yapay zeka nedir, tarihçesi, matematikteki devrimler ile imkanlı hale gelişi, katkıları olan bilim adamları

1. "Tarihte 3 büyük değişim vardır;
bunlardan ilki kainatın yaratılması,
ikincisi canlıların yaratılması,
üçüncüsü de yapay zekanın ortaya çıkışıdır.
Edward Fredkin

2. Yapay Zekâ Tanımı
1. Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki
canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti olarak tanımlanmaktadır.
2. İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay zekâ, insan zekâsına özgü olan; algılama, öğrenme,
çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, çıkarımsama
yapma, karar verme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi
beklenen yapay bir işletim sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler
üretebilmeli ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 2

3. Yapay Zeka’nın Amaçları
• Temel amaç, insanların zor yaptığı işleri yapabilecek sistemler üretmek.
• İnsan beyninin fonksiyonlarını, bilgisayar modelleri yardımıyla anlamaya çalışmak.
• İnsanın bilgi kazanma, öğrenme ve buluş yapma gibi zihinsel yeteneklerini araştırmak.
• Öğrenme metotlarını bilgisayar sistemlerine aktarmak.
• İnsan bilgisayar iletişimini kolaylaştıran kullanıcı arabirimleri geliştirmek.
• Yapay uzman sistemler oluşturmak.
• Yapay zekaya sahip robotlar geliştirmek (İşbirliği)
• Bilgisayarları, bilimsel araştırma ve buluşlarda kullanmak
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 3

4. Yapay Zekanın Tarihçesi
Ve
Felsefesi
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 4

5. • Amerikan Yapay Zeka Derneği'nin (American
Association for Artificial Intelligence) üyesi Stanford
Profesörü Ed Feigenbaum ve tanınmış robotikçi
Rodney Brooks gibi uzmanlar makinelerin kendi
başlarına veya daha da korkutucusu sadece
kendilerini düşünecekleri devirlere çok zaman
olduğunu söylüyorlar.
• Ne var ki Google'ın DeepMind öğrenen makinasının
üç bin yıllık Go oyununu 40 günde hatmedip
dünyanın en iyi Go oyuncusu Ke Jie'yi 3-0 yendiği bir
zamanda, bu geleceğin ne kadar uzak veya yakın
olduğu sorusu sürekli gündemde.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 5

6. Eksiklik Teoremi Öncesi Matematik Felsefesi
Biçimsellik
• Matematik felsefesinde matematiğin temelleri hakkında önemli olan görüşlerden biri formalizm ya
da diğer adıyla biçimselliktir. Bu akımın en önemli temsilcisi David Hilbert’tir.
• Bu akıma göre, matematikteki tüm önermeler belirlenen ve doğru olarak kabul edilen aksiyomlar
sayesinde mekanik işlemler doğrultusunda kanıtlanabilir.
• Aksiyom yada diğer adlarıyla belit veya postulat, başka bir önermeye götürülemeyen ve
kanıtlanamayan, böyle bir geri götürme ve kanıtı da gerektirmeyip, kendiliğinden apaçık olan ve
böyle olduğu için öteki önermelerin temeli ve ön dayanağı olan temel önermeye denir.
• Akıl yürütme için belli tanımlar, aksiyomlar, çıkarım kuralları ve simgeler tanıtılır ve bunun üzerine
kurallara göre akıl yürütülür. Temel yasaları şu şekildedir.
1. Özdeşlik yasası (A=A): A kendisine eşittir.
2. Çelişki yasası (AA’): A hem doğru hem yanlış olamaz.
3. Ara durumun dışlanması yasası (AB): A ya doğrudur ya da yanlış. Bir ara durum olamaz.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 6

