Zeka Nedir? Zekayı tanımlama problemi nedir? Zekanın bileşenleri neler? Yapay Zeka nedir? Güçlü Yapay Zeka nedir? Yapay Zeka ekolleri nelerdir? Yapay Zeka.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Eğitim Paradigmaları Dr. Şirin KARADENİZ.
Advertisements

Psikolojinin Konuları
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
Simülasyon Teknikleri
ÜST DÜZEY DÜŞÜNME BECERİLERİNE GÖRE TÜRKÇE DERSİ
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritmalara giriş
YAPAY ZEKA Genel Kavramlar hturgut.com
BİLİMSEL BİLGİNİN ÖZELLİKLERİ VE FEN - TEKNOLOJİ OKURYAZARLIĞI
Konu:4 Atomun Kuantum Modeli
Yeni Programın Öğrenme Yaklaşımı
Çoklu Zeka Kuramı (Theory of Multiple Intelligences)
FELSEFİ BİLGİ NEDİR?.
ÜNİTE 2: KILASİK MANTIK KONU KAVRAM ÇEŞİTLERİ.
Eğitim Psikolojisi Yrd. Doç. Dr. Cenk Akbıyık
JEROME BRUNER ‘İN ÖĞRENME KURAMI
MODELLERDEN ÖĞRENME Enver CANER
Örnek Olay Öğretim Yöntemi
Problem Çözme Becerileri
MANTIK DERSİ AKIL YÜRÜTME YÖNTEMLERİ
ZEKA KURAMLARI VE ÇOKLU YAKLAŞIMLAR
Öğrenme Öğretim sürecinde kullanılan stratejiler genel olarak üç grupta toplanabilir: Pasif öğretim (öğretmen merkezli) Etkileşimli öğretim Aktif öğrenme.
3.Ünite Öğrenme,Bellek,Düşünme DÜŞÜNMENİN YAPITAŞLARI
ÇOKLU ZEKA KURAMI (MULTİPLE İNTELLİGENCE MI TEORY)
Öğretim Modeli : Çoklu Zeka
SLAYTI MUTLAKA SESLİ İZLEYİNİZ… İYİ SEYİRLER…
Durumlu Öğrenme (Situated Learning)
TEMEL KURAM VE AÇMAZLARIYLA BİLGİSAYAR BİLİMİ
TEMEL KURAM VE AÇMAZLARIYLA BİLGİSAYAR BİLİMİ
Öğretim İlke ve Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Cenk Akbıyık
Probleme Dayalı Öğrenme (Problem Based Learning)
Araştırma Yoluyla Öğretim Stratejisi
ÖĞRETİMDE STRATEJİ Ali ÇELiK (Biyoloji).
SONLU ELEMANLARA GİRİŞ DERSİ
HUKUK: kişilerin birbirleriyle ve toplumla olan ilişkilerini düzenleyen ve devlet gücüyle uyulması zorunlu hale getirilmiş kurallardır . Kanunların esas.
BİLGİSAYAR DESTEKLİ EĞİTİM UYGULAMALARI
Karar Bilimi 1. Bölüm.
ARAŞTIRMA TÜRLERİ.
EĞİTİM BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
GELİŞİM VE ÖĞRENME GELİŞİM PSİKOLOJİSİ Ders 4 BİLİŞSEL GELİŞİM
Yanal düşünme Yanal düşünme, problemleri endirekt ve yaratıcı yaklaşımla, hemen belirmeyen ve geleneksel adım adım mantıkla elde edilemeyen gerekçe kullanarak.
MKM 311 Sistem Dinamiği ve Kontrol
ÖĞRETİM STRATEJİSİ, YÖNTEM ve TEKNİKLER
BÖLÜM 1 DÜNYAYI KAVRAMAKBİLGİ KAYNAKLARIBİLİMSEL AÇIKLAMANIN DOĞASIPSİKOLOJİ BİLİMİ Birinci Bölüm Konuları.
Probleme Dayalı Öğrenme
BRUNER’İN BİLİŞSEL GELİŞİM DÖNEMLERİ
TEMEL KURAM VE AÇMAZLARIYLA BİLGİSAYAR BİLİMİ - Sayılabilirlik - Yılmaz Kılıçaslan.
GİRİŞ.
KÜME KAVRAMI 1/24 A B C E Sinan NARMANLI ID :
Prof. Dr. Ahmet Arıkan (Hilal Gülkılık’tan alınmıştır)
BİLİŞSEL GELİŞİM: İYİ SEYİRLER .
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
BİLİŞSEL GELİŞİM.
Bölüm 2 : Yapay Zeka nedir?
Bölüm 1 : Genel Kavramlar
ARAŞTIRMA YÖNTEM ve TEKNİKLERİ
Matematik Öğrenme Bozukluğu/ Güçlüğü
Yapay Zeka Algoritmaları
ÇOKLU ZEKA Hazırlayan Figen BERBER.
Öğr.Gör. Hüseyin TURGUT / Tefenni MYO hturgut.com.
Fen Öğretiminin Genel Amaçları Prof. Dr. Fitnat KAPTAN Arş. Gör. Dr
Makine Öğrenmesinde Yeni Problemler
JEROME BRUNER’in Bilişsel Gelişim Teorisi
Problem Çözme ve Algoritmalar
EĞİTİME GİRİŞ Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
YAPAY ZEKA Genel Kavramlar hturgut.com
Yapay Zeka Nadir Can KAVKAS
PROBLEM ÇÖZME YÖNTEMİ Problem çözme yöntemiyle öğrenme yaklaşımı, bilimsel araştırma yöntemini temel almaktadır. Bu yaklaşımın özü John dewey’ in genel.
KODLAMA ve BECERİLER Dr. Osman EROL.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

Zeka Nedir? Zekayı tanımlama problemi nedir? Zekanın bileşenleri neler? Yapay Zeka nedir? Güçlü Yapay Zeka nedir? Yapay Zeka ekolleri nelerdir? Yapay Zeka Felsefesi nedir?

 Zekaya dair bir çok tanım var!  Bunun nedeni nedir peki?  Zekanın kabul edilebilir bir tanımı nasıl olmalıdır?

 Carnap’ a göre kabul edilebilir bir tanımın özelliği:  Doğurganlık  Sınırlarda kesinlik  Güvenilir olması  Basit

 Cevap son derece basit!  Her bir tanım zekanın belli yönlerini ele alıyor!

 O halde zeka nedir?  Zeka, zihinsel yeteneklere sahip olmaktır.  Zihinsel yetenekler?

 İşte bazı zihinsel yeteneklerimiz:  Dil öğrenme  Dil anlama  Problem çözme  Planlama  Vs…

 Zeka, zihinsel yeteneklere sahip olmaktır.  Peki YZ nedir?  YZ, zekanın sahip olduğu zihinsel yeteneklere sahip yapay bir sistemdir.  Ama YZ için bir çok parametre var:  Zeka’ya sahip başka yaratıklarda var?(ne?)  Bu yapay sistem nedir?(nerede?)  Bunu nasıl başaracağız?(nasıl?)

 Problem çözen, iletişim kurabilen vs… yani zihinsel yeteneklere sahip başkaları da var!  O halde hangi zeka (insan zekası – hayvan zekası) üzerinde düşündüğümüz de önemlidir.  Bu noktada “ne?” sorusunun cevabını ararız!  Ne zekası?  Hayvan zekası  İnsan zekası

 Peki biz insan ya da hayvan zekasına ilişkin veriler elde ettik: • Nasıl öğreniriz? • Anlama nasıl gerçekleşir? • Dil öğrenme nasıl gerçekleşir? • Vs …  Eeee? Biz bu algoritmaları nerede yazacağız? • Kuantum makineler • Sayısal makineler(bilgisayarlar) • Analog makineler

 Nereye geldik şimdi?  Strong Ai … yani Güçlü YZ  Güçlü YZ, zeka olarak insan zekasına (NE?) eş veya onu aşan bir sayısal bilgisayar (NEREDE?) sistemi tasarlama işidir.  Weizbaum’ a göre: “ insanı model alarak yapılmış bir robot; kendi çocukluğuna sahiptir, dil öğrenebilir, algılarıyla dünyaya ilişkin bilgilerini genişletebilir ve insan düşünceleri üzerine düşünebilir. ”

• Sayısal bilgisayarlarda insan seviyesinde bir zeka oluşturmayı amaçlar. • Güçlü YZ zekayı bir yönüyle değil, tüm yönleriyle ele alır. • Güçlü YZ projesi şu şartları sağlamalıdır: • Teorik bir zeka tanımı ve bu tanım “bütün” olarak ifade edilmeli • “Zeka” tanımı, bilgisayar sistemlerine uygulanması bir mühendislik süreci olmalıdır • Yayın üretilebilmeli ve bu yayın üzerine tartışmalar olabilmelidir. • Bunu nasıl yapacağız?

 Literatürde sayısal bilgisayarlarda zeka oluşturmak için bir çok yol vardır.  Bazıları:  Bottom Up Ai  Top Down Ai  Nouvelli Ai  Situated Ai  Vs…

 Top-Down Ai ▪ “cognition (biliş)” alt seviyeden bağımsız olarak, üst seviye bir fenomen olarak ele alınır. ▪ “W” harfi temsili için denklem, açı vs… kullanılır ve bilgisayarda sembolik yapılarda saklanır. ▪ Symbolic Ai’ dir ▪ Fiziksel sembol hipotezi  Bottom- Up Ai ▪ Top-Down yaklaşımının tersidir. ▪ “W” harfi sinir ağlarında saklanır. ▪ Connectionism

 “İnsan” ve “bilgisayar”ı nasıl karşılaştıracağız?  Etmen Kavramı …  Etmen ne yapar? ▪ Çevresini algılar ▪ İçsel durumlara sahiptir ▪ Eylemleri vardır  O halde “insan” ve “bilgisayar”ı birer etmen olarak düşüneceğiz.

 Etmenin tüm hikayesi şu üçlüyle temsil edilir:  P: Algılar dizisi  S: İçsel durumlar dizisi  A: Eylemler dizisi  Makine Zekası: C=  İnsan Zekası : H=  Şimdi insan ve makine zekasını karşılaştırabiliriz.  Bu karşılaştırmayı beş farklı şekilde yapacağız.

 Zeka beynin bir ürünüdür.  Beyin yapısında bir şeyler tasarlamalıyız.  YSA ve Connection Machine  Matematiksel olarak ifadesi:  =  İnsan ve bilgisayar aynı şeyleri algılar, aynı içsel durumlara sahip olur ve aynı tepkiyi verir.  Nöroloji ile iç içedir.

 Zeka sistemin davranışı ile ölçülür.(Turing testi)  Chatbot  Matematiksel olarak:  =  Bilgisayar ile insan davranışsal olarak benzerdir.  İkisi de “kara kutu”  Eğer bilgisayarın bir problem karşısındaki çözümü (tepkisi) insanınkiyle aynıysa o bilgisayar “zekidir!”  İnsan psikolojisi  Pratik problemleri çözmek için iyi değil!

 Zeka zor problemleri çözebilme yeteneğidir.  Deep Blue ve The Self Driven Vehicle  Matematiksel olarak ifadesi  “İ” ve “j” anında = Bir problem karşısında bilgisayarın ürettiği çözüm ile aynı problem karşısında bir insanın ürettiği çözüm aynıdır!  Bu yaklaşım direkt pratik problemlerle ilgilidir.  Beyin ve akıl ile ilişkisi çok az!

 Algıları, eylemlere eşleyen fonksiyonlarla yetenekler temsil edilebilir.  Zeka amaçlara ulaşabilme yeteneğinin hesaplanabilir bir sürecidir. (bilişsel fonksiyonlar)  LIDA ve Novamente  Matematiksel olarak:  a c =f c (p c ), a h =f h (p h ) ve f c ≈f h  İki fonksiyon benzerdir.Algıları (problemleri), eylemlere(çözümlere) eşler.  Yeni donanımlar ve yazılım yaklaşımlarına neden oldu.

 Zeka, eksik veri ve kaynak sıkıntısına rağmen, en iyi/optimum çözümü elde etmektir.  AIXI ve NARS  Zeka/rasyonellik bir ilke ile tanımlanır.  Matematiksel olarak:  A c =F c (P c ), A h =F h (P h ) ve F c ≈F h  Fonksiyon ilkeseldir. Belli bir problem üzerinde değil de, etmenin hayatı boyunca karşılaşacağı tüm problemler üzerinde çalışır.  İlke:  İnsan/hayvan zekası tarafından izlenen  Bilgisayar sistemlerinin de izleyebileceği  Fakat geleneksel bilgisayar sistemlerinde şu an kullanılmayan

 Her bir yaklaşım zekayı farklı biçimde soyutlar.  Her yaklaşım:  Doğurganlık  Sınırlarda kesinlik  Güvenilir olması  Basit  Bu yaklaşımlarla iki zararlı varsayımlardan kaçınabiliriz:  Bilgisayarlar zaten zeki  Sadece insan zekasını inceleme

 Yapı olarak ve Davranış olarak YZ, insan zekası olmayan zekaları araştırma alanın dışında bırakır.  Kapasite olarak ve Fonksiyon olarak YZ, çoğu sistemin zeki görünmesini sağlar. Fakat bu durumda YZ ile CS ayırma durumu ortaya çıkar.  İlkesel olarak?

 “Makine” ve “düşünme/zeka” arasındaki ilişki hakkında sorular sorar.  Makineler düşünebilir mi?  Makineler bilinç sahibi olabilir mi?  Vs …  Tartışmalar iki zıt noktada sonuçlanır:  YZ mümkündür. (Makineler düşünebilir.)  YZ mümkün değildir. (Makineler düşünemez.)

 Searle:  Bilgisayarlar dizgesel çalışır.  Dizgeler ile anlamı yakalayamazlar.  Beyne benzeyen yapılar gereklidir  Çin Odası  R. Pensore:  Gödel Kuramı’na göre bilgisayarların ispatlayamayacağı önermeler olacaktır.  Bilinç/zekâ üzerinde kuantum fiziği etkileri vardır.

 Lucas:  Gödel Kuramı… “Fakat insan oğlu bu önermelerin doğru olduğunu biliyor. Bu da insanı makinelerden üstün kılıyor.”  Dreyfus:  Zeka çoğu zaman, formel olarak temsil edilemeyen,bilinçsizlikle ortaya çıkar.  Mantığa eleştiri getirir.

 Zeki olmak için her şeyi ispatlamak gerekmez!(Russell ve Norvig)  Godel Kuramının kısıtları insanlar için de geçerlidir.(“Lucas bu cümlenin doğruluğunu iddia edemez.”) (Hofstadter)  Computational Intelligence bilinçsiz bir öğrenme ve anlama yolu sağlar.  Kuantum makinesinin YZ problemleri ile ilişkisi gösterilebilir mi?

 İlk önce şu problemleri çözmek gerekecek :  YZ için bir platform düşünmek (Analog, Sayısal ya da Kuantum Makinesi)  Aklın/Beynin/Zekanın yapısı nasıldır?  Bilinç nedir? YZ için gerçekten bilince ihtiyac var mı?  Bir yaratık kendisi için olan amaçları nasıl üretir?  Dil nedir? İnsanlar sembolik olan kelimeleri, anlamlarla nasıl sonlandırabiliyor?

 “What do you mean by Ai” by Pei Wang  Wikipedia  “Philosophical Arguments Against “Strong” Ai”  “The Hardest Problem in The History Of Science by Mark Humphrys”  alanturing.net  Ekşisözlük  A collection Definition Of Intelligence  open2.net