İçeriğe atla

Dartmouth Konferansı

Kontrol Edilmiş
Dartmouth Yapay Zeka Yaz Araştırma Projesi
Harita
Tarih1956
DüzenleyenJohn McCarthy
Yardımcı Doçent John McCarthy

Dartmouth Yapay Zeka Yaz Araştırma Projesi, bir alan olarak yapay zekanın kurucu olayı olarak kabul edilen 1956 yaz çalıştayıdır.[1][2][3]

Proje esasen uzun bir beyin fırtınası seansı olarak yaklaşık altı ile sekiz hafta arasında sürmüştür. Başlangıçta 11 kişilik matematikçi ve bilim insanının katılması planlanmıştır fakat çalıştayın hepsine bütün katılımcılar katılamamıştır; onun yerine on kişiden fazlası kısa süreliğine gelmiştir. 8 hafta sürmüştür.

Yer: Dartmouth Koleji, Hanover, New Hampshire

Katılımcılar: Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon (atölyeyi öneren kişi) ve diğerleri

Arka plan

1950'lerin başında, "düşünen makineler" için sibernetik, otomata teorisi ve karmaşık bilgi işleme gibi çeşitli isimler vardı.[4] Bu isimlerin çeşitliliği, tartışmadaki kavramsal yönelimlerin çeşitliliğini göstermektedir.

1955 yılında, Dartmouth Koleji- Matematik dalında genç bir Yardımcı Doçent olan John McCarthy, düşünen makineler hakkında fikirlerini açıklığa kavuşturmak ve geliştirmek için bir grup kurmaya karar verdi. Bu yeni alan için ise 'Yapay Zeka' adını seçti. Bu tanımlayıcı ismi kısmen tarafsız olduğu için seçti. Tarafsızlığı, dar otomata teorisine odaklanmadan ve ağırlıklı olarak analog geri beslemeye odaklanan sibernetikten kaçındığından gelmektedir. Ayrıca potansiyel olarak iddialı olan Norbert Wiener'ı bir nebze lider olarak kabul edip onunla tartışma şansı olduğu için Yapay Zeka tanımlaması seçilmiş oldu.[5]

1955'in başlarında McCarthy, Rockefeller Vakfı'na başvurarak Dartmouth'ta yaklaşık 10 katılımcı için bir yaz semineri için fon talep etti. Haziran ayında, John McCarthy ve Bell Labs'da bilgi teorisinin kurucusu olan Claude Shannon, fikri ve olası finansmanı tartışmak üzere Biyolojik ve Tıbbi Araştırma Direktörü Robert Morison ile bir araya geldi. Ancak Morison para verilmesi konusunda böyle bir projenin yeteri düzeyde vizyoner olup olmadığından emin değildi.

2 Eylül 1955'te proje, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon tarafından resmen önerildi. Bu önerge, 'yapay zeka' terimini tanıtmakla tanınır.

Önergeden kesit[6]:1956 yazında Hanover, New Hampshire'daki Dartmouth Koleji’nde 2 aylık, 10 kişilik bir yapay zeka çalışmasının yapılmasını öneriyoruz. Çalışma, öğrenmenin her yönünün veya zekanın diğer herhangi bir özelliğinin, prensipte makinenin onu simüle edebileceği kadar kesin bir şekilde tanımlanabileceği varsayımı temelinde ilerleyecektir. Makinelerin dili nasıl kullanacaklarını, soyutlamaları ve kavramları nasıl oluşturacaklarını, insanlar için ayrılmış problem türlerini nasıl çözeceklerini ve kendilerini nasıl geliştireceklerini bulmaya çalışılacaktır. Bir yaz boyunca dikkatle seçilmiş bir grup bilim insanı üzerinde birlikte çalışırsa bu sorunlardan bir veya daha fazlasında önemli bir ilerleme sağlanabileceğini düşünüyoruz.