7. Eksiklik Teoremi Öncesi Matematik Felsefesi
Paradox
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 7
• Matematik her zaman kesinliğin bilimi olarak
görülmüştür. Galileo’nin şu sözü bu anlayışı
özetlemektedir;
• “Tanrı kainatı matematik dilinde yaratmıştır.”
• Ancak bazı paradokslar bu kesinliğe ve sağlamlığa
gölge düşürmektedir. (Örn: Russell Paradoksu)
• Sadece bir erkek berberin olduğu bir kasaba
düşünün. Bu berber sadece kendini traş
edemeyenleri traş etmektedir. Bu kasabada, her
erkek şunlardan birisini yaparak daima tıraşlı
gezmek zorundadır:
• kendini tıraş ederek, ya da
• berbere giderek.
• Bu ifade, aşağıdaki paradoksal soru haricinde mantıklı
görünmektedir:
• Berberi kim tıraş ediyor?
• Bu soru bir paradoks yaratmaktadır. Berber sadece
aşağıdaki kişilerden biri tarafından tıraş edilebilir:
• kendisi,
• berber (yine kendisi).
• Fakat, bu seçeneklerden hiçbiri geçerli değildir.
Çünkü;
• Eğer bu kişi kendini tıraş ederse, berber (kendisi) tarafından tıraş
edilmemeli.
• Eğer bu kişi kendini tıraş etmezse, berber (kendisi) tarafından
tıraş edilmeli.

8. • 25 yaşındaki Avusturyalı bilimadamı Kurt Gödel’in 1931 yılında yayınladığı teoremiyle bir çok
bilimadamının umutlarını yıktığı gibi yapay zeka ve insan aklı üzerine de yeni bir bakış açısı getirdi.
• Bu teorem, Einstein’ın Görelilik Teorisi ve Heisenberg’in Belirsizlik Prensibi ile beraber geçtiğimiz
yüzyılın en büyük ispatlarındandır. Ama Gödel Teoremini çok az kişi bilir..
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 8
Eksiklik Teoremi
Aksiyomlar

9. Gödel’in Eksiklik Teoremi
1931’de Gödel hem Hilbert programına hem de Principia Mathematica’ya cevap olan kitabını
yayımladı. Bu kitapta kısaca “Eksiklik Teoremi (Incompleteness Theorem)” olarak bilinen ve iki alt
önermeden oluşan teoeremini tanıttı. Teoremler şöyledir.
1. Temel aritmetik içeren aksiyomatik bir sistem tutarlı ise eksiksiz değildir.
2. Temel aritmetik içeren aksiyomatik bir sistemin tutarlılığını sistemin kendi içinden (sistemin
kendi formüllerini ve işlemlerini kullanarak) ispatlamak mümkün değildir.
Özet Kurt Gödel'in Eksiklik Teoremi.
• Mantıksal bir sistem her zaman aksiyomlara dayanır.
• Mantıksal bir sistem kendi aksiyomlarının tutarlılığını ispatlayamaz ve bu nedenle, kendisinin
gerçek olup olmadığını kanıtlayamaz.
• Mantıksal hiçbir sistem her şeyi ispatlayamaz.
• Gerçeğe mantıkla ulaşılamaz.
• Gerçek tekildir (Gerçek Birdir).
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 9

10. Hegel Soruyor:
Bilgisayar Düşünebilir mi?
• Diyalektik mantık, kavramsal ve mantıksal yöntemdir.
• Buna göre ilk olarak, bir kavramdan diğerine aradaki çelişkileri yok ederek ilerleme yöntemine
verilen isimdir. Tez, anti-tez, ve sentez süreçlerinden geçerek doğruluğun aranmasıdır.
• Karşıtlıklar içinde ilerleyerek ve bu karşıtlıkları geçersizleştirerek sonuca varmaya çalışan mantıksal
düşünme yoludur. Bütün bu öğretilerde diyalektik mantık genel anlamda çelişki ve bağıntılılık
kavramlarıyla işleyen bir mantık biçimi olarak meydana gelir.
• Formel mantığın (biçimsel mantık) temel kavram ve kategorileri bir tarafa atılmaz, aksine aynı
kavram ve kategoriler çelişki ve bağıntılılık ilkeleri açısından yeniden mantıksal olarak
içeriklendirilirler.
• Diyalektik, çelişkinin mantığıdır. Bir çelişki olmadan herhangi bir gelişmenin olamayacağını iddia
eder.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 10

