Her Türlü Yapay Zekayı Anlamak

Yapay zeka

Disiplinlerarası bir bilim dalı olan yapay zeka, İnsan zekası aracılığıyla görevleri yerine getirme yeteneğine sahip makinelerin geliştirilmesine odaklanır. Makinelerde insan zekasının simülasyon sürecini ifade eder. Sistemler, insan davranışlarını ve eylemlerini taklit etmek için özel olarak eğitilmiş ve buna göre programlanmıştır. Öğrenme, akıl yürütme ve algılama, yapay zekanın hedefleridir. AI, aşağıdakiler gibi çeşitli endüstrilerde kullanılır; sağlık, finans vb. yapay zekayı verimli bir şekilde uyguluyor.

Farklı AI türlerini keşfetmek, mevcut türlerin ve gelecekteki türlerde AI ile ilgili zorlukların net bir görünümünü sağlayacaktır.

AI nasıl sınıflandırılır?

Yapay zekanın temel amacı, insan zeka sürecini taklit etmektir. Bu nedenle, AI sınıflandırması için kullanılan kriterler, bir AI sisteminin insan yeteneklerini kopyalayabilme derecesidir. Bu nedenle, benzer verimlilikle daha fazla insan benzeri işlevler gerçekleştirebiliyorlarsa , modeller daha gelişmiş AI türleri olarak kabul edilir. Öte yandan, sınırlı performans ve işlevselliğe sahip olan AI türleri, daha az gelişmiş bir AI türü olarak kabul edilir.

Çoğunlukla yapay zeka, genel olarak iki kategoriye ayrılabilir: yeteneklere dayalı ve işlevlere dayalı.

Yapay zeka türleri

İ). Tip 1 AI: Yeteneklere dayalı

1. Zayıf AI veya dar AI (Yapay Dar Zeka, ANI)

• Herhangi bir özel görev zeka ile gerçekleştirilecekse, dar yapay zekanın geldiği yer burasıdır. Dünyadaki en yaygın AI türüdür.
• Model yalnızca eğitildiği bir görevi gerçekleştirebildiğinden, dar AI aynı zamanda Zayıf AI olarak da adlandırılır. Alanının ötesinde performans gösteremez.
• Dar bir AI'nın en iyi örneklerinden biri, önceden tanımlanmış bir dizi işlev üzerinde çalışan Apple Siri'dir.
• Dar bir yapay zekaya başka bir örnek, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi bir uzman sistem yaklaşımıyla birleştiren IBM Watson süper bilgisayarıdır.
• Dar AI örnekleri arasında satranç oynama, konuşma tanıma vb.

2. Genel AI (yapay genel zeka)

• İnsanlara benzer herhangi bir entelektüel görev, bu tür AI tarafından gerçekleştirilebilir.
• Modelin geliştirilmesinin ardındaki fikir, daha akıllı, insan gibi düşünebilen ve akıllı bir sistemin var olması gerektiği gerçeğinde yatmaktadır.
• Şu anda, böyle bir sistemin varlığı yoktur. Bununla birlikte, araştırmacılar böyle bir AI sisteminin geliştirilmesine odaklanmıştır.

3. Süper AI (Yapay Süper Zeka)

• Bu tür AI, sistemin bilişsel özelliklerin yeteneği aracılığıyla insanlardan çok daha iyi herhangi bir görevi yerine getirebileceği genel AI'nın bir sonucudur.
• Süper AI'nın özellikleri arasında planlama, öğrenme, bir bulmaca çözme, ayarlamalar yapma vb. Yer alır. Hepsi kendi başına.
• Bir süper AI sisteminin geliştirilmesi hala bir zorluktur ve varsayımsal bir AI kavramıdır.

