Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

MESLEKİ TERMİNOLOJİ Artificial Intelligence YAPAY ZEKA.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "MESLEKİ TERMİNOLOJİ Artificial Intelligence YAPAY ZEKA."— Sunum transkripti:

1 MESLEKİ TERMİNOLOJİ Artificial Intelligence YAPAY ZEKA

2 İçerik Yapay Zeka nedir? Yapay Zeka Mümkün mü? YZ’nin tarihçesi YZ’nin başarıları Arama Algoritmaları (Search) Makine Öğrenme Algoritmaları (Machine Learning) Uzman sistemler (Expert Systems)

3 Yapay Zeka - Tanımlar Minsky: –“The science and engineering of making intelligent machines.“ – “İnsanlar tarafından yapıldığında zeka gerektiren şeyleri makinelere yaptırma arayışıdır.”

4 Yapay Zeka - Tanımlar Chris Riesbeck: –Artificial Intelligence is the search for the answer to the fundamental question: Why are computers so stupid? –“Şu temel soruya cevap aramaktır: Bilgisayarlar neden bu kadar aptal?”

5 Yapay Zeka - Tanımlar Genel Tanım –A.I. is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better –“Şu anda insanların daha iyi yaptığı şeyleri bilgisayarlara yaptırma çabasıdır”

6 Tarihçe 5 th c B.C. Aristotelian logic invented 1642 Pascal built an adding machine 1694 Leibnitz reckoning (hesaplama) machine

7 Tarihçe 1834 Charles Babbage’s Analytical Engine Ada writes of the engine, “The Analytical Engine has no pretensions whatever to originate anything. It can do whatever we know how to order it to perform.” The picture is of a model built in the late 1800s by Babbage’s son from Babbage’s drawings.

8 Tarihçe Frankenstein creates the fiend - illustration by Bernie Wrightson (© 1977) The original story, published by Mary Shelley, in 1818, describes the attempt of a true scientist, Victor Frankenstein, to create life. novel.htm

9 Tarihçe m

10 Tarihçe Joseph Faber's Amazing Talking Machine ( 's). The Euphonia and other early talking devices are described in detail in a paper by David Lindsay called "Talking Head", Invention & Technology, Summer 1997, From MULACRA/euphonia.html About this device, Lindsay writes: It is "... a speech synthesizer variously known as the Euphonia and the Amazing Talking Machine. By pumping air with the bellows... and manipulating a series of plates, chambers, and other apparatus (including an artificial tongue... ), the operator could make it speak any European language. A German immigrant named Joseph Faber spent seventeen years perfecting the Euphonia, only to find when he was finished that few people cared."

11 Tarihçe 1848 George Boole The Calculus of Logic (Mantığın Hesabı) 1900 Hilbert’s program and the effort to formalize mathematics (Matematiğin formalleşmesi) 1931 Kurt Gödel’s paper, On Formally Undecidable Propositions (Formalleştirilemeyen Önermeler) İnsanların doğruluğunu bildiği ama makinelerin bunu ispatlayamadığı doğrular vardır.

12 Tarihçe 1945 ENIAC The first electronic digital computer 17,468 vacuum tubes transistors

13 Tarihçe 1949 EDVAC The first stored program computer

14 The Dartmouth Conference and the Name Artificial Intelligence J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester, and C.E. Shannon. August 31, "We propose that a 2 month, 10 man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it."

15 Tarihçe 1950 Alan Turing’s paper, Computing Machinery and Intelligence, described what is now called “The Turing Test” Loebner Prize established. Grand Prize of $100,000 and a Gold Medal for the first computer whose responses are indistinguishable from a human. Thought Experiment Turing Test

16 Thought Experiment Searle ‘s Chinese Room Test İçerdeki insan Çince biliyor mu? Oda Çince biliyor mu? Biliyor gözükmesi yetmez mi? Şöyle bir şekil geldiyse çıkışa x. çekmecedeki şekli koy.