11. Hegel
Diyalektik Mantık
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 11
Diyalektik mantığa şöyle bir örnek verelim. A, B ve C diye 3 tane
önermemiz olsun. A’nın ve B’nin içeriğini dolduralım.
A=Bardağın yarısı dolu (Tez)
B=Bardağın yarısı boş (Anti-tez)
C=Bardağı oluşturan hacmin yarısı su ile, diğer yarısı ise hava ile
dolu. (Sentez)

12. Alan Turing
• Alan Turing modern bilgisayar ve bilişim bilimlerinin hem kuramsal hem de pratik düzeyde en büyük
öncülerinden birisidir.
• Manchester Üniversitesi'nde çalıştığı dönemde Turing makinası denilen algoritma tanımı ile modern
bilgisayarların kavramsal temelini ortaya atmıştır.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 12

13. Alan Turing
Enigma Makinesi
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 13
• Naziler, savaş stratejilerini kendi içlerinde Enigma (gizem) adı
verilen bir makine ile şifreleyerek iletmektedirler. (Bu şifreli
mesaj/metin sürekli olarak değişmekte ve gizliliğini korumaktaydı.)
• Makinenin temel aldığı kodlama sistemi her gün Alman ordusu
tarafından değiştirilmekte ve makinenin kendisi de tamamen
rastgele gibi gözüken bir şifreleme mekanizmasına
dayanmaktadır.
• Şifreleme sisteminin her gün değiştiriliyor olması, hiçbir insan
zihninin ya da fiziksel becerilerinin, böylesine karmaşık bir kodun
bu kadar hızlı, yorulmaksızın ve dikkat dağılmaksızın
çözülmesine izin vermiyordu.
• Turing, bir insan yerine bu çözüm işleminin bir makine tarafından
yapılabileceğini hayal etti. Bombe Makinesini yaparak Alman
Nazilerin savaş stratejilerini çözdü ve Tarihçilerin tahminine göre
Enigma'nın kırılması savaşı iki yıldan fazla kısaltarak "14 milyon"
hayatı kurtardı.

14. Alan Turing
Turing Makinesi
• Karmaşık matematiksel hesapların belirli bir düzenek tarafından yapılıp yapılamayacağı 20.yy’ın
başlarında büyük bir tartışma konusu olmuştu.
• Tüm bu tartışmalar sürerken, 1936 yılında, ünlü matematikçi Alan M. Turing "Saptama Problemi
Hakkında Bir Uygulamayla Birlikte Hesaplanabilir Sayılar" (İngilizce On computable numbers, with
an application to the Entscheidungsproblem) isimli bir makalesini yayınladı. Makalesinde teorik ve
matematiksel temellere dayalı sanal bir makineden bahseden Turing, her türlü matematiksel
hesabın bu sanal makineyle yapılabileceğini iddia ediyordu.
• Turing’in 1950 yılında yayınlanan "Hesaplama Mekanizması ve Zeka" (İngilizce Computing
Machinery and Intelligence) isimli ikinci makalesi ise, makineler ve zekayla ilgili birçok tartışmalı
konuya cevap niteliğindeydi. İşte bu makalelerde sözü geçen sanal makine daha sonraları Turing
Makinesi (İngilizce The Turing Machine) olarak isimlendirildi.
• Basitçe bir kafadan (head) ve bir de teyp bandından (tape) oluşan bir makinedir.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 14

