresi, aksonu boyunca bir dizi atım (elektriksel darbe/Puls) ya da daha bilinen tanımla "ateşleme" gönderebilir. Atım, başka bir sinir hücresinin dendiritine komşu olan sinaps`a ulaştığında, sinapsın karşı tarafındaki öbür sinir hücresinde elektrokimyasal etkiyi tetikler ya da o hücrenin etkinliğini ketleyebilir. Bu ikinci sinir hücresinin kendi başına atım göndermesi, hücreye gelen çeşitli dendiritlerin sinapslarına ne kadar ve ne çeşit (tetikleyici ya da ketleyici) atımın ulaştığına ve elektrokimyasal etkinlik iletiminde o sinapsların yeterliliğine bağlıdır. İnsan beyninde yarım trilyondan fazla sinaps / ateşleme olduğu tahmin ediliyor. Sinir hücresi doktrini, algılama ve düşünme dahil çeşitli beyin etkinliklerinin, sinir hücresi etkinliğiyle doğrudan bağlantılı olduğunu iddia eder.
1943` te Amerikalı sinir fizyoloğu Warren McCulloch ve mantıkçı Walter Pitts, sinir hücresinin özünde bir "mantık birimi" olduğunu ileri sürdüler.
Ünlü ve önemli makalelerinde, basit sinir hücresi modelleri önerip bu modellerden oluşan ağların, olası tüm hesap işlemlerini yapabileceğini göstermişlerdir. McCulloch-Pitts "sinir hücresi", girdileri ve çıktıları (kabaca, sırasıyla dendiritlere ve aksonlara karşılık gelirler) olan matematiksel bir soyutlama olduğunu ileri sürdüler. Her çıktı, 1 ya da 0 değeri alabilir. Bu Sinirsel öğeler, bir sinirsel öğenin çıktısı, başka öğelerin girdisi olacak biçimde ağ şeklinde bağlanabilir. Bazı sinirsel öğeler tetikleyicidir; bunların çıktısı, bağlantılı oldukları sinirsel öğelerin "sinyal ateşlemesine" katkıda bulunur. Başkalarıysa ketleyicidir; bunların çıktısı, bağlantılı oldukları sinirsel öğelerin "sinyal ateşlemesini" ketlemeye katkıda bulunur. Sinirsel bir öğeyi etkileyen tetikleyici girdilerin toplamı, ketleyici girdilerin toplamından çıkarıldığında, sonuç belirli bir "eşiği" aşıyorsa, sinirsel öğe ateşler ve 1 çıktısını bağlantılı olduğu tüm sinirsel öğelere gönderir.
Beyindeki sinir hücrelerinin, düşüncenin temel birimi olduğuna Kanadalı sinir fizyoloğu Donald O. Hebb de katkı vermiştir. Hebb, yayınladığı kitabında; "A hücresinin aksonu, B hücresini uyarıp bu hücrenin sinyal göndermesinde defalarca ya da istikrarlı bir şekilde rol alacak denli yakınsa ona, bu hücrelerin birinde ya da ikisinde bir tür büyüme süreci ya da metabolizma değişikliği gerçekleşir, öyle ki B hücresine sinyal gönderen hücrelerden biri olarak A hücresinin verimi artar." sinirsel "sinaps kuvvetindeki" değişikliklerle ilgili bu tez Hebb kuralı olarak bilinir. Bu kural zaman içinde canlı hayvanlarla yapılan deneylerde gerçekten gözlemlenmiştir.
Ayrıca Hebb, birlikte ateşlenen sinir hücresi yığınlarının, hücre öbekleri oluşturduğunu öne sürmüştür. Hebb, "birlikte sinyal gönderme" durumunun, beyinde hep olduğunu ve algıyı temsil eden hücre öbeği oluşumuna bunun yol açtığını düşünüyordu. Hebb` e göre "düşünme" işi, hücre öbeğini kümelerinin ardışık olarak etkinleştirilmesiydi.
Psikoloji, zihinsel süreçleri ve davranışları inceleyen bilim dalıdır. Bu sözcük, Yunanca psyche (soluk, tin ya da ruh) ile logos (bilim) sözcüklerinden türemiştir. 19. yüzyılın ikinci yarısına dek psikolojide çoğu kuram, filozofların, yazarların ve insanlığı izleyen başka zeki gözlemcilerin içgörülerine dayanmıştı.
Psikiyatr Sigmund Freud ise daha ileri gidip beynin id, ego ve süper ego adlı iç bileşenleri olduğunu varsaymış, bunların etkileşime girip davranışları nasıl etkilendiğini anlatmıştır. Davranışçılar ise psikolojinin bir zihin bilimi değil, davranış bilimi olması gerektiğini savunarak inançlar, niyetler, arzular, hedefler gibi içsel zihin hallerini tanımlama fikrini reddetmişlerdi.
Skinner`in çalışmaları, pekiştirici uyartı fikrini doğurmuştur; yani en son davranışı ödüllendirip, gelecekte (benzer şartlar altında) bu davranışın ortaya çıkma ihtimalini güçlendiren uyartılardır. Pekiştirmeli öğrenme, Yapay Zekâ araştırmacılarının rağbet gösterdiği bir stratejisi olmuştur.
Psikolog George A. Miller, insanların "anlık bellek" kapasitesinin, yaklaşık yedi bilgi "yığını" kadar olduğu sonucuna varmıştır. Yığının neyi temsil ettiği hiç önemli değil, ister telefon numarasındaki tek bir basamak olsun, ister bir insanın henüz söylenmiş adı olsun, isterse de bir şarkının başlığı olsun; dolaysız belleğimizde bu yığınlardan sadece yedi (artı eksi iki) tane tutabiliyoruz.