II). Tip 2: İşlevselliğe göre

1. Reaktif makineler

• Temel işlevleri yerine getiren en basit yapay zeka şeklidir. Bunlar aynı zamanda sınırlı bir yeteneğe sahip en eski AI biçimleridir.
• Bu yapay zeka türünde hiçbir öğrenme türü söz konusu değildir. Model, bazı girdilere tepki olarak bazı çıktılar üretir. Herhangi bir girdinin depolanması yoktur ve bu nedenle “öğrenme” yeteneği yoktur.
• Model, insan zihninin çeşitli uyaranlara tepki verme yeteneğine dayanmaktadır. Mevcut eylemlere karar vermek için kullanılacak geçmiş deneyimler yoktur.
• Sınırlı sayıda girdiye karşı otomatik yanıt için bu tür AI modelleri tercih edilebilir.
• Reaktif makineler sadece programlandıkları göreve karşı çalışabilirler. Bunun ötesinde, makineler dünya hakkında hiçbir bilgileri veya kavramları olmadığı için performans gösteremezler.
• Bu tür yapay zeka modellerinin özelliklerinden biri, makinelerin, görevlerin yürütüldüğü yer ve zamandan bağımsız olarak programlandıkları şekilde her zaman aynı şekilde davranmalarıdır.
• Reaktif makinelerle hiçbir büyüme ilişkilendirilmez, yalnızca yinelenen eylemlerde ve davranışlarda durgunluk vardır.

Yapay zeka örnekleri , IBM'in 1997'de Grandmaster Garry Kasparov'u yenen bir oyun makinesi olan IBM'in satranç oynayan süper bilgisayarı Deep Blue'da bulunabilir. Makine, bir satranç tahtasındaki parçaları tanımlayabilir ve bir sonraki hamlesini tahmin etme yeteneğine sahip olabilir. . Ardından, olasılıklar kümesinden en uygun hareketi seçer. Bu makine, mevcut bilgisini geçmişe dair herhangi bir kavram olmadan kullanır.

2. Sınırlı hafıza

• Yapay zekanın sınırlı bellek türü, önceden öğrenilmiş bilgilerden, depolanmış verilerden veya olaylardan bilgi türeten modelleri içerir.
• Reaktif makinelerin yeteneklerine ek olarak, sınırlı bellek, geçmiş verilerden öğrenerek karar verme yeteneğine sahiptir. Bu tür AI, önceki verileri veya önceki tahminleri saklama sürecini içerir. Bu veriler nihayetinde daha iyi tahminler yapılmasına yardımcı olur.
• Modeller yüksek hacimli eğitim verileriyle eğitilir. Bu veriler daha sonra gelecekteki problemleri çözmek için kullandığı sistemin hafızasında referans model olarak saklanır.

Bu tür yapay zeka uygulamaları sanal asistanlarda, sohbet robotlarında vb.

Sınırlı hafıza uygulaması, kendi kendini süren araba kavramıyla açıklanabilir.

• Kendi kendini süren arabalar, diğer arabaların hız ve yönünü gözlemler gibi geçmişe bakar. Bu, bir kerede elde edilmez, ancak zaman içinde belirli nesneleri tanımlama görevini gerektirir.
• Şerit işaretleri, trafik ışıkları, yol kavisleri vb. ile birlikte yukarıda belirtilen bilgiler zaten arabalara önceden programlanmıştır. Bu bilgilerle, sürücüsüz arabalar ne zaman şerit değiştireceklerine veya çarpmalardan kaçınacaklarına vb. karar verebilirler.
• Bilgiler geçicidir ve aracın deneyim kitaplığı olarak kaydedilmez.

Sınırlı bellek tipi AI, üç farklı modelde uygulanmaktadır.

1. pekiştirmeli öğrenme

Bu tür bir model, çevre ile etkileşim yoluyla gelecekteki sonuçları tahmin etmek için makine öğreniminde uygulanır. Deneme ve hata döngülerinden oluşur. Takviye modellerine örnek olarak bilgisayara satranç oynamayı öğretmek dahildir.

2. Uzun kısa süreli bellek (LSTM)

LSTM modelleri, bir sıradaki bir sonraki sonucu tahmin etmede yardımcı olur. Bu nedenle, geçmişteki öğeler, mevcut öğelerden daha az önemli olarak kabul edilir.

3. Evrimsel Üretken Düşman Ağları (E-GAN)

Bu tür bir model, büyüyen bir şeyin sürecini göstererek gelişmeye devam ediyor. Her seferinde belirli bir yol izlemez, bunun yerine değiştirilir. Bu modifikasyonlar, daha iyi veya en az direnç yolunun tahminine yol açabilir. E-GAN modelinin simülasyon süreci, insanların yeryüzündeki evrimine biraz benziyor.

Sınırlı bellek tipi çalışma sistemi

Bu tür bir model iki şekilde çalışır

• model sürekli olarak yeni veriler üzerinde eğitiliyor
• Modelin AI ortamı, modelin otomatik olarak eğitilmesine ve model davranışı üzerinden yenilenmesine olanak sağlar.