15. Alan Turing
Turing Makinesi
• Bir Turing makinesi, "fiziksel" olarak şu bileşenlerden oluşur:
• İki yöne doğru sonsuz uzunlukta bir şerit
• Şeridi okumak için bir kafa
• Geçiş tablosunu ve Turing makinesinin o anki durumunu içeren bir iç mantık
• Şeridin üzerindeki hücrelerde muhtelif semboller bulunur:
• B (İngilizce Blank, yani Boş) sembolü, o hücrenin boş olduğunu belirtir. Şeridin işimize yaramayacak tüm kısımları bu harfle
doldurulmuştur.
• Turing makinesinin şeridi okuyup anlayabilmesi için gerekli diğer semboller. Örneğin, alfabedeki harfler.
• Kafa, dört adet işlem yapabilir:
1. anda şeridin o hücresindeki sembolü okuyabilir
2. Olduğu yere yeni bir sembol yazabilir
3. Sağa gidebilir
4. Sola gidebilir
• Son olarak, en önemli kısım: geçiş tablosu. Bu tablodaki her girdi dört elemanlıdır:
• O anki durum
• O anda kafanın okuduğu sembol
• Yazılacak sembol veya yapılacak kafa hareketi
• Yeni durum
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 15

16. Alan Turing
Turing Makinesi
• Bu tablo, o Turing makinesinin çalıştırdığı algoritmadır. Turing makinesi, her adımda:
1. O anda kafanın görmekte olduğu sembolü okur.
2. Geçiş tablosunda okuduğu sembol ve o anki durumunu içeren bir girdi arar
3. Eğer öyle bir girdi bulursa, yazılacak sembolü yazar veya kafasını hareket ettirir ve yeni duruma geçer.
4. Makine, yeni durum ve kafanın okuduğu yeni sembol ile çalışmaya devam edecektir. Eğer öyle bir girdi bulamaz ise,
durur.
• Şeritte ilk başta yazılı olan sembol dizisi Turing makinesine verilen giriş (sorulan soru), Turing
makinesi durduğunda şeritte yazılan sembol dizisi ise Turing makinesinin çıktısıdır (yani sorunun
cevabı).
• Bazı Turing makineleri hiçbir zaman durmayabilirler.
• Turing makinesinde durmayan programlar yani doğru ya da yanlış olduğu bilinmeyen önermeler
olduğunu kanıtlamıştır.
• Yine o da Gödel’in yaptığı gibi “P=P durmaz” gibi bir önermeyi Turing makinasında çözmeye çalışır.
Haliyle eğer çözerse, yani program durursa, kendi kendinin durmayacağını iddia ettiği için bir çelişki
ortaya çıkar. Bu yüzden program durmaz.
• P’nin değilini aldığımızda yine aynı çelişki ortaya çıkar. Yani iki karşıtının iç içe geçmiş halidir.
Durma problemi veya aksiyomatik sistemin bu kararlaştırılamayan olarak bahsedilen önermeleri
aslında yapay zekanın insan seviyesine çıkamayacağını düşünen bir çok bilim adamının
(J.R.Lucas, P.Penrose) ana argümanıdır.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 16

17. Alan Turing
Turing Testi
Denek, yazılı sorularına verilen yazılı cevaplarla karşısındaki A ve B oyuncularından hangisinin insan,
hangisinin bilgisayar olduğunu tahmin etmeye çalışıyor.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 17

18. Von Neuman
• John Von Neumann; 1903 - 1957 (Yahudi) Macar asıllı Amerikalı matematikçi, fizikçi, bilgisayar bilim
adamı ve bilge. Dünyaya gelmiş en büyük matematikçilerdendir. 20. yüzyılın dehalarından.
• Matematik (matematiğin temelleri, fonksiyonel analiz, ergodik teori, vb.)
• Temsil teorisi, operatör cebirleri, geometri, topoloji ve sayısal analiz),
• Fizik (kuantum mekaniği, hidrodinamik ve kuantum istatistiksel mekaniği),
• Ekonomi (oyun teorisi),
• Hesaplama (Von Neumann mimarisi, doğrusal programlama, kendi kendini kopyalayan makineler, stokastik
hesaplama) ve istatistikler.
• Oyun kuramının, bilgisayar biliminin öncüsü günümüz bilgisayarlarının fikir babasıdır.
• 1950'lerde cellular automata teorisini geliştiren bilimadamı
• "kendi kendini kopyalayabilen program" fikrini ortaya atarak bir anlamda viruslerin fikir babaligini
yapmış kişi.
• von neumann makinaları denilen ve bir işlemi yaparken kendi kendisini kopyalayarak devasa
büyüklükte işleri kısa zamanda bitirebilen makinalar fikri de kendisine aittir.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 18

