İçeriğe atla

Yapay genel zekâ

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",[1] "tam yapay zekâ"[2] veya bir makinenin "genel akıllı eylem" gerçekleştirme kabiliyeti olarak adlandırmaktadır;[3] diğerleri ise sadece bilinci deneyimleyen makineler için "güçlü yapay zekâ" tabirini kullanmaktadır.

Bazı kaynaklar güçlü yapay zekâ ile "uygulamalı yapay zekâ"[4] ("dar yapay zekâ"[1] veya "zayıf yapay zekâ"[5] olarak da bilinir) arasındaki ayrımı şöyle vurgular: yazılım kullanarak özel problem çözmek veya muhakeme görevlerini incelemek. Zayıf yapay zekâ, güçlü yapay zekâ'nın aksine, insan bilişsel yeteneklerinin tamamını gerçekleştirmeye yönelik değildir.

2017 yılı itibarıyla dünya genelinde kırktan fazla kuruluş yapay genel zekâ hakkında aktif araştırmalar yapmaktadır.[6]

Gereksinimler

Zekâ için çeşitli kriterler belirlenmiştir (bunlardan en önemlisi Turing testi) ancak bugüne kadar herkesi tatmin edecek bir tanım belirlenememiştir.[7] Bununla birlikte, yapay zeka araştırmacıları arasında, genel bir zekâ'nın aşağıdakileri yapması gerektiği hususunda anlaşma vardır:[8]

  • Gerekçe, strateji kullanmak, bulmacaları çözmek ve belirsizlik altında karar vermek;
  • Bilgiyi temsil etmek, ortak bilgi dahil;
  • Planlama;
  • Makine öğrenimi;
  • Doğal dil ile iletişim kurmak;
  • ve tüm bu becerileri ortak hedeflere yönlendirmek.

Diğer önemli yetenekler arasında, Duyu ve hareket etme (örneğin nesneleri taşıma ve kullanma) yeteneği de bulunur.[9] Bu, tehlikeyi tespit etme ve bunlara müdahale etme yeteneğini de içerir.[10] Zekâ konusundaki birçok disiplinlerarası yaklaşım (örneğin bilişsel bilim), hayal gücü (programlanamayan zihinsel imgeler ve kavramlar oluşturma kabiliyeti)[11] ve otonomi gibi ek özellikleri göz önünde bulundurma ihtiyacını vurgulamaya meyillidir.[12] Bu yeteneklerin çoğunu sergileyen bilgisayar tabanlı sistemler mevcuttur (örneğin hesaplamalı yaratıcılık, otomatik muhakeme, karar destek sistemi, robot, evrimsel hesaplama), ancak henüz hiçbiri insan seviyesinde değildir.

Yapay genel zekâ'yı onaylayan testler[13]

Turing testi (Turing)
İkinci bir insana görünmeden bir makine ve bir insan konuşmalıdır, ikinci insan bu iki konuşundan hangisinin makine olduğunu anlamalıdır, eğer makine bu ikinci insanı kısıtlı süre içinde kandırıp kendini insan olarak düşündürürse testi geçer. Not: Turing zeka için yeterli bir test değildir, ama akıllı bir makinenin geçmesi gerekli olduğu bir testtir.
Kahve Testi (Wozniak)
Bir makine sıradan bir Amerikan evine girmek ve nasıl kahve yapılacağını bulması gereklidir: kahve makinesini bulmak, kahve bulmak, su eklemek, bir kupa bulmak ve uygun düğmelere basarak kahveyi demlemek.
Robot Kolej Öğrencisi Testi (Goertzel)
Bir makine bir üniversiteye kaydolur, insanların alacağı aynı sınıfları alıp geçer ve bir derece alır.
Görevlendirilme Testi (Nilsson)
Bir makine ekonomik olarak önemli bir işe girer ve o işi bir insan kadar iyi bir şekilde gerçekleştirir.
Düz paket mobilya testi (Tony Severyns)
Bir makine, mobilya paketini açmak ve bir araya getirmek zorundadır. Tüm armatürleri doğru şekilde yerleştirerek talimatları okumalı ve ürünü tanımlandığı şekilde monte etmelidir.

İhtilaflar ve tehlikeler

Yapılabilirlik

Ağustos 2020 itibarıyla, yapılabilirliği henüz ispatlanamadığından dolayı YGZ çok spekülatif kalmaktadır.[14][15] Yapay genel zekanın yapılıp yapılamayacağı veya ne zaman meydana geleceği hakkında farklı görüşler vardır. Günümüze değin herhangi bir YGZ örneği görülmemiş olup, halen teorik bir çalışma alanıdır.

İnsan varlığına karşı oluşturduğu tehdit

Bu tez YGZ'nin varoluşsal bir tehdit oluşturduğunu ve bu tehdidin gereken ilgiyi görmediğini savunur. Bu görüşü savunmasıyla bilinen isimlerden en ünlüleri Elon Musk, Bill Gates ve Stephen hawking iken en önde gelen yapay zeka araştırmacısı ise Stuart J. Russell'dir.