1960`da Miller ve çalışma arkadaşları, TOTE birimi dedikleri içsel mekanizmanın davranışlardan sorumlu olduğunu ileri süren bir kitap kaleme aldılar. TOTE birimi, kendi algısal becerilerinden faydalanarak, hedefe ulaşılıp ulaşılamadığını sınar. Hedefe ulaşmışsa, birim dinlenmeye çekilir (çıkar). Hedefe ulaşılmamışsa, bu hedefe erişmeye özgü işlemler gerçekleştirilerek hedefe ulaşıp ulaşılmadığı tekrar sınanır. Bu süreç işlem hedefe varana dek tekrarlanır.
Bilişsel bilim ve Yapay Zekâ başlangıçlarından itibaren yakın ilişki içinde olmuştur. Bilişsel bilim, Yapay Zekâ araştırmacılarına ipuçları sunmakta temel kaynak olmuşt; öte yandan Yapay Zekâ da zihnin işleyişini anlama yolunda faydalı olacak yeni icat edilmiş kavramlarla bilişsel bilime yardımcı olmuştur.
Canlıların evrim geçiriyor oluşu, zeki nesnelerin nasıl inşa edileceği konusunda iki ipucu verir. Evrim süreçlerinin, yani rastgele yatırım ve seçilimli sağkalım süreçlerinin, hayal ettiğimiz makineleri inşa etmek amacıyla bilgisayarlarda canlandırılması konusunda ve evrimin gitgide daha zeki hayvanlar yaratırken izlemiş olduğu yollardan daha zeki nesneler yaratmada rehber olarak yararlanılabilinecek olması konusundadır.
Hedeflenen Yapay Zekâ tasarımların yönü basit yönelimleri olan hayvanları taklit etmekle başlayıp daha karmaşık olanlara doğru ilerlemeyle devem etmekle sürdürülmektedir.
Biyolojik evrimin ilham verdiği ilk belirgin Yapay Zeka çalışması J.Holland`ın 1960`lardan itibaren "genetik algoritmaları" geliştirmesi sayesinde olmuştur. Michigan Üniversitesi`nde profesör olan Holland, ikili simge dizileri (0 ve 1`ler) kullanarak; biyolojik organizmaların genetik malzemesini "kromozom" olarak adlandırmıştı.
Bazı araştırmacılar, bizzat evrimi kopyalamak yerine, evrim yollarında ilerleyip zeki yaşama ulaşmaya çalışan makineler yapmayı tercih etmiştir. İngiliz sinir fizyoloğu W. Grey Walter, yaşamın en ilkel varlıklarından bazıları gibi hareket eden birtakım makineler inşa etmiştir. Walterin çalışmaları, sonraki araştırmacıların geliştireceği, gitgide gelişmiş hale gelecek "eylem yapan makine" yolculuğunun başlangıcı olmuştur.
İsviçreli psikolog Jean Piaget, küçük çocukların davranışlarını özenle inceleyerek, bebeklikten ergenliğe girerken düşünme becerilerinin olgunlaşmasında bir dizi evreden geçtiklerini ileri sürmüş, bu evreleri, zeki nesne tasarımcılarına rehberlik edebilecek öncü adımlar olarak tanımlamıştır. İşte bu özel ipucu, Yapay Zekâ içinde derin öğrenmenin temelini oluşturur
1960`ta bir sempozyumda ABD Hava Kuvvetleri Uzay Dairesi`nden Binbaşı Jack E. Steele, doğadan çıkardığı dersleri teknolojiye uygulayan alanı tanımlamak amacıyla "Biyonik" terimini kullanmıştır. "Biyonik varlıklar, milyonlarca yıllık evrim sırasında kendilerini en uygun yaşam şartlarına uyarlamış canlı sistemlerin evriminden bahseder. Evrimin en olağanüstü başarılarından biri, canlı sistemlerin bilgi işleme becerisidir.
Bu arada Yapay Zekanın çoğu kez zorunlu bileşenlerinden biri de Mekanik alt yapılardır. (üretim hattı, Robotik, Konstrüksiyon, Makinalar ) Kendi kendine hareket eden, hatta kendi başlarına faydalı işler yapan makineler uzun zamandan beri vardı. İlk örnekleri arasında ağırlıkla çalışan saatler vardır. Bu saatler ilk olarak, orta çağın ikinci yarısında İtalyan şehirlerinin kulelerinde kullanılmış olsa da Çinde daha öncelerde icat edildiği bilinir.
Üretimde kullanılan ilk otomatik makinelerden biri, Joseph-Marie Jacquard`ın, 1804`te inşa edilmiş dokuma tezgahıdır. Bu makinenin işleyişi, uzun zaman öncesinden miras kalan dokuma tezgâhının yolculuğuna ve Vaucanson` un 1775`te üretmiş olduğu dokuma tezgahındaki "delikli kart" tasarımına dayanır. O dönemde klasik dokuma tezgâhları olan atölye sahibinin tembel oğlu olan Jacquard bu gelişmelerden esinlenmiş olduğu açıktır. Tezgahının tasarımında kullandığı delikli kartları, mekiklerin hareketlerini denetleyerek, kumaş tasarımının otomatik imalatını mümkün kılmıştır. İcat edilmesinin hemen birkaç sene ardından, Fransa`da dokuma yapan yaklaşık 10.000 Jacquard tezgâhı bulunuyordu ve oldukça rağbet gören bir sanat olan dokumacılıkta yaklaşık 20 000 dokuma ustası bu nedenle işsiz kalmış oldu Delikli kart ya da kâğıt kullanma fikri, ileride, 1890 Amerika nüfus sayımı verilerini sıralamak amacıyla Herman Hollerith tarafından benimsenecek, ayrıca otomatik piyanolarda kullanılacaktı.