19. Von Neuman
İlk Bilgisayar ENIAC
• İlk elektronik hesaplayıcı olan “ENIAC”ı 1945’te savaş sona
erene kadar ordu için tamamlamıştı.
• Uzun araştırmalar sonucu harika makinesi “MANIAC”
(Matematiksel Analizci, Nümerik Integralci ve Computer), insanların
hizmetine hazırdı. Öyle ki bu makine önceleri birkaç yıl alan bir
problemi bir saatte tamamlayabiliyordu. NORC (Noval Ordinanse
Research Computer - Askeri Düzeni Araştırma Bilgisayarı) von
Neumann’ın ikinci bilgisayarıydı. Bu hünerli makine yirmi dört
saatlik bir hava tahminini birkaç dakikalık zamanda verebiliyor,
yerkürenin özü hakkında bilgi kaydedebiliyordu. Atlantik ve Pasifik
Okyanusları’nın med ve cezir hareketlerini hesaplayabiliyor ve
askeri manevra problemlerini çözebiliyordu.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 19

20. Von Neuman
Mimarisi
Daha sonraki yıllarda harvard mimarisi
geliştirilmiştir. bu mimaride veri belleği ile
komut belleği birbirinden ayrı iki bellek
olarak tasarlanmıştır. Böylece hem
kullanıcıların komut belleği ile içli dışlı olması
engellenmiş, hem de veri ve komutun farklı
yollardan (bus) taşınmasına olanak
sağlamıştır.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 20
• Temel işlevleri içinde barındıran ve temel
donanıma müdahale edilmeden
programlanabilen bilgisayar fikrinin sahibi,
modern bilgisayarların babasıdır.
• Geliştirdiği bilgisayar mimarisinde veri belleği ile
komut belleği aynı bellek içerisindedir.
• Bugünkü bilgisayar sistemlerinin çoğunda
kullanılan CPU, bellek, IO birimi üçlemesini
tanımlamıştır.

21. Yapay Zeka TeKNİKLERİ
• Uzman Sistemleri (US)
• Bulanık Mantık (BM)
• Yapay Sinir Ağları (YSA)
• Genetik Algoritma (GA)
• Karınca Algoritmaları
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 21

22. Yapay Zeka Teknikleri
Uzman sistemler
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 22
• Uzman sistemler, çözümü bir uzmanın bilgi ve yeteneğini gerektiren problemleri, bilgi ve mantıksal
çıkarım kullanarak o uzman gibi çözebilen sistemlerdir. Yani problemi çözmede uzman kişi veya
kişilerin bilgi ve mantıksal çıkarım mekanizmasının modellemesi amaçlanmaktadır.
• Uzman sistemlerde, bilgiler depolanıp daha sonra bir problemle karşılaşıldığında bu bilgi üzerinden
yapılan çıkarımlarla sonuçlara ulaşılmaya çalışılmaktadır. Böylelikle insan zekasının muhakeme
etme sürecine, bilgisayarın kesinlik ve hızının katılması amaçlanmaktadır

23. Yapay Zeka Teknikleri
Genetik algoritmalar
• Genetik algoritmalar, evrim teorisinin dayandığı temel prensiplerinden olan doğal seçilim ile en iyi
bireylerin hayatta kalması ilkesini taklit eden bir tekniktir. Burada yapılan, en iyi çözümün pek çok
çözüm seçeneği içinden arama yapılarak belirlenmesidir.
• Rassal arama teknikleri ile eldeki mevcut çözümlerden hareketle en iyi çözüme ulaşılmaya
çalışılmaktadır.
• Basit bir genetik algoritmanın işlem adımları; problemin olası çözümlerinin dizilere (kromozomlar)
kodlanarak çözüm yığınının oluşturulması, kromozomların çözüme yaklaşma başarısının uygunluk
fonksiyonu ile değerlendirilmesi, genetik parametrelerin belirlenmesi, seçim stratejisi ve
mekanizmaları, genetik operatörler ve durdurma kriteri olarak sıralanabilir.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 23