17 Turing - Searle Turing: ‘Makineler düşünebilir mi?’ sorusu felsefi bir yaklaşımdan ziyade deneysel bir yaklaşımla ele alınmalı. Çünkü ilki sonuç vermiyor. Searle – Deneysel bir yaklaşım olamaz. Çünkü bir programı takip eden şey asla düşünemez. ? – İnsanlarda bir programı takip ediyor olabilirler mi?

18 : Güzel Zamanlar Uzman Sistemlerin ortaya çıkışı –Kural tabanlı, sonuçları insanlarca kolaylıkla anlaşılabilen kısıtlı alanlarda uzmanlık görevi gören sistemler (ör: MYCIN, kan enfeksiyonlarının analizi) : Japonya Prolog temelli çalışan zeki makineler üretmek için ‘Fifth Generation’ adlı projesini duyurdu. Amerika ve Avrupa’da geride kalmamak için YZ projelerine büyük paralar yatırdı. Yazılımda yeni klişe: ‘now with AI!’ YZ firmalarının sayısında büyük artış

19 ~ ~1995: YZ Kışı Fifth Generation durduruldu YZ endüstrisinde yeni odak: –İnsanların yerini tamamen alabilecek programlar üretmeye çalışmak yerine; –Uygun problemlere YZ tekniklerini uygulamak –İnsanları destekleyen programlar üretmek

20 Günümüz Deep Blue Garry Kasparov’u 1997’de yendi. Sürücüsüz arabalar (Darpa yarışması, 132 mil) 1991 Körfez savaşında, Amerika tüm lojistik planlamasını YZ yazılımlarına yaptırdı. Mars’ta otonom bir robot Kare bulmacaları çoğu insandan daha iyi çözebilen bir yazılım Proverb

21 Günümüz Kısıtlı alanda konuşma, ses anlayan programlar (Pegasus, seyahat yardımcısı) Tıbbi uzman sistemler doktorları tehdit ediyor. Otomatik Teorem ispatlayıcılar Cerrahi robotları (HipNav)

22 Günümüz SKICAT: Uzay teleskoplarından gelen terabyte’larca görüntü verisinde ilginç nesneleri tanımlayan program, % 94 sınıflandırma başarısı, insan kabiliyetlerinin ötesinde Jupiter: Hava tahmin sistemi Google news: Canlı gazete oluşturan sistem Araştırma makalelerini otomatik olarak sınıflayıp indeksleyen arama motoruwww.citeseer.com

23 Postahanelerde otomatik adres tanıma ve mektup kümeleme Bankalarda –İmza doğrulama sistemleri –Otomatik kredilendirme kararları –Kredi kartı yolsuzluklarını otomatik belirleyebilme İnternet: Web’de gezinti dizinden yaş, cinsiyet, lokasyon tahmini Dijital Kameralar: Otomatik yüz bulma ve odaklanma Bilgisayar oyunlarında zeki ? karakterler Günümüz

24 AI çalışmalarında karşılaşılan sürprizler İnsanlar için zor, makineler için kolay görevler: –Satranç –Taşıma planlama –Havayollarında uçuş saatlerini planlama –Fraud (internette kredi kartı yolsuzluğu) tanıma –Teorem ispatlama –Kare bulmaca

25 AI çalışmalarında karşılaşılan sürprizler İnsanlar için kolay, makineler için zor görevler: –Konuşma tanıma –Yüz tanıma –Beste / resim yapma –Motor aktiviteler (yürümek) –Dil anlama –Dünya bilgisi (Ör: Balıkların kaç ayağı var?)

26 Doğal Zeka: Özgün fikirler üretir Tecrübelerini konudan konuya aktarabilme Adaptasyon Bilinçli çaba olmadan modelleri öğrenebilme Yapay Zeka: Daha kalıcı Kopyalanabilir Geniş kitlelere yayımlanabilir Daha ucuz Her zaman tutarlı İşleyişi belgelenebilir

27 ARAMA ALGORİTMALARI Search Algorithms

28 Gezgin Satıcı Problemi Travelling Salesman Problem

29 Gezgin Satıcı Problemi

30 Problemin karmaşıklığı n! Önerilen en iyi algoritmanın karmaşıklığı ise Az şehirli problemlerde çözüm kolay. Şehir sayısı arttıkça çözümü bulmak imkansızlaşıyor.