Bu ilk makinelere, dışarıdan enerji kaynağı sağlamak yetiyordu (düşen bir ağırlık, sıkışan yay, pedal çeviren insanlar). Bunun dışında hareketleri tamamen otomatikti ancak kendi çevre şartlarını algılayacak geri besleme mekanizmaları yoktu. Oysa çevre şartlarını algılamak (geri besleme döngüsü) makinenin zeki davranış sınıfında değerlendirilmesinde son derece önemli kriterdir.
"Geri bildirimli denetim çevre ünitelerden algılayarak makinanın davranışlarını etkilemesine olanak tanımanın en basit yollarından biridir. Bu sözcük, günümüzde makinenin davranışlarında kimi özellikleri, (örneğin işlem hızını) belirler. Eğer geri bildirilen verinin özelliği, makinanın üretim hızını azaltmaya ya da aksamaları belirlemeye yarıyorsa, bu sürece "eksi geribildirim" ya da davranışın o özelliğini arttırmaya ya da kuvvetlendirmeye yarıyorsa, bu sürece de "artı geribildirim" denir. Bu duruma klasik bir örnek olarak MÖ 270` de Yunanlı mucit ve berber İskenderiyeli Tesibius`un tasarladığı suda yüzen bir regülatör gösterilebilir. Bu cihaz, depoya su akışını denetleyerek, bir su saatini besleyen deponun su düzeyini sabit derinlikte tutuyordu. Geribildirim cihazı, bir değneğin ucuna iliştirilmiş mantardan oluşan şamandıralı bir vanaydı. Günümüzde sifonlu klozetlerdeki su düzeyi de aşağı yukarı aynı şekilde çalışır. MÖ 250`de Bizanslı Philon, yağ kandilinde yağ düzeyini sabit tutmak için benzer bir şamandıralı regülatör kullanmıştı. Özetle geribildirim mühendislikte önemli rol oynayan kritik faktördür.
Yunan uygarlığından önce eski Mısır mezarlarında kolları hareket eden bebekler bulunmuştur. Bu oyuncaklar bu alandaki bilinen ilk çalışmalardır. Eski yunanda daha karmaşık olanlara da rastlanır. Bunlar içinde en bilinenleri Ctesibus adlı Yunan bilgininin su satleri (MÖ 3.yy) Bizanslı Philon`un su gücüne dayalı sistemleri (MÖ 2.yy) ve İskenderiyeli Heron`un hava basıncı ve buhar gücüyle çalışan mekanizmalarıdır. (MÖ 1.yy). Ancak bu çalışmalar Cezeri`nin çalışmalarıyla karşılaştırılamaz düzeydedir. El-Cezerinin sistemleri de su, buhar gücü ve havanın itiş gücü ile çalışır. Ancak geri besleme sistemlerinin hassasiyeti çok ustaca yapılmıştır.
El Cezeri tarafından 1200 lü yıllarda yazılmış olan"Maharetli mekanik cihazlar" ya da daha geniş bir ifadeyle "İlim ve tekniğin birleşmesiyle Hayal sanatının toplamı" olarak da çevrilen bu kitap batıda çok ünlüdür. Kitabın orijinal ismi "Sanat el Hiyel" olarak kısaltılmıştır. Buluşların birer oyuncak olması ötesinde enerji kaynağı, yönetim mekanizması ve geri besleme sistemlerinin su, buhar gücü ve havanın itiş gücü ile yapılmış mekanizmalarla yapılması çağın çok ötesindedir ve zaman ve mekân şartları açısından adeta mucize gibidir. Buluşlarda estetik kaygısı ve espri anlayışı ön plandadır. El cezeri ayrıca batıda Descard, Jackard, Pascal, Leibniz, Bacon, Amper hatta N.Winner den çok daha önce bu konuya el atmıştır Adını vermese de gerçekte yaptıkları Sibernetik mühendisliği ürünleridir. Üstelik J. Watt`dan çok önce termodinamik kurallara göre denge kuran sistemi icat etmiştir.
Geri bildirimli denetimin zamanına göre en canlı kullanımı, 1778` de James Watt` ın, buhar makinesinin hızını düzenlemek amacıyla geliştirdiği merkezkaç ağırlıklı mekanik regülatör toplardır. Makinenin hızı arttıkça, regülatör toplar dış cepheye doğru açılır, böylece buna bağlı bir mekanizma hava akışını azaltır, makinenin hızı düşer, regülatör toplar içe doğru toplanır, bu da makinenin hızını arttırır ve böylece dengeli bir hız ayarı sağlanmış olur.
1940`ların ilk yarısında Norbert Wiener ve bazı bilimciler, makineler ile hayvanların geri bildirimli denetim sistemlerinin özellikleri arasındaki benzerliklere dikkat çekmişlerdi. Wiener "SİBERNETİK" terimini ilk kez 1943 de bir makalesinde kullanmıştı. Sibernetik sözcüğünün Latincesi "Gubernator" (dümenci) anlamına gelir. Yunancada ise dümencilik sanatı anlamına gelen "Kibernetike" sözcüğünden türemiştir. Sibernetik; haberleşme, denge kurma ve otomatik ayarlanma bilimidir. Sibernetiğin kurucusu olma şerefi batılı bilginler tarafından El Ceri`ye verilmiştir.
İngiliz psikiyatr W. Ross Ashby "öte-denge" ve "iç denge" araştırmaları sayesinde sibernetik alanına katkıda bulunmuştur. Ashby`ye göre öte-denge, bir sistemin çeşit çeşit çevresel şartta dengeli hale ulaşma kapasitesidir. Yaptığı ve "Homeostat" olarak adlandırdığı elektromekanik cihaz, sabitlenmiş dört mıknatıstan meydana geliyordu ve mıknatısların konumu, geri bildirim mekanizmaları sayesinde birbirlerine bağımlıydı. Herhangi bir mıknatısın konumu bozulduğunda, öbür mıknatısların etkisi ve o mıknatısın kendi kendine etkisi, tüm mıknatısların denge durumuna dönmesiyle sonuçlanıyordu. Ashby`in bu cihazından esinlenilen fikirler, YZ araştırmalarında önemli rol oynamıştır.
Belirsizlikle başa çıkmak, zekanın otomatikleştirilmesinde önemlidir. Belirsizliğin ve "şans yasalarının" nicel değerini belirleme girişimleri, istatistiği ve olasılık kuramını doğurmuştur. Söz konusu kural, adını İngiliz Rahip Thomas Bayes` ten alır. Bayes kuralı, Yapay Zekayla ilgili başka modern çalışmaların merkezinde yer alır.
Leibniz`in ve Boole`un, yaptığı önermeler, ileride Yapay Zeka "yazılımı" olacak çalışmalara temel olacak ilk girişimler sayılır. Fakat uslamlama ve zeki davranışın tüm öteki yönleri, yazılımın ötesinde fiziksel bir motor da gerektirir. İnsanlarda ve hayvanlarda bu itici güç beyindir. İleride göreceğimiz üzere, sinir hücresi benzeri birimlerden oluşan ilk ağlar, fiziksel biçim kapsamında kavranmıştır. Bununla birlikte, mantıktan, sinir fizyolojisinden, bilişsel bilimden gelen çoğu ipucunda yerleşik fikirleri keşfetmek için daha güçlü motorlara gereksinim duyulmuştur. McCulloch, Wiener, Walter, Ashby ve başkalarının buluşları sonrasında zekanın makineleştirilmesi için çok güçlü ve çok amaçlı sayısal bilgisayar fikri ortaya çıkmıştır. Bu makine, kendi başına tüm bu fikirlere ve daha fazlasına gereken ana motoru sağlayan bir platform olmuştur. Zekanın otomasyonu yolundaki en baskın donanım bu alt yapıdır.
1642`de Blaise Pascal, kendisine ait yaklaşık elli hesaplama makinesinden ilkini yarattı. Bir basamaktan ötekine, eldeleri tutabilen bir toplama makinesiydi. "Cihaz, bir yazı masasına sığacak büyüklükteydi ve içinde pek çok dişli çark olan bir kutudan ibaretti.
Pascal` ın makinelerinden esinlenen Gottfried Leibniz, 1674`te "Basamak Hesaplayıcısı" denen bir mekanik çarpma cihazı yapmıştı. Bu cihaz toplayabiliyor, çıkarabiliyor, (toplama işlemini tekrarlama sayesinde) çarpabiliyordu. "Bir rakamı beşle çarpmak için, mili sadece beş kez çevirmek yetiyordu."
Kendi gününe göre anlaşılması fazlasıyla güç olan özellikle ilginç bir makine, 1822`de İngiliz matematikçi Charles Babbage tarafından tasarlanmıştır. "Farklılık makinesi" denen bu cihazın görevi, sonlu farklılık yönteminden faydalanarak matematik cetvelleri hesaplamaktı. 1834 ile 1837 arasında Babbage, "çözümlemeci Makine" denen bir makinenin tasarımı üzerinde çalışmıştı; bu tasarım, genel hesaplama için gerekli olan çoğu fikri kapsıyordu. Ara sonuçları "değirmen" denilen bir birimde saklıyor, ayrıca programlanabiliyordu. Bununla birlikte, buharla çalışan, etkileşimli pirinç çarklardan ve kamlardan oluşan donanımını hayata geçirme aşamasında ödenek bulma sorunlarıyla karşılaşmış ve projesini sonlandıramamıştır.
Lord Byron` ın kızı Ada Lovelace, Çözümlemeci Makine için program tasarlama aşamasındaki iddia edilen rolünden ötürü "dünyanın ilk programcısı" sayılır. Ancak Ada Lovelace` in, Çözümlemeci Makine için program hazırladığını gösteren somut bulgu olmadığı da iddia edilmektedir.
Öte yandan Babbage`ın Makinesiyle ilgili en ayrıntılı bilgiler Lovelace`in anılarına dayanmaktadır. Lovelace; "Çözümlemeci Makinenin, herhangi bir şey icat ediyormuş iddiası yoktur. Nasıl yapılacağını bildiğimiz her şeyi, komut verdiğimizde yapabilir olması hedeftir" der.
1940`ların başında ilk bilgisayarlarda elektromekanik röleler kullanılmıştı. Kısa süre sonra vakum tüpler (Britanya`daki adıyla, termoiyonik vanalar) daha hızlı ve güvenilir hesaplamalara olanak tanıdıkları için kullanılır oldular. Günümüzde bilgisayarlar ise, silikon plakalara dizilmiş milyarlarca minik transistörden oluşan yongalardan (Chip) oluşmaktadır.
HESAPLAMA KURAMI:
İngiliz mantıkçı ve matematikçi Alan Turing, "mantıksal bilişim makinesi" (Logical Computing machine LCM) dediği; günümüzdeyse "Turing makinesi" denilen hayali makinesiyle birçok matematiksel fonksiyonun hesaplanması yanında insana özgü düşünce paternlerinin de cevap bulacağını belirtmişti. Bu iddia mantıkçılar tarafından kuvvetle desteklenmiş olsa da henüz tümüyle kanıtlanmış değildir.
Turing makinesi, anlaması oldukça basit, varsayımsal bir hesaplama makinesidir. Sadece birkaç aksamdan meydana gelir.
Turing, kendi makinesi için belli bir mantık biriminin daima belirlenebileceğini ve bu birim sayesinde, hesaplanabilir herhangi bir fonksiyonun hesaplanabileceğini ispatlamıştır. Daha önemlisi, bizzat bantın üstüne, belirli bir sorunu çözmek üzere uzmanlaşmış herhangi bir mantık birimi için talimatların işlenebileceği, ardından tüm sorunlar için çok amaçlı bir mantık birimi kullanılabileceğini de göstermiştir. Özel amaçlı mantık birimi için yapılan kodlama işlemi, makine "programı" olarak düşünülebilir. Ancak İnsanın akla gelen her şartta ne yapacağını tanımlamayı iddia eden bir kurallar takımı oluşturmak bugün için hala mümkün değil.