24. Yapay Zeka Teknikleri
Bulanık Mantık
• "Atahan uzun bir çocuktur"."Elif güzel bir kızdır". "100,
1’den çok daha büyük bir sayıdır"."Bu yaprak
kırmızıdır". Bunlar, klasik mantık sistemleriyle
doğruluğundan söz edilebilmesi güç cümlelerdir. Çünkü
‘uzun’, ‘güzel’, ‘büyük’, ve hatta ‘çok daha’, açık bir
şekilde tanımlanmamış, belirsizlik içeren sözcüklerdir.
Fakat, bu şekilde açıkça tanımlanmamış kavramlar
insanın düşünmesinde önemli rol oynarlar.
• İnsan nedensellemesinin gücü ve özü, bu tür belirsizlik
içeren kavramları, doğrudan kavrayabilmesi ve
kullanabilmesinde yatar.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 24

25. Yapay Zeka Teknikleri
Bulanık Mantık
• Klasik mantık sistemleri, sadece belirli koşullarda oluşan, kesin doğruluk değerleri ‘doğru’ ya da
‘yanlış’tan birisine sahip önermelerle ilgilenirler. Belirsizlikle ilgilenmezler. Öyleyse, bu tür
cümlelere, akılcı doğruluk değerleri nasıl verebiliriz ?
• Yanıtı, sürekli veya dereceli biçimde bir doğruluk, yani ‘bulanık’ doğruluk kavramını kullanmak.
Bulanık doğruluk kavramı, sıradan doğruluk kavramıyla benzerlikler gösterir, fakat daha geneldir,
ve uygulama alanı daha geniştir, belirsizliğin, doğruluk ölçütünün keskin bir şekilde
tanımlanmamasından kaynaklanan durumlardaki problemlerle uğraşmak için doğal bir yol sağlar.
• Bilinen geleneksel var-yok mantığında (Boolean Mantığı) bir eleman bir kümenin ya elemandır
yada değildir.(0 veya 1). Bu tür kümelere keskin küme denir. Örneğin yaş kavramını ele alalım; 0-
30 yaş arası genç, 30-50 yaş arası orta yaşlı, 50'den yukarısı yaşlı olarak tanımlanmıştır.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 25

26. Yapay Zeka Teknikleri
Bulanık Mantık
Üyelik Ağırlık Derecesi:
• Bu kümeleme işlemine göre 29.5 yaşındaki bir insan genç sayılırken 30.5 yaşındaki bir insan orta
yaşlı sayılmaktadır. Kontrol sistemlerinde bir denetleyici için bu durumu ele alırsak, fiziksel
büyüklüklerin oluşturduğu kümeler birbirinden böyle keskin çizgilerle ayrılmışsa, denetim çıkışında
ani değişiklerin olması kaçınılmazdır. Örneğin sıcaklık denetimi yapan bir ON/OFF denetleyicide,
soğuk-sıcak sınırı 30 C'de ise 29.9 C soğuk olarak algılanırken 30.1 C sıcak olarak algılanacak ve
ısıtma soğutma işlemleri çok ani değişiklerle gerçekleşecektir ki bu istenmeyen bir durumdur.
• Yukarıda açıklananlara zıt olarak bulanık mantık, keskin mantığın açık/kapalı, soğuk/sıcak,
hızlı/yavaş gibi ikili kavramları yerine az açık, normal açık, çok açık gibi ara kavramlar da
tanımlayarak ve her değere bu kümeler içinde bir üyelik derecesi vererek gerçek dünya ile daha iyi
bağdaşan uygun bir mantık oluşturur. Örneğin yine yaş konusu ele alırsak, 30 yaşındaki bir insan
pek genç sayılamayacağı gibi pek orta yaşlıda sayılmayabilir. Bu durumlarda bazen genç bazen
orta yaşlı terimi uygun düşebilir. İşte bulanık kümeler aşağıdaki şekilde görüldüğü gibi yaş gibi
kavramları dereceli olarak tanımlamaya imkan verir.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 26