Önerge içindeki tartışmalarda bilgisayarlar, doğal dil işleme, sinir ağları, hesaplama teorisi, soyutlama ve yaratıcılık gibi konular ele alınmıştır (Halen yapay zeka alanındaki çalışmalar bu alanlarla ilgili kabul görmekte).[7]

26 Mayıs 1956'da J. McCarthy, R. Morison'a planlanan 11 katılımcıyı bildirdi:

Tüm dönem için:

1) Marvin Minsky
2) Julian Bigelow
3) D.M. Mackay
4) Ray Solomonoff
5) John Holland
6) John McCarthy

Dört hafta boyunca:

7) Claude Shannon
8) Nathanial Rochester
9) Mr. Oliver Selfridge

İlk iki hafta için:

10) Allen Newell
11) Profesör Herbert Simon

Not olarak J. McCarthy şunu ekledi; "Kavramlar ve genellemeler oluşturmak için bir hesap makinesi programlamanın tasarlama sorununa odaklanacağız. Bu durum elbette grup bir araya geldiğinde değişebilir."[3]

Stottler Henke Associates'e göre, önerideki yazarlarının yanı sıra konferansa katılanlar arasında Oliver Selfridge, Trenchard More ve Arthur Samuel de vardı.[8][9][10]

Tüm dönem katılımcıları, çoğunlukla çok daha kısa zamanlarda olmak üzere farklı zamanlarda geldi. Trenchard More, üç hafta boyunca Nathanial Rochester'in yerini aldı ve Profesör D.M. Mackay ve Mr. John Holland katılmadı- ancak yine de proje başlatıldı.

18 Haziran 1956 civarında, ilk katılımcılar (belki sadece Ray Solomonoff, belki Tom Etter ile birlikte), bir dairesi olan John McCarthy'ye katılmak için Hanover, N.H.'deki Dartmouth kampüsüne geldiler.

Önemli Tarihler

Dartmouth Konferansı'nın 1956 yazında ortalama altı hafta sürdüğü söylenmektedir.[11] Ray Solomonoff's notes written during the Workshop, however, say it ran for roughly eight weeks, from about June 18 to August 17.[12]

Ray Solomonoff'un Dartmouth çalıştay notları 22 Haziran'da başlar; 28 Haziran'da Marvin Minsky'den bahseder, 1 Temmuz'da Tom Etter'den bahseder ve 17 Ağustos'ta Ray Solomonoff son bir konuşma yapar.[13]

Katılımcılar

Başlangıçta J. McCarthy, katılımcı listesini kaybetti. Atölye çalışmasının ardından McCarthy, Ray Solomonoff'e katılımcı ve ziyaretçilerin yanı sıra konuyla ilgilenenlerin bir ön listesini gönderdi. Böylece listelenen 47 kişi vardı.[14]

Ancak Ray Solomonoff yaz projesiyle ilgili notlarında tam bir liste yaptı:[15]

  1. Ray Solomonoff
  2. Marvin Minsky
  3. John McCarthy
  4. Claude Shannon
  5. Trenchard More
  6. Nat Rochester
  7. Oliver Selfridge
  8. Julian Bigelow
  9. W. Ross Ashby
  10. W.S. McCulloch
  11. Abraham Robinson
  12. Tom Etter
  13. John Nash
  14. David Sayre
  15. Arthur Samuel
  16. Kenneth R. Shoulders
  17. Shoulders' friend
  18. Alex Bernstein
  19. Herbert Simon
  20. Allen Newell

Ray Solomonoff, Marvin Minsky ve John McCarthy tam zamanlı olarak kalan tek üç kişiydi. Trenchard üç haftalık ziyaretine iki hafta boyunca katıldı. Günlük oturumlara üç ila sekiz kişi katılmıştır.[16]

Olay ve Sonrası

Dartmouth Matematik Bölümünün en üst katının tamamı kendilerine aitti ve katılımcıların çoğu ile hafta içi ana matematik sınıfında buluşup burada içlerinden birisinin moderatör olup, fikirlere odaklanılan ya da genel tartışmalar yapılırdı.

Tartışmalar araştırılmaya yönlendirilmiş projeler değildi. Daha çok birçok konuyu kapsayan ancak konferansla sembolik yöntemler (symbolic methods), sınırlı alanlara odaklanan sistemler- erken Uzman Sistemler (early Expert Systems), tümdengelimli sistemler ve tümevarımlı sistemler (deductive systems versus inductive systems) gibi araştırma projelerinin başlatıldığı veya teşvik edildiği düşünülmektedir.

