2.2 – Yapay Zeka’nın Mantığı

Yapay Zeka, insan benzeri düşünme ve problem çözme yeteneklerini bilgisayar sistemlerine kazandırmak amacıyla geliştirilen bir teknolojidir ve insanlara yardımcı olmayı amaçlar. Yapay Zeka’nın temelinde, matematiksel modeller, istatistik ve bilgisayar bilimi yer alır. Bu teknolojiler, bilgisayarların karmaşık görevleri gerçekleştirebilmesi, büyük veri setlerini analiz edebilmesi ve öğrenme yetenekleri kazanabilmesi için kullanılır.

Yapay Zeka’nın mantığı, verilerin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesine dayanır. İlk adımda, veriler çeşitli kaynaklardan toplanır ve bu veriler üzerinde analizler yapılır. Analizler sonucunda, verilerin içindeki desenler ve ilişkiler tespit edilir. Bu ilişkilerden kasıt, mesela bir arabanın fiyatını tahmin edicez diyelim bu arabanın fiyatı arabanın özelliklerine yani hızı, modeli ve senesi gibi değişkenlere bağlıdır ve mesela hızı maksimum 100 olan bir araba muhtemelen 800.000 TL’dir deriz aslında biz burada ne yaptık arabanın hızıyla fiyatı arasındaki ilişkiye göre fiyatı tahmin ettik. Bu ilişkiler Yapay Zeka’nın belli durumlara göre karar vermesini sağlar.

Makine öğrenimi, Yapay Zeka’nın önemli bir alt alanıdır ve bilgisayarların verilerden öğrenmesini sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, belirli veri setlerindeki verileri Yapay Zeka’ya öğretmek için kullanır. Makine öğrenimi algoritmaları çok karmaşık matematiksel yöntemler kullanır ve bu yöntemler her veri setinde işe yaramayabilir bu yüzden çok fazla makine öğrenmesi algoritması vardır ve her biri farklı veri setlerinde kullanılır. Bu süreçte algoritmaların doğruluğu ve performansı sürekli olarak değerlendirilir ve iyileştirilir. Böylece, bilgisayarlar zamanla daha doğru ve etkili kararlar alabilir hale gelir.

Doğal dil işleme (NLP), Yapay Zeka’nın bir başka önemli alt alanıdır ve bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlar. NLP, metin ve konuşma verilerini analiz ederek, bilgisayarların bu verileri kendileri için anlamlı bilgiye dönüştürmesini mümkün kılar. Bu sayede, bilgisayarlar insanlar ile daha doğal ve etkili bir şekilde iletişim kurabilir. Örneğin, sesli asistanlar ve ChatGPT gibi sohbet botları, NLP tekniklerini kullanarak kullanıcıların sorularını yanıtlar ve çeşitli görevleri yerine getirir.

Derin öğrenme de makine öğrenmesi gibi Yapay Zeka’nın bir alt dalıdır ve çok daha karmaşık yöntemler kullanır ve bu alt dalın da kendi algoritması vardır ve bunun adı çok katmanlı yapay sinir ağlarıdır. Derin öğrenme algoritmaları, büyük veri setleri üzerinde eğitilir ve bu verilerdeki ilişkileri öğrenir. Bu sayede, bilgisayarlar birçok alanda çok daha yüksek performans gösterebilir.