SAYISAL BİLGİSAYARLAR
Bilgisayarların mantık devreleri tasarlamada bazı kilit fikirleri, Amerikan matematikçi ve mucit Claude Shannon (1961-2001) geliştirmiştir. Shannon, Telefon anahtarını basitleştirmek amacıyla Boole cebrinin ve ikili aritmetiğin aynı zamanda Boole mantığındaki işlemlerin uygulanmasında kullanılabileceğini göstermiştir;
"Konrad Zuse`nin Z3`ü hiç tartışmasız dünyanın programla denetlenen (serbestçe programlanabilen) tam işlevsel ilk bilgisayarıydı Z3, Mayıs 1941 tarihinde Berlin`de bilimcilerden oluşan bir izleyici kitlesine sunulmuş ve Aralık 1943`te müttefiklerin hava saldırısı sırasında imha olmuştur. Z3`te, vakum tüpler yerine 2.400 adet elektromanyetik röle kullanılmıştır
Aslen Macar Yahudi`si olan ve Dünyada belirlenmiş en zeki inşalar arasında olduğu söylenen Amerikalı matematikçi, John Von Neumann`ın tasarladığı (1903-1957), program saklayan ilk bilgisayarı EDVAC`ın çalışma prensibi günümüzdeki bilgisayarların öncüsüdür. Bu tasarım "Von Neumann mimarisi" olarak bilinir ve başka deyimle Neumann hunisi olarak da tanımlanır. Neumann mimarisinin en önemli özelliği (göreve özgü) saklanmış programlama yapısıyla diğer bilgisayarlarda kullanılan programın "sıralı" komutlarını işleyen donanım devrelerinden ayrılmış olmasıdır.
Çoğu bilgisayarda programlardan bazıları doğrudan devrelerin içine yerleştirilir. Program saklayan başka bilgisayarlar 1940`larda Almanya`da, Büyük Britanya`da, ABD`de tasarlanıp inşa edilmiştir. Bunlar oldukça hacimli makinelerdi. Büyük Britanya`da ve ABD`de çoğunlukla askeri amaçlar için kullanılmışlardır. İlk bilgisayar olarak bilinen ENIAC da bunlardan biridir.
Program yüklenmiş sayısal bilgisayarların önemi, herhangi bir amaç için kullanılabilmelerinde yatar.
"DÜŞÜNEN BİLGİSAYARLAR
İlk bilgisayarlar inşa edildikten sonra, Turing, eğer bunlar uygulama bakımından evrenselse, her şeyi yapabiliyor olmaları gerekir mantığını yürütmüştü. 1948`de şöyle yazmıştır: "Evrensel makinenin önemi açık. Farklı işler için sonsuz sayıda farklı makine gerekmiyor. Tek makine tüm işlere yetecektir.
Turing`in, bilgisayarın yapabileceğini düşündüğü şeyler arasında, insan zekasını taklit etmek de vardı. Turing "hesaplanabilirlik alanının, açık yazılmış komut dizilerinden çok daha fazlasını kapsayacağına inanıyordu; öyle ki bu ölçeğin, ne kadar yaratıcı ya da özgün olursa olsun insan beyninin yaptığı her şeyi kapsayacak kadar büyük olabileceğini öngörüyordu. Yeterli karmaşıklık barındıran makinelerin davranışlarını gelişme kapasitesi olacağına inanmıştı."
İnsan tarzı zekayı bütünüyle mekanikleştirme olasılığı ele alan ilk modern makaleyi 1950`de Turing yayımlamıştır. Bu makale birkaç sebepten ötürü ünlüdür. Öncelikle, Turing, "makineler düşünebilir mi? sorusunu ortaya atan odur. Ayrıca makine zekâsı meselesinin, ne kadar zeki konusunun da kendi önermesi olan "Turing testi" tarafından çözüme kavuşturulacağını savunuyordu
Turing Testi "taklit oyunu" bağlamında tanımlanır. Oyun, üç kişiyle oynanır: bir erkek (A), bir kadın (B) ve herhangi bir cinsiyetten bir sorgucu (C). Sorgucu, öteki ikisinden ayrı bir odada durur. Sorgucu için oyunun amacı, örneğin iki kişiden hangisinin erkek, hangisinin kadın olduğunu belirlemektir. Onları X ve Y isimleriyle tanır
Ses tonu sorgucuya yardımcı olmasın diye, yanıtlar text olarak verilir. Oyunda A`nın yerine bir makine geçtiğinde sorgucunun, bunu algılayıp algılamaması sonucu belirleyecektir. Özetle; testin amacı "öteki odada", sorgucuyu kandırıp kendisinin insan olduğuna inandırmaya çalışan bir bilgisayarın performansına dayanır. Taklit başarılabilirse yani Makine sorgucuyu yanıltabilirse böyle bir bilgisayarın "düşündüğü" söylenebilir ve Zeki makine kategorisinde tanımlanır. Sonucun değerlendirilmesi "Makineler düşünebilir mi?" sorusuna da yanıt olacaktır. Bu noktada söylemeliyiz ki "düşünen makinelerin" yaratacağı sonuçlar, gelecekte insan yaşamı için fazlasıyla ürkütücü olacaktır.
