Yapay Zekâ Tarihçesi ve Gelişim Süreci
Teknolojik fikirler çoğunlukla yazarlardan gelmektedir. Mucitler için birer ilham kaynağı olmaktadır. Örneğin günümüzde “parçaları programlanabilir şekilde hareket ettirmek üzere tasarlanmış bir sistem” olarak tanımlanan robotlar, kelime olarak ilk defa 1921 yılında, Çek yazar K.Capec tarafından “Rossum’un Evrensel Robotları” eserindeki bir oyunun anlatımında kullanılmıştır. Robot kelimesi literatüre “robota” olarak girdi. (R.U.R,”Rossum’s Universal Robots) 1929 yılında Japonya’da “doğanın kanunlarını öğrenmek” bakış açısı ile yola çıkılarak yüz ifadelerini kullanabilen, ellerini ve kollarını hava basınç sayesinde hareket ettirebilen ilk robot, Gakutensoku icat edildi.
“Yapay Zekâ” kavramı modern bilgisayar bilimi kadar eskiye dayanır. II. Dünya Savaşı sırasında Enigma makinesinin şifresi çözmek için başlatılan çalışmalarda Alan Mathison Turing, kripto analizleri için bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları ile Makine Zekâsı kavramını ortaya çıkarmıştır. Bu makineler insan zekâsından ilham alınarak geliştirilmiştir. Aynı yıllarda Warren S. McCulloch ve Walter Pitts tarafından Matematiksel Biyofizik Bülteni’nde “Sinir Sisteminin İçinde Olan Fikirlerin Mantıksal Hesabı” adlı makale yayınlandı. Böylelikle hesaplanabilir bir fonksiyonun, sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal “AND “ve “OR” işlemlerinin gerçekleştirilebileceği ispatlamış oldu. Ağdaki ağırlıklar uygun şekilde tanımlandığında öğrenme becerisinin kazanabileceğini öne sürdü.
1951 yılında Marvin Minsky and Dean Edmunds tarafından ilk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC (Stokastik Sinirsel Analog Güçlendirme Hesaplayıcısı) yapıldı ve 1952 yılında Arthur Samuel kendi kendine öğrenebilen bilgisayar programını geliştirerek bilgisayarda satranç oyununu tasarladı. 1955 yılında Herbert Simon ve Allen Newell Whitehead tarafından ilk yapay zekâ programı olan Logic Theorist (Mantık Kuramcısı) geliştirdi. Daha sonra insan gibi düşünme yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan Genel Sorun Çözücü (General Problem Solver)’ı geliştirdi. 1959 yılında Arthur Samuel, “Machine Lerning” terimini ortaya attı. 1961 yılında New Jersey’deki General Motors fabrikasında ilk endüstriyel robot olan Unimate bir montaj hattı üzerinde çalışmaya başladı. 1966 yılında Shakey, kendi hareketlerinin sorumluluğunu alabilen ilk robot olarak nitelendirildi.
1970’li yıllardan sonra Kişisel Bilgisayar (PC, Personal Computer) Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler tarafından popüler hale getirildi ve yapay zekâ araştırmaları daha dar kapsamda ilerlemeye devam etti. 1979 yılında Stanford Cart, sandalye dolu bir odanın içerisinde insan müdahalesi olmadan hareket ederek otonom araçların ilk örneklerinden biri haline geldi. 1980 yılında Waseda Üniversitesi’nde müzik notası okuyabilen ve insanlarla iletişim kurabilen Wabot-2 tasarlandı. 1986 yılında Bundeswehr Üniversitesi’nde Ernst Dickmanns önderliğinde kamera ve sensörlerle donatılmış 55 mil hızla gidebilen ilk sürücüsüz araba tasarlandı. 1997 yılında Deep Blue adlı satranç programı dünya satranç şampiyonunu yendi. 1998 yılında Dave Hampton ve Caleb Chung tarafından ilk ev robotu olan Furbby tasarlandı. 2000 yılında Cynthia Breazeal duyguları tanıyan ve simüle edebilen Kismet’i geliştirdi. Ayrıca bu yıllarda Honda Asimo robotu geliştirildi.
2000’li yıllarda Geoffrey Hinton ve Ruslan Salakhutdinas tarafından yayınlanan makalede çok katmanlı beslemeli sinir ağlarının nasıl eğitileceği gösterildi. 2006 yılında çok katmanlı derin yapıların nasıl çalıştığı ve eksik özelliklerin kendi kendini nasıl tamamlayacağı “Deep Belief Network” adlı çalışmada gösterildi ve bu yapay sinir ağına Derin Öğrenme (Deep Learning) adı verildi.
