Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com Beyin ve Yapay Zeka - Yapay Sinir Ağları II Bir önceki yazımızda beynin yapay zeka ile olan alakasına değindik ve yapay zekanın aslında beynin düşünce sistemlerinin yazılım yollu bilgisayar ortamına aktarılmasından ibaret olduğuna değindik. Öğrenme işleminin, beynin sinir hücreleri olan nöronlar arasında meydana gelen elektrik alışverişi sonucu meydana geldiğini düşünen bilim adamlarının, yapay zekanın diğer yöntemlerinde olduğu gibi bu işlemi de bilgisayara geçirmekte olduklarından bahsettik. Bu yazımızda beyinde cereyan eden öğrenme işleminin bilgisayara nasıl geçirildiğine daha detaylı olarak değinecek, bu konuda yapılan çalışmaları, Yapay Zeka' nın bir dalı olan, Yapay Sinirsel Ağlar konu başlığı altında inceleyeceğiz. İnsanların belirgin özelliklerinden biri olan "öğrenme" işlemini bilgisayara taşımak ve bunu beynin çalışma prensipleri üzerinden yapmak isteyen bilim adamları, bu amaçlarını gerçekleştirirken iki temel yol izlediler. Birincisi, bir sinir hücresinin (nöron) çalışma prensibini -ki hatırlayacağımız üzere yapay yaşam ve zeki yazılım ajanlarında da aynı yöntemi izlemişlerdi- en mükemmel ve dataylı şekilde bilgisayara aktarmaktı. Bu yol zordu, çünkü bir nöronun işlevi tam olarak bilinmiyordu. Aynı anda bir işlemi atomsal, moleküler, kimyasal ve daha bilinmeyen bir çok düzeylerde yerine getiren nöronun çalışma presibi de, elbette nöronun bütün bu düzeylerde neler yaptığı ve nasıl yaptığı bilinmeden çözülemiyordu. İkinci yol ise nöronların kolayca bilgisayara aktarılabilir olan herhangi bir işlevini ele almaktı, daha sonra bu yeni yazılım üzerinde çeşitli deneyler yapmaktı. Bu yol birinciye nazaran daha kolaydı, çünkü tam ve detaylı olarak bilinen bir nöron gerekmiyordu. Bir nöronun bilinen en temel işlevi, çevresindeki nöronlara elektrik iletmesidir. Beyin işlemlerini yerine getirirken, nöronlar arasında yoğun bir elektrik akımı meydana gelir. İnsanın o anda yapmakta olduğu iş ile ilgili olan lobun (beynin belirli bir işlemi yerine getirmekle görevli bölümü) sınırları içindeki nöronlar, gruplar halinde, belli bir sıra ile elektrik alışverişine başlarlar. Nöronlar arasındaki bu bilgi alışverişi, yazılım ortamında oluşturulan yapay nöronlara "bilgi alışverişi" olarak aktarıldı. Beyindeki nöron ağlarından esinlenerek gruplar halinde programlanan nöronların da grup olarak gösterdikleri davranış ve öğrenme yetileri izlendi. Böylece Yapay Sinir Ağları doğmuş oldu. Yapay Sinir Ağları arasındaki bilgi aktarımı, istatistiksel verilere dayanmaktadır. Çeşitli matematiksel fonksiyonların bu bilgi aktarım yöntemine uygulanması sonucu, istatistiksel tahminler meydana gelir. Bu tahminlerin doğruluk derecesine göre de, Yapay Sinir Ağı' nın ne derece başarılı olduğu ölçülür. Buna en güzel örneklerden biri, yapay sinir ağı kullanılarak yapılan, ev kirası tahminleridir. Bölgedeki suç oranı, bölgedeki belediye hizmetleri, vergi oranları, bölgenin çevre kirliliği, hava kirliliği, vs. bilgiler, önce diğer bölgelere kıyaslanarak rakamlar şeklinde değer alırlar. Daha sonra bütün bu bilgilerin rakamları Yapay Sinir Ağı içine, belli matematiksel fonksiyonlar ile işlem görmek sureti ile gönderilir. Çıkan rakamsal verilere göre de ev kirası belirlenir. Bu yöntem henüz dünya üzerinde yaygın olmasa da, Amerika' da bazı yerel yönetimler tarafında kullanılmakta ve bu sayede serbest ekonomiye sahip olan Amerika' da bazı bölgelerde kiraların belli standartlarda kalması sağlanmaktadır. Bir sonraki adım olan daha gelişmiş Yapay Sinir Ağlarında bu istatistiksel veriler bilginin netleşmesi ile "öğrenme"ye dönüşür. Bir bilgi bir Yapay Sinir Ağı tarafından sorgulanır da, doğruluk ihtimali her sorgulamada artarsa, o bilgi kesin bilgi olarak kabul edilir ve kaydedilir. Bu şekilde Yapay bir beyin programlanmış olur. Bu konuya güzel bir örnek, 1985 yılında Amerikan ordusu için Carnegie Mellon Üniversitesi (A.B.D.) tarafından başlatılan, şu anda devam etmeyen ALVINN projesidir. ALVINN, arabada bulunan sürücünün hareketlerini izleyerek kendi kendine araba kullanmayı öğrenmek üzere tasarlanmış bir sistemdir. Bu sistem, özet olarak aracın çeşitli yerlerine yerleştirilen kameraların yardımı ile aracın içini, sürücüyü ve çevresini algılar, algıladığı bilgileri de Yapay Sinir Ağı ile çalışan yapay beyne gönderir. Aynı anda aracın kontrolü de kısmen kendisine verilmiştir. Karar merkezi olan Yapay Sinir Ağının verileri değerlendirerek bir sonraki adımı araca uygulaması ile de aracı kullanmaya çalışır. Bu konuda araştırmalar, bugün ALVINN projesi adı altında olmasa da, tüm hızı ile sürmektedir. ALVINN ayrıca bir başka proje için de ilham kaynağı olmuştur. Geçtiğimiz yıllarda gösterimde olan 6. Gün filminde de örneğini gördüğümüz, sürücüden tamamen bağımsız olarak bir arabayı verilen bir varış noktasına kendiliğinden götürebilen yapay beyinler, bu tip projelerin bir sonraki adımıdır. Bu şekilde deneme- yanılma yöntemi ile öğrenen bir yapay beynin öğrenmesi, yöntem kendine önceden programlanan bir yapay yazılım ajanı ile karşılaştırıldığında oldukça yavaştır. Fakat yapay beynin öğrenme kabiliyeti, zeki yazılım ajanından daha üstündür. Yapay Sinir Ağları' nın Güçlü Yapay Zeka' yı (Strong AI) bulmada (tamamen kendi kendine düşünebilen , kullanıcıdan bağımsız bir makine) tek yol olduğunu savunan bilim adamları vardır. Bu bilim adamları beynin çalışma prensipleri bilgisayarlara aktarılarak Yapay Zeka' nın sonuna ulaşılabileceğini düşünürler. Şu ana kadar bunun bulunamamasının sebebini de, beynin tam olarak çözülememiş olmasına bağlarlar. Bu araştırmaların tersine ilerleyen, beynin prensiplerini çözmek ve anlamak amacı ile meydana getirilmiş olan yazılımlar da vardır. Beynin belli bir bölgesini veya bireysel olarak bir nöronu, bilinen özellikleri ile bilgisayara taşıyan, sonra da bunların davranışlarını gözlemlemeye yarayan bu yazılımlar, "Beyin ve Yapay Zeka III - Beyin Simulatörleri" başlıklı bir sonraki yazımızın konusu olacak.