Turing`in 1950 tarihli makalesinin üçüncü önemli özelliği, insan düzeyinde düşünsel beceriler taşıyan programları üretmeye nasıl başlayacağız konusundaki önerisidir. Makalenin sonuna doğru şunu söyler: "Yetişkin zihnini taklit eden program yaratmaya çalışmak yerine, çocuk zihnini taklit eden program yaratmak daha doğru ve kestirimcidir. Bu program uygun bir eğitimden geçirildiğinde yetişkin beyni elde edilebilir". (Günümüzde oldukça popüler hale gelen Yapay Zeka tabanlı sohbet programları ChatGPT-4, Bing ve benzerleri sanki sonuca yaklaşmaya aday gibidir.)
Genel amaçlı sayısal bilgisayarla donanmış araştırmacılar, 1950`li yıllar boyunca, zekayı mekanikleştirmeye açılan çeşitli yolları keşfetmeye koyulmuşlardı. Simge sistemi hipotezine sıkı sıkıya inanan kimileri, insanların becerebildiği bazı düşünsel görevleri yaptırmak amacıyla bilgisayar programlamaya başladılar
Yaklaşık aynı dönemde başka araştırmacılar, farklı yaklaşımları keşfetmeye girişti. Bunlar ilhamlarını genelde, McCulloch ile Pitts`in sinir hücresi benzeri birimlerinden oluşan ağlar üzerindeki çalışmalarından ve karar vermekle ilgili istatiksel yaklaşımlarından almıştır. Yöntemler arsındaki ayrım bugün de sürüyor.
İLK KEŞİFLER:
Eğer makineler zeki olacaksa, en azından insanların becerebildiği, düşünceyle ilintili işleri yapabilmek zorundadır. Zekâ arayışında ilk adımlar, zekâ gerektiren "bazı" işleri saptama ve bunların makinelere nasıl yaptırılacağını belirlemek olmuştur. Bulmaca çözmek, satranç ve dama benzeri oyunlar oynamak, teoremler ispatlamak, basit sorulara yanıt vermek, görsel imgeleri sınıflandırmak 1950`lerin ve 1960`larda öncülerin başat uğraşları olmuştur. Dahası, kimi araştırmacılar, makineler problem çözdürtmeye uğraşırken, insan beyninin nasıl problem çözdüğünü açıklamaya da ilgi gösterdiği için bilişsel psikoloji araştırmaları ile yapay zekâ araştırmaları çoğu kere iç içe geçmiştir.
TOPLANTILAR
Eylül 1948`de California Teknoloji Enstitüsü`nde (Caltech) sinir sisteminin davranışları nasıl düzenlediği ve beynin bilgisayarlarla nasıl karşılaştırılabileceği hakkında disiplinler arası bir konferans düzenlendi. Bu toplantıya, Davranışta Beyinsel Mekanizmalar konulu Hixon Sempozyumu adı verilmiştir. Bu konferansta makale sunanlar arasında Warren McCulloch, John Von Neumann ve psikolog Karl Lashley de vardı.
Lashley, beyin işlevi hakkında durağan bir görüş benimsediği için davranışçılığa yüklenmiş, insanın tasarlama ve dil yeteneklerini açıklama yolunda psikologların dinamik ve hiyerarşik yapıları gözden geçirmeye başlaması gerektiğini ileri sürmüştü. Lashley`in konuşması, ileride bilişsel bilim adına alacak dalın temellerini atmıştır
Yapay Zekanın tam teşekküllü bir araştırma sahası olarak ortaya çıkışı, üç önemli toplantıya dayalıdır Bunlarda biri 1955`te, biri 1956`da, öbürü de 1958`de gerçekleştirilmiş konferanslardır. 1955`te "Öğrenen Makineler Oturumu", Los Angeles`ta 1955 Batı Ortak Bilgisayar Konferansıyla bir arada düzenlenmişti. 1956`da "Yapay Zekâ Yaz Araştırma Projesi", Dartmouth Koleji`nde toplanmıştı. 1958`de ise, "Düşünce Süreçlerinin Mekanikleşmesi" konulu sempozyuma, Birleşik Krallık`ta Ulusal Fizik Laboratuvarı hamilik etmişti.
1955`te Los Angeles`ta sunulan makalelerde:
A - Bilgisayarlardaki İşlem hızı, katlanarak artmak zorundadır. Rastgele erişimli belleğin boyutu, birkaç kat yukarı sıçramalıdır. Girdi-çıktı tiplerinin tanımlanması gereklidir. Bu makalelerde anlatılan tekniklerle birlikte, beynin ve sinir siteminin hatırı sayılır kısmını taklit edecek sistemlerin görece yakın gelecekte inşa edilebileceğine dair kayda değer bir umudun var olduğu vurgulanmıştır. Bugün bunlar gerçekleşmiş durumdadır.
Sinir hücresi öbeklerinin, ara bağlantılarının kuvvetini ayarlayarak öğrenebileceğini ve uyum gösterebileceğini söyleyen Hebb`in önermesinden yola çıkan deneyciler, kendi ağları içinde bağlantıların kuvvetini ayarlamak amacıyla, bilgisayarda benzetimini yaptıkları çeşitli düzenekler geliştirdiler. Bu ağlar sinir ağları olarak ifade edilmektedir.
B - Gerald P. Dinneen`in, makalesi, görüntü işlemede kullanılabilecek bilişim tekniklerini anlatır. Rastgele görüntüde hatları kalınlaştıracak, kenar çizgilerini bulacak, süzgeç yöntemleri kullanmanın incelikleri analiz edilir. Selfridge ve Dinneen`in öncülüğünü yaptıkları yöntemler, ileride makinelere "görme" yetisi kazandırmaya yönelik çoğu çalışmanın zeminini teşkil etmiştir.
Bilgisayarlarda ilk Bellek testi Jay Forrester`ın geliştirmiş olduğu ferrit çekirdekli rasgele erişimli bellek modülleri olmuştur. 1953`te "Digital Equipment" Şirketinden (DEC) Ken Olsen tarafından tasarlanan bilgisayar, canlı sinir ağlarının işleyişini taklit eden ilk bilgisayar olmuştur.
DARTMOUTH PROJESİ:
Rockefeller Vakfının fonladığı 1956 yazısında altı hafta sürmüş olan bu etkinlikte sonuç bildirgesinde Yapay Zekâ "Mevcut amaç uyarınca, insanın zeki olarak nitelendirilebilecek kimi davranışlarının makinelere yaptırtmak olarak tanımlanır.
Bu toplantıda McCarthy`in ileri sürdüğü "Yapay Zekâ" teriminin benimsenmiş olmasına karşılık bugün bu terim hakkında hala bazı anlaşmazlıklar vardır.
1956 çalıştayı, Yapay Zekada ciddi çalışmaların resmi başlangıç tarihidir. Minsky, McCarthy, Newell ve Simon Yapay Zekanın ilk öncüleri kabul edilir. Bu etkinliğe adanmış ve Dartmouth`da Baker Kütüphanesi`ne yerleştirilmiş bir plaket, Yapay Zekanın bir bilim disiplini olarak doğuşunun bir simgesi olmuştur.
Bu konferanstan yaklaşık iki yıl sonra Kasım 1958`de, İngiltere Middlesex`deki Ulusal Fizik Laboratuvarı`nda "Düşünce süreçlerinin mekanikleşmesi" başlıklı bir sempozyum düzenledi. Sempozyumun amacı, "yapay düşünce, karakter ve görüntü tanıma, öğrenme, otomatik dil çeviri, biyoloji, otomatik programlama, endüstriyel planlama, yazı işlerinin mekanikleşmesini araştıran bilimcileri bir araya toplamak" olmuştur
ÖRÜNTÜ TANIMA
Dartmouth Yaz Projesine katılanların çoğu, insan düşüncesinin yüksek düzeylerini taklit etmekle ilgileniyordu. Bunların çalışmaları, insanların nasıl problem çözdüğüne dair iç gözlemlerden belli bir oranda faydalanmıştı. Ancak, zihinsel yetilerimizin pek çoğu, iç gözlem gücümüzün ötesindedir. Konuşma seslerini nasıl tanıdığımızı, eğri büğrü yazıları nasıl okuduğumuzu, fincanı tabaktan nasıl ayırt ettiğimizi ya da yüzleri nasıl tanıdığımızı henüz bilmiyoruz. Bu işleri, üzerinde düşünmeksizin otomatik olarak beceriyoruz. İç gözlemden gelen ipuçlarından yoksun olan ilk araştırmacılar, kimi algısal becerilerimizi makineleştirmekle ilgilenmiş ve çalışmalarını, nasıl ilerleyeceklerine dair sezgisel fikirlere, basit sinir hücresi modellerinden oluşan ağlara ve istatistik tekniklere dayandırmıştı. Bu durum İleride araştırmacıların, hayvanların görme yetisiyle ilgili sinir fizyolojisi araştırmalarından gelen ek iç görülere ait bilgilerin elde edilmesine kadar sürdü.
İşin temeli Girdi görüntüsünü, bir konuşma kesitini, elektronik bir sinyali ya da herhangi bir veri kümesini çözümleyip bunu belli kategorilerden birine yerleştirme sürecini anlatır.
Bu dönemde gerçekleştirilmiş örüntü tanıma çalışmalarının çoğu, basılı sayfalar ve fotoğraflar gibi iki boyutlu malzemeleri ele almıştır. Görüntüleri tarayıp bunları sayı dizilerine (ilerde piksel olarak adlandırılacaktır) çevirmek o günlerde bile mümkün olmuştu. Hatta 1957`de, Russell Kirsch adlı mühendis üç aylık oğlunun fotoğrafını taramak amacıyla ilk silindir tarayıcıyı tasarlamıştı
YAZI KARAKTERİ TANIMA (OCR):
Görsel imge algısıyla ilgili ilk çabalar, belgelerdeki ABC sayısal yazı karakterlerini tanımaya yoğunlaşmıştı. Bu alan, "optik karakter tanıma" olarak bilinir ve ilk uygulamalar evrak üzerindeki (daktiloyla yazılmış ya da basılı) sabit yazı tipli karakterleri makul başarıyla tanıyan cihazları tasarlamak olmuştu
O zamanlar tanıma yöntemlerinin çoğu, bir yazı karakterini (sayfada ayırt edilip 0 ve 1`ler dizisine dönüştürdükten sonra), bu karakterin şablon denilen prototip sürümleriyle (bunlar da bilgisayarda dizi olarak saklanıyordu) eşleştirmeye dayanıyordu. Eğer bir yazı karakteri, "A" şablonuna uymuşsa, örneğin öteki şablonlara kıyasla buna daha iyi eşleniyorsa, o girdinin "A" yazı karakteri olduğu söylenir. Eğer girdi karakterleri standart bir eğimle sunulmamışsa, şablonla aynı yazı tipinde değilse ya da kusurları varsa, tanıma işleminin hata payı artar.
El yazısı karakteri tanımada görüntü işlemeyi, özellikleri belirlemeyi ve öğrenilmiş olasılık değerlerini kullanmaya yönelik başarılı, erken girişimlerden biriydi. Harfler taranıp 32 x 32`lik bir "retinada" yani 0 ve 1`lerden oluşan bir dizide temsil ediliyordu. "Temizlenmiş" görüntüler, belli "özellikler" var mı yok mu diye inceleniyordu. Toplamda 28 özellikten faydalanılmıştı.
Psikologlarından Frank Rosenblatt 1957`de PARA (Perceiving and Recognizing Automoton; Algılayan ve Tanıyan Otomatlar) adlı proje kapsamında sinir ağları üzerine çalışmaya başladı. Perceptron (algılayıcı) dediği bu ağlara, insanın öğrenme, biliş ve bellek yetilerinin olası modeli olarak ilgi duyuyordu.
