Bilim kurgu filmleri içerisinde izlenilen sahneler artık günümüz teknolojisinde gerçekleştirilebilir mi? En önemlisi makineler öğrenebilir mi veya öğrendiklerini geliştirebilir mi gibi birçok soru yapay zekayı tanımlayabilmektedir. Bahtiyar Ergün’e göre makinelerin düşünmesi, karar vermesi ve bu durumu uygulamasının mümkün olacağını belirtmektedir.
Makine öğrenmesi olarak tanımlanan bu sistem genellikle yapay zekanın alt kolu olabilmektedir ve yapay zeka aynı zamanda derin öğrenme, makine öğrenmesi olarak tanımlanan bu sistem ile yapay zeka geliştirilebilecektir. Özellikle makinenin öğrenmesinde birçok algoritma ile beraber özel metotlar kullanılmaktadır ve temelinde büyük veriler bulunur. Bu veriler ile beraber makine öğrenmesi algoritmalarıyla sonuçlar üretilmektedir ve algoritmalar bu sonuçlara göre kendi mantığını oluşturabilir.
Makine Öğrenmesi ile Yapay Zeka Farkı Nedir?
Makine öğrenmesi yapay zeka farkı bakıldığı zaman yapay zeka genellikle insan gibi davranan bir teknoloji düşüncesi olmaktadır ve makine öğrenme algoritmaları büyük veri parternlerini ve değişmezleri bulmaya yönelik olabilir. Bu tarz kendi kendine öğrenme kabiliyetine sahip olan algoritmalar makinelerin veri kümelerinden öğrenim yapmasını sağlar ve bir görevin tamamlanmasının yolunu açan bir dizi adım olmaktadır.
Yapay zeka makine öğrenimi dışında doğal dil işleme, bilgi tabanları ve robotik gibi alanları kapsar. Sembolik mantık sistemleri ile beraber robotik ve evrimsel algoritmalar yapay zeka alanına girmektedir ve bunların hiçbiri makine öğrenimini kapsamaz.
Peki Nasıl Öğreniyor Bu Algoritmalar?
Bahtiyar Ergün, algoritmaların öğrenebilmesi için ham bir veri setine ihtiyaç duyulduğunu söylüyor. Yani Bahtiyar Ergün’e göre ‘’ Bu veriler metin, görüntü, sayısal ölçüm, genetik verisi, sosyal ağlar, kullanıcı puanlaması gibi ihtiyaçlara göre her çeşit veri olabilir.’’ Olduğunu belirtmektedir. Daha sonrasında öğrenme yöntemine göre çeşitli adımların izlenmesi gerekir.
Örnek verilecek olursa bir hasta grubunun sağlık verileri olsun ve bu veriler her hasta için sigara içme durumu, yaş, cinsiyet, şeker hastalığı var mı, daha öncesinde geçirilmiş bir kalp krizi durumu var mı, kolesterol gibi birçok bilgiye dayanarak hastaların kalp krizi geçirme olasılıkları bile tahmin edilebilmektedir.