Arthur Samuel, konferans için, "Çok ilginçti, çok uyarıcıydı, çok heyecan vericiydi" demiştir.[17] Ayrıca Ray Solomonoff, görüşmeler ve çeşitli tartışmalardan elde edilen fikirlere ilişkin izlenimlerini veren notlar tutmuştur.[18]

Ayrıca Bakınız

Kaynakça

  1. ^ Solomonoff, R.J.The Time Scale of Artificial Intelligence; Reflections on Social Effects, Human Systems Management, Vol 5 1985, Pp 149-153
  2. ^ Moor, J., The Dartmouth College Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty years, AI Magazine, Vol 27, No., 4, Pp. 87-9, 2006
  3. ^ a b Kline, Ronald R., Cybernetics, Automata Studies and the Dartmouth Conference on Artificial Intelligence, IEEE Annals of the History of Computing, October–December, 2011, IEEE Computer Society
  4. ^ McCorduck, P., Machines Who Think, A.K. Peters, Ltd, Second Edition, 2004
  5. ^ Nilsson, N., The Quest for Artificial Intelligence, Cambridge University Press, 2010
  6. ^ McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., Shannon, C.E., A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence., http://raysolomonoff.com/dartmouth/boxa/dart564props.pdf 30 Ekim 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. August, 1955
  7. ^ McCarthy, John; Minsky, Marvin; Rochester, Nathan; Shannon, Claude (1955), A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 26 Ağustos 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 9 Nisan 2006  retrieved 10:47 (UTC), 9th of April 2006
  8. ^ Stottler-Henke 2 Nisan 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. retrieved 18:19 (UTC), 27th of July 2006
  9. ^ "Artificial Intelligence: Past, Present, and Future (Vox of Dartmouth)". 25 Ekim 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. 
  10. ^ "The Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years". 5 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. 
  11. ^ Nilsson, N., The Quest for Artificial Intelligence, Cambridge University Press, 2010, P. 53
  12. ^ Solomonoff, R.J., dart56ray622716talk710.pdf, 1956 URL:{http://raysolomonoff.com/dartmouth/boxbdart/dart56ray622716talk710.pdf 16 Eylül 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  13. ^ Papers at http://raysolomonoff.com/dartmouth/boxbdart/boxbdart.html 2 Mayıs 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  14. ^ McCarthy, J., List, Sept., 1956; List among Solomonoff papers to be posted on website solomonof.com
  15. ^ http://raysolomonoff.com/dartmouth/boxbdart/dart56ray812825who.pdf 19 Ağustos 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. 1956
  16. ^ More, Trenchard, 1956, http://raysolomonoff.com/dartmouth/boxa/dart56more5th6thweeks.pdf 9 Kasım 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  17. ^ McCorduck, P., Machines Who Think, A.K. Peters, Ltd, Second Edition, 2004.
  18. ^ "Dartmouth AI Archives". 16 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2020. 

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Bilişsel bilim</span> zihin ve süreçleri hakkında disiplinlerarası bilimsel çalışma

Bilişsel bilim, zihin ve zekânın işleyişini ele alan, zeki sistemlerin dinamiklerini ve yapılarını araştıran disiplinler arası bir yaklaşımdır. Çok geniş bir alanı kapsamasından ötürü bilişsel bilim alanında çalışan araştırmacıların bilişsel psikoloji, dil bilimi, sinir bilimi, yapay zekâ, antropoloji ve felsefe gibi alanlarda temel bilgilere sahip olması beklenir.

<span class="mw-page-title-main">John McCarthy (bilgisayar bilimci)</span> Amerikalı bilgisayar bilimci ve bilişsel bilimci

John McCarthy, Amerikalı bilgisayar bilimci ve bilişsel bilimci. Yapay zekâ terimini ve Lisp programalama dilini icat edenlerden biri. Lisp programlama dilini geliştirdi. ALGOL dil yapısını önemli ölçüde etkiledi. Zaman paylaşımı yöntemini yaygınlaştırdı. Çöp toplama metodunu icat etti ve ilk yapay zekanın geliştirilmesinde büyük bir etkisi oldu.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekâ</span> insani zekaya sahip makine ve yazılım geliştiren bilgisayar bilimleri dalı

Yapay zekâ ya da kısaca YZ,, insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından, doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. Güçlü yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ olarak etiketlenirken, doğal zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zekâ olarak adlandırılır. Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, yapay zekâ kavramı genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği öğrenme ve problem çözme gibi bilişsel eylemleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır.

<span class="mw-page-title-main">Makine öğrenimi</span> algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımıyla bilgisayarların yapacakları işleri kendileri çözebilmeleri

Makine öğrenimi (ML), veriden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleştirebilen ve dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu, veri analizi yaparak örüntüler tespit etme ve tahminlerde bulunma yeteneğine dayanır. Son zamanlarda yapay sinir ağları, performans açısından önceki birçok yaklaşımı geride bırakmayı başardı.