2009 yılında Google sürücüsüz araç geliştirmeye başladı. 2011 yıllarında Alman Trafik İşareti Tanıma yarışmasını konvolüsyonel sinir ağı insana karşı %99,46 doğrulukla kazandı. Aynı tarihlerde Watson, hızlı cevap verebilen bir konuşma makinesi ile iki dil şampiyonu olan birini yendi.
2012 yılında Apple Siri’yi tanıtarak cihazlarında kullanmaya başladı. Siri’nin ses tonundan duygu ve düşünceleri anlama konusunda üzerinde çalışmalar hala devam etmektedir.
2013 yılında Facebook, Deep Learning uzmanı Marc’Aurelio Ranzato’un kurmuş olduğu özel bir ekip ile 700 milyon kişinin paylaşımlarını, beğenilerini anlayacağı ve anlamlandırması planlandı. Bu çalışma ile 2014 yılında Facebook fotoğrafı kullanıcı tarafından etiketlenmemiş olsa bile kime ait olduğunu tespit edebilme konusunda insan deneyimine hayli yaklaşıldı. 2014 yılında insan ve bilgisayarı ayırt etmekte kullanılan CAPTCHA testini çözebilen bir teknoloji geliştirdi.
2015 yılında Maryland üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğrencileri YouTube’dan video izleyerek yemek pişirmeyi öğrenen robotlar geliştirdiler. Google, Skydio Drone’lar için ‘Yapay Zekâ’ geliştirdiğini duyurdu. Ayrıca kendi kendine videodan oyun oynamayı öğrenip ustalaşan yapay zekâ teknolojisi geliştirildi. 2015 yılında ETH Zürih (Zürih Federal Teknoloji Enstitüsü) ve Cambridge Üniversitesi’ndeki araştırmacıların birlikte yürüttüğü, “Machine Teaching Tool” teknolojisi ile öğrenebilen ve kendisini geliştirebilen robot projesi geliştirildi.
2016 yılında Ars Technica senaryosu tamamen yapay zekâ tarafından yazılan ilk kısa filmi Sunspring, deneme senaryosu yazılmıştır. Yine bu yıllarda Apple gerçek zamanlı duygu tanıyan yapay zekâ girişimi Emotient’i satın alarak dijital ekranlarda gerçek zamanlı hedefleme yapılmasını sağlıyor. Bu yıllarda Hanson Robotics tarafından geliştirilen Profesör (Einstein), yürüme, konuşma ve gerçekçi yüz ifadeleriyle tepki verebiliyor hatta şakalar yapabiliyor.
2017 yılında NVIDIA PilotNet adını verdiği ve insanları gözlemleyerek sinir ağ tabanlı bir otomobili sürmeyi öğrenen bir sistem geliştirdi. 2017 yılında Deep Mind araştırmacıları yeni geliştirilen algoritmayla yapay zekâya hafıza eklediler. Google video içeriğini tanıyıp aranabilir hale getiren Machine Learning API’ını yayınlandı.
2018 yılında Blockchain tabanlı bir yapay zekâ SingulartyNET, anti merkezcil bir yapay zekâ platformu olarak geliştiriliyor. Goertzel ve ekibi, blok zincir tabanlı bir alt yapı oluşturmayı planlıyor. Sistem ayrıca hangi algoritmaların daha çok kullanıldığını takip etmek ve geliştiricilerin buna göre hareket etmesini sağlamak içinde kullanılabilecek.
Günümüzde, büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alanlardaki ilerlemelerle yapay zekâ teknolojileri hızla gelişmektedir. Sesli asistanlar, görüntü tanıma sistemleri, otonom araçlar gibi birçok uygulama yapay zeka teknolojilerinden yararlanmaktadır. Bu teknolojiler tıp, finans, otomotiv, eğitim gibi birçok sektörde devrim niteliğinde değişimlere yol açmaktadır.
Yapay zeka, gelecekte insan yaşamını daha da kolaylaştıracak ve birçok alanda büyük potansiyel taşıyan heyecan verici bir alandır. Tarih boyunca kaydedilen büyük ilerlemeler, gelecekte yapay zekânın daha da gelişeceği ve insanlığın faydasına kullanılacağına işaret etmektedir.
Bir sonraki yazımızda görüşmek üzere!