31 Gezgin Satıcı Problemi

32 Kör / Mekanik / Bilgisiz / Blind / Uninformed Arama Stratejileri Enlemesine Arama / Breadth-first search Düşük Maliyetli Arama / Uniform cost search Derinlemesine Arama / Depth-first search Sınırlı Derinlikte Arama / Depth-limited search Artan Derinlikli Arama / Iterative deepening search Çift Yönlü Arama / Bidirectional search

33 Enlemesine Arama Breadth-first search Gerçekleştirmek için: Kuyruk, ilk giren ilk çıkar

34 İki Yönlü Arama Bidirectional Search İleri ve geri aramaların her biri sadece yarım yol gider. Enlemesine arama yapılır. Complete? Evet Time? O(b d/2 ) Space? O(b d/2 ) Optimal? Eğer tüm maliyetler eşitse Evet B A

35 SEZGİSEL YÖNTEMLER Heuristic Methods Genetik Algoritma –Genetic Algorithm Benzetim Tavlaması –Simulated Annealing Tabu Arama –Tabu Search Karınca Kolonisi Algoritması –Ant Colony algorithm Parçacık Sürü Optimizasyonu –Partial Swarn Optimization Yapay Bağışıklık Algoritması

36 Sezgisel Metotlar Karınca Kolonisi Genetik Algoritma

37 PSO Benzetim Tavlaması

38 MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI Machine Learning

39

40 ÖĞRENME YÖNTEMLERİ Öğretmenli öğrenme –Supervised Learning Öğretmensiz öğrenme –Unsupervised Learning Zorlamalı öğrenme –Rainforcement Learning

41 YAPAY SİNİR AĞLARI YSA Artificial Neural Networks ANN

42

43 UZMAN SİSTEMLER Expert Systems Özel bir konuda bilgili bir uzmanın bilgilerinin makinelere aktarılmasıyla, söz konusu uzman kişi yerine tıpkı onun gibi karar verebilen yazılımlardır.

44 UZMAN SİSTEMLER Expert Systems Uzmandan bilgileri almak çoğu zaman zordur. Alınması gereken bilgileri belirlemek zordur. Mümkün çıkarılacak sonuçlar çok çok fazla olduğu için işimize yarayacak sonucu arayıp bulmak zordur. Uzman bilgileri kesin kanaatlere dayanmadığı için bu bilgileri modellemek zordur.

45 BULANIK MANTIK Fuzzy Logic 1965 de Lütfü Askarzade önerdi. Batı toplumu bu yaklaşıma hep mesafeli durdu. Fakat doğu da güzel uygulama alanı buldu. İnsanın karar verirken kullandığı keskin olmayan kümeler kullanmasına dayalı bir algoritmadır.

46 BULANIK MANTIK Fuzzy Logic Uzmanla beraber bulanık kümeler belirlenir. Uzmandan alınan bulanık sözel bilgiler bu kümelere göre işlenir. Çıkan bulanık sonuç durulaştırılır.

47 Bilmeniz Gerekenler Artificial Intelligence Genetic Algorithm Aristotelian logicPartial Swarm Optimization Formal mathematicsAnt Colony algorithm Vacuum tubes transistors Machine Learning Thought ExperimentSupervised Learning Turing TestUnsupervised Learning Chinese Room TestRainforcement Learning Artificial Neural Networks Heuristic Methods Search Algorithms Expert Systems Travelling Salesman ProblemFuzzy Set Blind SearchFuzzy Logic Breadth-first searchCrisp Logic


"MESLEKİ TERMİNOLOJİ Artificial Intelligence YAPAY ZEKA." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları