Sunuyu indir
Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz
YayınlayanUnsoy Toraman Değiştirilmiş 10 yıl önce
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 5thc B.C. Aristotelian logic invented
Pascal built an adding machine 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.” Picture from The picture is of a model built in the late 1800s by Babbage’s son from Babbage’s drawings.
8
Tarihçe The original story, published by Mary Shelley, in 1818, describes the attempt of a true scientist, Victor Frankenstein, to create life. Frankenstein creates the fiend - illustration by Bernie Wrightson (© 1977)
9
Tarihçe
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, 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." From
11
Tarihçe 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 Thought Experiment Turing Test
1950 Alan Turing’s paper, Computing Machinery and Intelligence, described what is now called “The Turing Test”. 1990 Loebner Prize established. Grand Prize of $100,000 and a Gold Medal for the first computer whose responses are indistinguishable from a human.
16
Thought Experiment Searle ‘s Chinese Room Test
Şöyle bir şekil geldiyse çıkışa x. çekmecedeki şekli koy. İçerdeki insan Çince biliyor mu? Oda Çince biliyor mu? Biliyor gözükmesi yetmez mi?
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
1979 - 1990: 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
~1991 - ~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 motoru
23
Günümüz 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
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
Yapay Zeka: Daha kalıcı Kopyalanabilir Geniş kitlelere yayımlanabilir Daha ucuz Her zaman tutarlı İşleyişi belgelenebilir Doğal Zeka: Özgün fikirler üretir Tecrübelerini konudan konuya aktarabilme Adaptasyon Bilinçli çaba olmadan modelleri öğrenebilme
27
ARAMA ALGORİTMALARI Search Algorithms
28
Gezgin Satıcı Problemi Travelling Salesman Problem
29
Gezgin Satıcı Problemi
30
Gezgin Satıcı Problemi
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(bd/2) Space? O(bd/2) Optimal? Eğer tüm maliyetler eşitse Evet
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 Genetik Algoritma Karınca Kolonisi
37
PSO Benzetim Tavlaması
38
MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI Machine Learning
40
ÖĞRENME YÖNTEMLERİ Öğretmenli öğrenme Öğretmensiz öğrenme
Supervised Learning Öğretmensiz öğrenme Unsupervised Learning Zorlamalı öğrenme Rainforcement Learning
41
YAPAY SİNİR AĞLARI YSA Artificial Neural Networks ANN
42
YAPAY SİNİR AĞLARI YSA Artificial Neural Networks ANN
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 logic Partial Swarm Optimization Formal mathematics Ant Colony algorithm Vacuum tubes transistors Machine Learning Thought Experiment Supervised Learning Turing Test Unsupervised Learning Chinese Room Test Rainforcement Learning Artificial Neural Networks Heuristic Methods Search Algorithms Expert Systems Travelling Salesman Problem Fuzzy Set Blind Search Fuzzy Logic Breadth-first search Crisp Logic
Benzer bir sunumlar
© 2024 SlidePlayer.biz.tr Inc.
All rights reserved.