Varoluşsal risk hakkında kaygılanan akademisyenlerin birçoğuna göre bu konuda mesafe almanın en iyi yolu 'kontrol problemini' çözmeye yönelik büyük çaplı araştırmalar yapmaktır. Burada amaç sürekli biçimde kendini geliştiren yapay zekanın, süper-zeka seviyesine geldiğinde yıkıcı değil dostane davranma ihtimalini maksimize etmek için programcıların ne tür güvenlik önlemlerini, algoritmaları ve mimari yapıları uygulamaları gerektiği sorusuna yanıt bulmaktadır.[16][17]

Acı riskleri

Ana makale: Acı riskleri

Acı riskleri hakkında araştırma yapan bazı aktivistler, başıbozuk bir YGZ'nin galaksiyi kolonize etmek gibi hedeflerine ulaşmak amacıyla bilim ve mühendislik alanlarında bir dizi ilginç başarılar elde edeceğini fakat bunu yaparken kendinden daha zayıf varlıkların acı çekmelerini önlemek gibi insanı değerlere saygı duymayabileceğine dikkat çekmişlerdir.[18]

Kaynakça

  1. ^ a b Kurzweil 2005, s. 260 or see Advanced Human Intelligence 30 Haziran 2011 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Güçlü yapay zeka’yı "insan zekâsının seviyesindeki makine zekası" olarak tanımlamaktadır."
  2. ^ "The Age of Artificial Intelligence: George John at TEDxLondonBusinessSchool 2013". 23 Ağustos 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2019. 
  3. ^ Şablon:Harvard alıntınb. Fiziksel sembol sistemi hipotezinde "insani seviye" zeka için kullandıkları terimdir.
  4. ^ Encyclopædia Britannica Strong AI, applied AI, and cognitive simulation 15 Ekim 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. or Jack Copeland What is artificial intelligence? 18 Ağustos 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. on AlanTuring.net
  5. ^ "The Open University on Strong and Weak AI". 25 Eylül 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2019. 
  6. ^ Baum, Seth. "Etik, Risk ve Politika Genel Yapay Zeka Projeleri Araştırması." (2017)
  7. ^ AI kurucusu John McCarthy şöyle yazmıştır: “Genel olarak ne tür hesaplama işlemlerini akıllı olarak adlandırmak istediğimizi henüz karakterize edemiyoruz." McCarthy, John (2007). "Basic Questions". Stanford University. 15 Şubat 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2019. 
  8. ^ Bu akıllı özelliklerin listesi, aşağıdakiler dahil olmak üzere başlıca yapay zeka ders kitaplarının kapsadığı konulara dayanmaktadır: Şablon:Harvard alıntınb, Şablon:Harvard alıntınb, Şablon:Harvard alıntınb and Şablon:Harvard alıntınb.
  9. ^ Pfeifer, R. and Bongard J. C., How the body shapes the way we think: a new view of intelligence (The MIT Press, 2007). 0-262-16239-3
  10. ^ White, R. W. (1959). "Motivation reconsidered: The concept of competence". Psychological Review. 66 (5). ss. 297-333. doi:10.1037/h0040934. 
  11. ^ Şablon:Harvard alıntınb
  12. ^ deCharms, R. (1968). Personal causation. New York: Academic Press.
  13. ^ Muehlhauser, Luke. "What is AGI?". Machine Intelligence Research Institute. 4 Ocak 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Mayıs 2014. 
  14. ^ Boucher, Philip (March 2019). "Concluding remarks". How artificial intelligence works (PDF) (Report). European Parliamentary Research Service. Archived (PDF) from the original on 3 March 2020. Retrieved 3 March 2020. "Today's AI is powerful and useful, but remains far from speculated AGI or ASI."
  15. ^ itu.int: Beyond Mad?: The Race For Artificial General Intelligence Archived 9 November 2020 at the Wayback Machine, "AGI represents a level of power that remains firmly in the realm of speculative fiction as on date." February 2, 2018, retrieved March 3, 2020
  16. ^ Sotala, Kaj; Yampolskiy, Roman V. (19 December 2014). "Responses to catastrophic AGI risk: a survey". Physica Scripta. 90 (1): 018001. doi:10.1088/0031-8949/90/1/018001. ISSN 0031-8949.
  17. ^ Bostrom, Nick (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (First ed.). ISBN 978-0199678112.
  18. ^ "Artificial Intelligence and Its Implications for Future Suffering" (PDF). June 2016. 31 Ekim 2020 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. 

İlgili Araştırma Makaleleri

<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.

Turing testinde, A odasında (dışarıda) oturan sorgulayıcı, B ve C odalarına çeşitli sorular yöneltir. B odasında bilgisayar C odasında ise insan bulunmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Turing testi</span> Alan Turingin Computing Machinery and Intelligence başlıklı makalesinde geçen kavram

Turing testi, ilk olarak 1950 yılında Mind adlı felsefe dergisinde ünlü İngiliz matematikçi ve bilgisayar bilimcisi Alan Turing'in Computing Machinery and Intelligence başlıklı ünlü makalesinde sözü edilen kavram.