Yukarıda bahsedilen iki AI türü pratik olarak bol miktarda bulunmuştur. Bununla birlikte, sonraki iki AI türü, teorik bir kavram veya devam eden çalışma olarak mevcuttur.

3. Zihin teorisi

• Zihin teorisi, insan zihnine eşit karar verme yeteneğine sahip, ancak makineler aracılığıyla yapılan makine öğrenme modellerini temsil eder.
• Araştırmacılar şu anda kavramsal yapay zeka türü olan “Zihin Teorisi”nin yeniliğiyle meşguller.
• Bu tür AI, bir insanın düşünceleri ve duyguları ile etkileşime girer. Bu modeller, insanların düşünce ve duygularının davranışsal çıktıyı etkilediği anlayışını içerecektir. Bu sonuçta “zihin teorisinin” düşünce sürecini etkiler.
• İnsan etkileşiminin önemli faktörlerinden biri sosyal etkileşimdir. Bu nedenle, varsayımsal makinelerin duygusal çıktıları ve davranışları tanımlaması, anlaması, saklaması ve hatırlaması gerekirken bunlara nasıl yanıt vereceklerini de bilmeleri gerekecektir.
• İnsanlardan elde edilen bilgilerle makineler bunu kendi öğrenmelerine uygulayabilecek ve adapte edebilecektir. Sonuç olarak, farklı durumlarla nasıl iletişim kuracaklarını ve nasıl tedavi edeceklerini bileceklerdir.
• Son derece gelişmiş bir AI formu.

Şu anda diğer model türleri, Alexa'ya verilen komutlar veya yanlış bir yön gösterdiğinde Google haritalarına bağırma gibi tek yönlü ilişkiler gösteriyor. Yine de, AI modeli öfkeli davranışlara yanıt vermiyor gibi görünüyor. Bunun yerine her seferinde komutana boyun eğiyor. Bu tür AI modeline bir örnek, Hanson Robotics tarafından oluşturulan robot "Sophia"dır. İnsansı bot, farklı yüz ifadeleri gösteren etkileşimleri görme ve bunlara yanıt verme yeteneğine sahiptir.

Zihin teorisi biraz ileri düzeydedir ve daha iyi arkadaş olduklarını kanıtlayacaktır. Bu tür modellerin başlangıç ​​aşamasında olduğu görülmektedir.

4. Kendinin farkında

• Bu yapay zeka türü, henüz pratik olarak geliştirilmemiş ancak yalnızca hikayelerde varlığını sürdüren yapay zekanın son aşamasını temsil etmektedir. Bu tür makineler hala yapay zekanın varsayımsal bir konseptidir, ancak geliştirildiğinde insandan daha akıllı olacaktır.
• Kendini tanımanın yapay zeka modeli, zihin teorisinin kendi kendine güdümlü düşünce ve tepkilere sahip olacağından bir adım daha ileridir.
• Modeller, sistemin bir öz farkındalık durumuna ulaştığı bir noktaya gelişecektir. Nihai AI araştırmalarından biridir
• Modeller yalnızca etkileşimde bulundukları kişilerle duygulara sahip olmayacak, aynı zamanda kendi inançlarına ve arzularına sahip olacaklardır.
• Model, uygarlığın ilerlemesine yol açabilse de, felaket durumlarıyla da sonuçlanabilir. Öz-farkındalık durumlarının elde edilmesiyle, makineler kendini koruma fikirlerine sahip olacaklar. Bu, yapay zekanın bu tür bir yapay zeka tarafından planlar çizerek insanlığı ele geçireceği bir duruma yol açabilir.

Çözüm

Farklı yapay zeka türlerinin geliştirilmesinin arkasındaki ana varsayım , insan zekasının dijital bir bilgisayar tarafından programlanabilen sembolik işlemler şeklinde temsil edilebileceğidir. AI örnekleri , AI modellerinin gerçek dünyayı ne ölçüde algılayabildiğini göstermiştir. Yapay zeka modellerinin varsayımsal kavramlarının daha da geliştirilmesiyle, insan düşüncesinin karmaşıklığını desteklemek için daha gelişmiş makinelere ihtiyaç duyulabilir.

Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programına göz atın. -B Mezunu statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.