27. Yapay Zeka Teknikleri
Yapay Sinir Ağları
• İnsan beyninin temel işlem elemanı ve sinir sisteminin en basit
elemanı olan nöron ve bu nöronlar arası bağlantılara şekilsel ve
işlevsel olarak benzeyen bir yapay sinir ağı, bu haliyle adeta
biyolojik sinir sisteminin basit bir simülasyonudur.
• Biyolojik sinir sisteminin matematiksel bir modeli olarak da
tanımlanabilecek olan yapay sinir ağı, birbirleri ile bağlantılı
yapay sinir hücrelerinin oluşturduğu bir sistem ile biyolojik sinir
sisteminin bilgiyi depolama, kullanma ve işleme yeteneklerini
taklit etmeyi ve insan gibi karar verebilen ve muhakeme yeteneği
olan zeki sistemler elde etmeyi amaçlar. Biyolojik sinir
ağlarındaki sinir hücrelerine karşılık, yapay sinir ağında da yapay
sinir hücreleri vardır.
• Her yapay sinir hücresinin temel elemanları; girdiler, ağırlıklar,
toplama (birleştirme) fonksiyonu, transfer (aktivasyon)
fonksiyonu ve hücrenin çıktısıdır.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 27

28. Yapay Zeka Teknikleri
Yapay Sinir Ağları
• Yapay sinir hücreleri katmanlar şeklinde birleşerek yapay sinir ağını oluştururlar. Yapay sinir ağında
katmanlar girdi katmanı, çıktı katmanı ve bu ikisinin arasında bulunan gizli katman(lar)dır. Her bir
katman nöronlardan oluşmaktadır. Girdi ve çıktı katmanındaki nöron sayısı, bağımsız ve bağımlı
değişkenlerinin sayısı ile belirlenmekte iken, gizli katmandaki katman sayısı ve her bir gizli
katmanda bulunacak nöron sayıları, en iyi performansı verecek şekilde kullanıcı tarafından
belirlenmektedir.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 28

29. Yapay Zeka UYGULAMALARI
• Uzman Sistemleri (US)
• Bulanık Mantık (BM)
• Yapay Sinir Ağları (YSA)
• Genetik Algoritma (GA)
• Karınca Algoritmaları
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 29

30. Yapay Zeka uygulamaları
Uzman Sistemler
- Teşhis
- Süreç kontrol
- Tıp
- Telekomünikasyon
- Elektronik veri hareketi sistemleri
- Elektrik ve elektronik mühendisliği
- Bilgisayar konfigürasyonu
- Medikal tedavi
- Robotik uygulamaları
Karınca Algoritmaları
- Telekomünikasyon sistemleri
- Minik robotlar
- Petrol tankerlerinin rotalarının oluşturulması
- Haberleşme ağlarında kullanılan yönlendirici
sinyallerin en kısa rotadan gönderilmesi
- Trafik sıkışıklığının önlenmesi
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 30

31. Yapay Zeka uygulamaları
Bulanık Mantık
• Çamaşır ve Bulaşık makinesi
• Buzdolabı, Elektrikli Süpürge
• Fırın/Kızartıcı, Mikrodalga fırın
• Klima Denetimi, Isı Denetimi
• Kamera, Televizyon
• Elektrikli Tıraş Makinesi
• Tost makinesi, Şarj cihazı,
• Trafik lambaları
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 31
• Otomatik iletim hatları
• Füzeler, Robot kolları
• Otomasyon ve akıllı kontrol sistemleri
• Oto elektroniği, fren sistemleri
• Akıllı ev ve bina sistemleri
• Asansör denetimi, Avuç içi bilgisayar
• Fotokopi makinesi, Fotoğraf makineleri

32. Yapay Zeka uygulamaları
Yapay Sinir Ağları
Tıp
- Sağırlar için ses analizi,
- Ameliyat görüntüleme
- İlaçların yan etkilerinin analizi
- X-ışınlarını okuma
- Epileptik felcin nedenlerini anlama
Askeri
- Radar sinyallerini anlama
- Yeni ve gelişmiş silahlar yaratma
- Keşif yapma
- Kıt kaynakların kullanımını
- optimize etme
- Hedef tanıma ve izleme
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 32
Diğer Uygulamalar
- Robotik uygulamaları
- Görüntü tanıma
- Ses tanıma
- Robot ve kontrol sistemlerini otomatikleştirme
- İmalat kalite kontrolü
- Üretim işlem kontrolü

33. Yapay Zeka uygulamaları
Genetik Algoritmalar
Optimizasyon
- Devre tasarımı
- Fabrika-üretim planlaması
Otomatik Programlama
- Bilgisayar programları yardımıyla network sıralaması
- Makine öğrenmesi:
- Robot sensörlerinde
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 33
Diğer
- Haberleşme şebekleri tasarımı
- Elektronik devre dizaynı
- Görüntü ve ses tanıma
- Veri tabanı sorgulama optimizasyonu
- Uçak tasarımı
- Fiziksel sistemlerin kontrolü
- Gezgin satıcı problemlerinin çözümü
- Optimal kontrol problemleri
- Asansör kontrol sistemi

34. Yapay Zeka
Makine öğrenimi, Derin öğrenme
• Yapay Zeka, 1950’lerde açığa çıkmış olup, makinaların insanlar
kadar kabiliyetli bir şekilde bazı işlemleri yapabilmesidir. Zayıf
yapay zekalar sadece programladığınızı yerine getirirken
kuvvetli yapay zekalar algoritmik hesaplarda bulunarak
programladığınızı iyileştirebilen, hatalardan öğrenebilen
sistemlerdir.
• Makine öğrenimi, 1980’lerde açığa çıkmış olup veri
madenciliğin kullanılması ile beraber daha popüler hale
gelmeye başlamıştır. Sunmuş olduğunuz veriler ve
parametreler ile benzetimler yaparak, sizden daha iyi
tespitlerde bulunan, programlamadıklarınızı da açığa
çıkarabilen, kendi kendini eğitebilen sistemlerdir.
• Derin öğrenme, 2010’lu yıllarda kullanılmaya başlanmış, büyük
veri denizi ile tek bir katmanda değil, birçok katmanda makine
öğreniminde kullanılan hesapları tek bir seferde yapan, makine
öğreniminde tanımlamanız gereken parametreleri bile kendisi
keşfeden, belki de daha iyi parametreler ile değerlendirmelerde
bulunabilen bir sistemdir.
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 34

35. Yapay zeka teknikleri ve uygulamaları
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 35

36. AI Sensors
• When you think of the plethora of applications for sensors, one cannot avoid seeing an AI potential
in each. The technology may not inspire many unique or novel sensors, but it will generate a
massive demand for sensors of all types. And with the need for compact designs, sensor fusion will
become more the norm than the application specific.
• rtificial Intelligence applications will employ every type of sensor.
• The list of AI applications is extremely long, but the types of sensors they will require is not
comparable in terms of length. Also remember, certain sensor types have several different names,
making the list even shorter. The top 10 includes:
• Pressure sensors
• Position sensors
• Temperature sensors
• Optical sensors
• Current & Voltage sensors
• Flow sensors
• Chemical sensors
• Gas sensors
• Torque, Strain, Gage & Force sensors
• Velocity sensors
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 36

37. Günümüzde Yapay Zeka uygulamaları
• Arabalar
• Sürücüsüz araçlar
• Ses Tanıma
• Otomatik park etme
• Bankacılık
• Dolandırıcılık Tespiti
• Robotbilim
• Bilgisayarlı Görü
• Yol Planlama
• Cep Telefonları
• Ses Tanıma
• İnternet
• Arama Motorları
• Sohbet Robotları
• Güvenlik
• Yüz Tanıma
• Parmak izi Tanıma
• İris tanıma
13.10.2018 M.Oktay ELDEM 37