<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">OpenAI</span> yapay zekâ araştırma şirketi

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">Geoffrey Hinton</span> İngiliz-Kanadalı bilgisayar uzmanı ve psikolog

Geoffrey Everest Hinton, İngiliz-Kanadalı bilişsel ruhbilimci ve bilgisayar bilimcisi. Yapay sinir ağları konusundaki çalışmalarıyla tanınan Hinton 2013'te Google Brain projesine katılmıştır. 2018 Turing Ödülü'nü Yoshua Bengio ve Yann LeCun'la birlikte almaya hak kazanmıştır.

Chatbot, kullanıcı ile genellikle metin, bazı durumlarda ise konuşma yoluyla diyalog kurarak bilgi veren veya bir işlemi gerçekleştiren bir yazılımdır.

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

Yapay zekâ etiği, robotlara ve diğer yapay zekalı varlıklara özgü teknoloji etiğinin bir parçasıdır. Yapay zekalı varlıkları tasarlarken, inşa ederken, kullanırken ve onlara karşı davranırken insanların etik davranışları ile ilgili bir roboetiğe ve yapay ahlaki etkenlerin ahlaki davranışlarıyla ilgilenen makine etiği şeklinde ikiye ayrılabilir. Yapay genel zekâlara (YGZ) ilişkin olarak, tam etik aracı olan YGZ'lerin mevcut yasal ve sosyal çerçevelerle bütünleştirilmesine yönelik yaklaşımlar üzerinde ön çalışmalar yapılmıştır. Bu yaklaşımlar yasal konumlarının ve haklarının iki yönlü olarak ele alınmasına odaklanmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Çince odası</span> Bilgisayarın anlama kabiliyetini gösteremeyeceğini sorgulayan bir düşünce deneyi

Çince Odası Argümanı, dijital bir bilgisayarın –ne kadar zeki ya da insansı davranışlar sergilerse sergilesin– bir “zihne”, “anlayışa” ya da “bilince” sahip olamayacağını savunur. Filozof John Searle tarafından “Minds, Brains, and Programs” adlı makalesinde öne sürülen bu argüman ilk kez 1980 yılında Behavioral and Brain Sciences dergisinde yayınlanmıştır. Çince Odası olarak bilinen düşünce deneyinin merkezini oluşturduğu argüman, yayınlandığı günden itibaren oldukça tartışılmıştır.

OpenCog, açık kaynaklı yapay zeka çerçevesi oluşturmayı amaçlayan projedir. OpenCog Prime, tüm sistemin ortaya çıkan bir olgusu olarak insana eşdeğer yapay genel zekayı (AGI) ortaya çıkarmak için tasarlanmış bir dizi etkileşimli bileşeni tanımlayan, robot ve sanal somutlaşmış bilişe yönelik mimaridir.

<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.

Yapay zeka araştırmalarında sorunların, mantığın ve araştırmanın ileri düzey "sembolik" temsillerine dayanan tüm yöntemlerin toplanması için kullanılan terimdir. Sembolik YZ, 1950'lerin ortalarından 1980'lerin sonuna kadar YZ araştırmalarının baskın paradigmasıydı. 23 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. 23 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.

<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.

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

<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">Yapay zekâ mühendisliği</span>

Yapay zekâ mühendisliği, makinelerin insan beyni gibi düşünmesine yönelik programlama yapan bir mühendislik dalıdır. Yapay zekâ mühendisleri temelde makinelere insan gibi düşünebilme, karar verebilme, duyguları ayrıştırabilme ve olayları mantıklı kararlara bağlayabilme gibi yetenekler kazandırmayı hedefler. Bu hedefler doğrultusunda makine öğrenme algoritmaları ve modelleri geliştirmektedirler.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekânın kontrolü devralması</span>

Yapay zekanın kontrolü devralması, bilgisayar programlarının veya robotların gezegenin kontrolünü etkili bir şekilde insan türünün elinden alması sonucunda yapay zekanın (AI) Dünya'nın baskın zeka biçimi haline geldiği varsayımsal bir senaryodur. Olası senaryolar arasında tüm insan iş gücünün değiştirilerek tam otomasyon sağlanması, süper akıllı bir yapay zekanın kontrolü devralması ve popüler bir robot isyanı fikri yer almaktadır. Yapay zekanın ele geçirilmesiyle ilgili bilimkurgu hikâyeleri popülerliğini korumaktadır, aynı zamanda son gelişmeler de bu tehdidi daha gerçekçi hale getirmiştir. Stephen Hawking ve Elon Musk gibi bazı ünlü kişiler, gelecekte süper zeki cihazların insan denetimi altında kalmalarını temin etmek için tedbir araştırmaları yürütülmesini savunmaktadır.

<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.

<span class="mw-page-title-main">Yapay genel zekâdan kaynaklanan varoluşsal risk</span>

Yapay genel zekadan kaynaklanan varoluşsal risk, yapay genel zekadaki önemli ilerlemenin insan neslinin tükenmesine veya geri dönüşü olmayan küresel felakete yol açabileceği fikridir.

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