<span class="mw-page-title-main">Gözetimli öğrenme</span>

Gözetimli öğrenme ya da denetimli öğrenme, bilinen etiketler ve özellikler kullanarak bir fonksiyon öğrendiğimiz, makine öğreniminin önemli bir alt dalıdır. Bu yöntem, eğitim veri seti kullanılarak öğrenilen modelin, yeni ve bilinmeyen veri noktalarını doğru bir şekilde tahmin etmesini amaçlar.

<i>Ex Machina</i>

Ex Machina, Alex Garland tarafından yazılan ve ilk yönetmenlik denemesi olan 2014 yapımı İngiliz bilimkurgu psikolojik gerilim filmi. Filmin başrollerinde Domhnall Gleeson, Alicia Vikander, Sonoya Mizuno ve Oscar Isaac bulunmaktadır. Ex Machina iş vereni Nathan Bateman (Isaac) tarafından Turing testi için insansı robotu (Vikander) yapay zeka ile yönetmesi için davet edilen yazılımcı Caleb Smith'in (Gleeson) hikâyesini anlatıyor.

<span class="mw-page-title-main">Marvin Minsky</span>

Marvin Lee Minsky, yapay zekâ alanında yaptığı çalışmalarla bilinen Amerikalı bilim insanıdır. 1927'de ABD'nin New York kentinde dünyaya gelen Marvin Minsky, Massachusetts'teki Phillips Academy'deki eğitiminin ardından 2. Dünya Savaşı'nın sürdüğü yıllarda ABD Donanması'na yazıldı ve 1944-1945 yılları arasında burada hizmet verdi. Marvin Minsky, 1968 yılında kurucusu olduğu MIT'nin yapay zekâ laboratuvarında çalışmalar yaptı.

OpenAI, ABD merkezli yapay zekâ araştırma şirketi. Şirketin genel amacı insanlığa fayda sağlayabilecek yapay zekâ hakkında araştırma yapmaktır. 2015 yılının sonlarında San Francisco'da kurulan şirket, patentlerini ve araştırmalarını halka açık hale getirerek diğer kurum ve araştırmacılarla “serbest iş birliği yapmayı” amaçlamaktadır. Elon Musk ve Sam Altman, yapay genel zekâdan kaynaklanan varoluşsal risk endişelerinden dolayı bu şirketi kurduklarını açıklamıştır. Organizasyon 2015 yılında Sam Altman, Reid Hoffman, Jessica Livingston, Elon Musk, Ilya Sutskever, Peter Thiel ve diğerleri tarafından San Francisco’da kurulmuş ve toplamda 1 milyar dolar bağışta bulunulmuşlardır. Musk 2018 yılında yönetim kurulundan istifa etmiş ancak bağışçı olarak kalmıştır. Microsoft 2019 yılında OpenAI LP’ye 1 milyar dolarlık bir yatırım sağlamış ve Ocak 2023’te ikinci birçok yıllık yatırım sağlamıştır; bu ikinci yatırımın 10 milyar dolar olduğu bildirilmektedir. ChatGPT yazılı cevap veren botun yapımı da OpenAI’a aittir.

<span class="mw-page-title-main">Yapay genel zekâ</span>

Yapay genel zeka (YGZ), bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi başarıyla gerçekleştirebilecek bir makinenin zekasıdır. Günümüzdeki bazı yapay zeka araştırmalarının temel amacıdır ve bilimkurgu ve fütüroloji'de de ortak bir konudur. Bazı araştırmacılar Yapay genel zekâyı "güçlü yapay zekâ", "tam yapay zekâ" veya bir makinenin "genel akıllı eylem" gerçekleştirme kabiliyeti olarak adlandırmaktadır; diğerleri ise sadece bilinci deneyimleyen makineler için "güçlü yapay zekâ" tabirini kullanmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ</span>

Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ, karmaşık tıbbî ve sağlık hizmetleri verilerinin analizinde, insan bilişini taklit etmek için makine öğrenimi algoritmalarını, yazılımlarını veya yapay zekâyı (AI) tanımlamak için kullanılan kapsamlı bir terimdir. Özellikle, AI, bilgisayar algoritmalarının sonuçları yalnızca giriş verilerine göre yaklaşık olarak tahmin etme yeteneğidir.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zeka etkisi</span>

Yapay zeka etkisi ; izleyiciler bir yapay zeka programının davranışını gerçek zeka olmadığını savunmaya çalıştığında ortaya çıkmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Genel oyun oynama</span>

Genel oyun oynama, birden fazla oyunu başarıyla oynayabilmek için yapay zeka programlarının yaptığı bir tasarımdır. Satranç gibi birçok oyun için bilgisayarlar, başka bir bağlama aktarılamayan özel olarak tasarlanmış bir algoritma kullanarak bu oyunları oynayacak şekilde programlanmıştır. Örneğin, satranç oynayan bir bilgisayar programı dama oynayamaz. Genel oyun oynama, Yapay Genel Zeka yolunda gerekli bir kilometre taşı olarak kabul edilmektedir.