Başını Stanford Elektrik Mühendisliği Bölümü`nden Prof. Bernard Widrow`un çektiği diğer bir ekip, 1950`lerin ikinci yarısında ve 1960`ların başında sinir ağı sistemleri üzerinde çalışıyordu. Widrow`un inşa etmiş olduğu cihazlardan birinin adı "ADALINE"dir. (adaptive linear network / uyarlanabilen doğrusal ağ). Ayar yapmaya uygun, tek bir sinirsel öğeydi bu. Bu arada ileride İntel`de ilk mikroişlemciyi icat edecek olan Hoff. Jr. "memistor" dediği ayarlanabilir ağırlığı icat ettiler. Grafit bir çubuğun elektirk direnci değişiyordu. Widrow ve Hoff`un ADALINE sinirsel öğesi için geliştirdikleri yönteme, Widrow-Hall en küçük-ortalamalı-karaler uyarlama algoritması denir.
1958 ile 1967 arasında öncelikle ABD Kara Kuvvetleri Muharebe Sınıfı "askeri gereksinimler uyarınca grafik veri işlemeye yönelik pratik uygulamalara ilişkin tekniklerin ve ekipman özelliklerinin araştırılıp deneylerle incelenmesi" projesini destekledi. Projenin başlıca hedefi, askeri haritalar üzerindeki simgelerin otomatik tanınması ve Havadan çekilmiş fotoğraflarda tank gibi askeri araçların tanınmasıydı
Sistemin sinir ağı kısmı eğitildikten sonra, büyük bir örnek kümesinde %98`i aşan tanıma doğruluğuna ulaşabilmişti. Elle yazılmış harfleri bu doğruluk düzeyiyle tanımak, 1960`larda önemli bir başarıydı.
Y.Z problemlerini çözmede sinir ağlarını ve istatistik tekniklerini içeren yaklaşımlar, teorem kanıtlamakla, oyun oynamakla ve problem çözmekle ilgilenenlerin "simge işleyen" çalışmalarının aksine "simgesel olmayan" yaklaşımlar olarak nitelendirmiştir. Simgesel olmayan yaklaşımlar çoğunlukla örüntü tanıma, konuşma işleme ve bilgisayarla görme (Computer Vision) alanlarında uygulama imkânı bulmuştur. Konu başlıklarına adanmış çalıştaylar ve konferanslar 1960`larda tertiplenmeye başlandı.
Mükemmel satranç oynamak zekâ gerektiren bir iştir. Başarılı bir satranç makinesi tasarlama projesiyle, insanın düşünsel uğraşının çekirdeğine ulaşmak hedeflenmişti. Satranç oynayan makineler hakkında kafa yormanın geçmişi Babbage`a dek dayanır. Babbage`ın 1854 tarihli kitabı (Bir Filozofun Yaşamı), bir bilgisayarın satranç oynamak için programlamanın ilk belgelenmiş tartışmasını içerir.
1946`da Turing, bilgisayarların "zekâyı, satranç oyunu paradigması üzerinden göstermek fikrindeydi. Bu amaçla Turing, 1948`de bir satranç programı yazmaya başladı. 1952`de, programı çalıştıracak kadar güçlü bir bilgisayardan yoksun olan Turing, tek hamlesi yarım saat süren bilgisayarıyla bir satranç maçı yaptı. Program, Bir araştırmacıyla yaptığı maçı kaybetmiş, bir diğer kişiyi ise yenmişti
Bu ilk programlardan sonra, satranç programlarıyla ilgili çalışmalar sonraki on yıllar boyunca dura kalka sürdürüldü. John McCarthy`ye göre, Rus YZ araştırmacısı Aleksander Kronrod, "Satranç, Y.Z`nın "Drosophila"sıdır (Meyve sineği) demiştir. Satranç, Y.Z`nin önüne çok zorlu sorunlar çıkarmış olsa da yetkin satranç programlarının boy göstermesi 1960`ların ortalarını bulmuştur. Oysa daha etkileyici erken bir başarı, basit dama oyunuyla elde edilmişti
"Deneyimlerden bir şeyler öğrenen bilgisayarlar programlamak, ayrıntılı programlama çabalarının ilk adımları olmuş, bugün karşılaşılabilecek gereksinimlerin çoğunu ortadan kaldırmıştır. Bu arada öğrenme yetisi içeren ilk programın 1955`te tamamlandığını da belirtmek gerekir.
DOĞAL DİL İŞLEME
İngilizce, Türkçe, Arapça v.b dillerie bilgisayarların kullandığı dillerden ayırt etmek amacıyla "doğal diller" denir. ABC sayısal karakterlerinin örüntüsünü tanımanın ardında doğal" bir dilin sözcüklerini, cümlelerini daha büyük metinlerini oluşturan harf dizilerini anlama sorunu yatar. Doğal dil girdisi hem yazılı hem sözlü olarak doğal dil çıktısı oluşturur. Bir dilden başka dile çeviri yapmak hem anlamayı hem üretmeyi (Generation) içerir.
Ses bilgisi (Phonetics) ve ses bilim (Phonology) için farklı düzeyler söz konusudur. Hem konuşma hem de metin için, biçim bilim (Morphology) sözcük bütünlüklerinin ufak parçalardan nasıl oluşturulduğunu inceler. Ardından, cümle yapısını ve dilbilgisini ele alan söz dizim (Syntax) gelir. Söz dizim, belirli bir dildeki sözcük zincirinin dilbilgisine uygunluk kurallarını belirlemeye uğraşır.
Ana bilim (Semantics) düzeyi, mantıksal çözümlemeleri devreye sokarak bir cümlenin anlamını (ya da anlamsızlığını) belirlemeye yardımcı olur. Ardından Ed