Fiziksel bir sembol sistemi, fiziksel kalıpları kullanır, bu yapılarda birleştirir ve yeni ifadeler üretmek için onları manipüle etmektedir.

Pop müzik otomasyonu; algoritmik yollardan, kulağa hoş gelen pop müzikler üretmeyi hedef edinen, müzisyenler ve bilgisayar bilimcilerinin ilgi alanlarının kesişim noktasındaki bir çalışma alanıdır. Özellikle, pop müziğin kalıplaşmış, değişmez ve bestelenmesi kolay olduğu düşüncesine dayanır. Pop müzik bestelenmesini otomatikleştirme, algoritmik müzik, yapay zekâ ve hesaplamalı yaratıcılıktaki birçok fikirle ilgilidir.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zeka felsefesi</span> Overview of the philosophy of artificial intelligence

Yapay zeka felsefesi, yapay zekayı ve yapay zekanın, etik, bilinç, epistemoloji ve özgür irade bilgi ve anlayışı üzerindeki etkilerini araştıran teknoloji felsefesinin bir dalıdır. Ayrıca teknoloji, yapay hayvanların veya yapay insanların yaratılmasıyla ilgilidir, bu nedenle disiplin, filozoflar için oldukça ilgi çekicidir. Bu faktörler yapay zeka felsefesinin ortaya çıkmasına katkıda bulunmuştur. Bazı akademisyenler, AI topluluğunun felsefeyi reddetmesinin zararlı olduğunu savunur.

<span class="mw-page-title-main">Yahudi asıllı Amerikalı bilgisayar bilimcileri listesi</span> Vikimedya liste maddesi

Bu sayfa tenınmış Yahudi asıllı Amerikalı bilgisayar bilimcileri için bir referans listtedir. Diğer Amerikalı Yahudileri görmek için Yahudi asıllı Amerikalılar listesi sayfasına bakınız.

Semantic Scholar, Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde geliştirilen ve Kasım 2015'te halka açık olarak yayınlanan bilimsel literatür için yapay zekâ destekli bir araştırma aracıdır. Bilimsel makaleler için özetler sağlamak üzere doğal dil işlemedeki gelişmeleri kullanır. Semantic Scholar ekibi, yapay zekanın doğal dil işleme, makine öğrenimi, İnsan-bilgisayar etkileşimi ve bilgi çekme alanlarında kullanımını aktif olarak araştırmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekâ kışı</span>

Yapay zeka kışı, yapay zeka araştırmalarına yönelik fonların ve ilginin azaldığı bir dönemdir. Bu terim, nükleer kış fikrine benzetilerek ortaya atılmıştır. Bu alanda birkaç hype döngüsü yaşanmış, ardından hayal kırıklığı ve eleştiriler gelmiştir. Tarihsel olarak, YZ kışları, satıcı vaatlerinin yetersiz kalması ve YZ girişimlerinin gerçekleştirilmesinin beklenenden daha karmaşık olması nedeniyle meydana gelmiştir.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekâ güvenliği</span>

Yapay zekâ güvenliği, yapay zekâ sistemlerinden kaynaklanabilecek kazaları, kötüye kullanımı veya diğer zararlı sonuçları önlemekle ilgilenen disiplinler arası bir alandır. Yapay zekâ sistemlerini ahlaki ve faydalı hale getirmeyi amaçlayan makine etiği ile yapay zekâ uyumunu kapsar ve yapay zekâ güvenliği, riskler için sistemleri izlemek ve onları son derece güvenilir hale getirmek gibi teknik sorunları kapsar. Yapay zekâ araştırmalarının ötesinde, güvenliği teşvik eden normlar ve politikalar geliştirmeyi içerir.

Yapay Zekâ Yasası, Avrupa Birliği'nin yapay zekâya (AI) ilişkin düzenlemesidir.