replika telefonlar ve psikoloji bilgisi32 evet bugün replika telefonlar sizler icin güzel bigileri hazırladı ve replika telefonlar diyorki zaman harcamasının hır nedeni, bir işlemi tamamlayamadan dıgç. başlatamamasıdır. Sen işlemciler, problemleri adım adım kuçuk parçalar^ İmde (veya bayt bayı) çozerler.Bilgisayar teknolojisinin en başlarında bile yapay zekâ ile ilgilenen bılm adamlarının (ve bilim kurgu yazarlarının) düşünen makineler ve robotlar ^ ilgili buyuk hayalleri vardı. Bu konuda bir yazı yazarak 1940’lann başlanıp ilk tohumları atan Chıcago’lu psikiyatrisi W. S. McCulloch ve onun ojrtn cısı W. Pıtts’dir. Bu yazıda von Neumann gibi bilgisayar bilim adamlarını derinden etkileyen bir görüş one sürdüler. Zihnin, beynin çalışan, ış gören kuvuı oluşundan yola çıkarak, özellikle beynin temel yapı taşları olan nöronların “mantık yurütebılen cihazları” olduğunu ve “nöral olayların ve aralarındalu bağlantıların önerilen mantık vasıtasıyla tahlil edilebileceği” fikrim ortaya attılar. Nöronlar bırbıriyle iletişim kurduğu zaman, bunu elektrokimyasal yolla yapıyorlar. Küçük bir elektrik akımı bir hücrenin aksonundan sınapsınagc çer, oradaki bir kimyasal nörotransmıter uyarımı diğer nöronlara gondenr Nöronlar arası uyarım bir kurala göre işler: Bir nöronun hareketlenmesi sade ce belli bir eşik aşıldığı zaman meydana gelir. Tüm nöronların eşikleri vardır, nöronlar sadece akım pozitif olduğu zaman harekete geçer, negatif akım nöronun hareketlenmesini engeller. En önemlisi, her nöron bütün harekete geçirici ve ket vurucu sinyalleri binlerce bağlantıları sayesinde algılar. Eşiğe bağlı olarak, nöron harekete geçer veya geçmez; bu nöronun açık veya kapa lı olması anlamına gelir^ (bu tip nöronlara McCulloch-Pitts nöronlan de nır). McCulloch ve Pıtts, bu açık veya kapalı nöronun mantıklı bir cihaz olarak kabul edilebileceğini ilen sürdüler. Herkesin bildiği gibi bilgisayarlar açık/ kapalı devreler vasıtasıyla çalışıyor. Bunların binlercesi üs rakamlara dayanan seriler olarak birbirine bağlanırsa, işleme gücü korkunç rakamlara ulaşır. Aynı şekilde, noral işlemenin temel yapı taşı olan nöron ve onun bağlantıları, muazzam bir işleme gücüne ulaşabilecek niteliktedir.
McCulloch ve Pitts’ın yazısından kısa bir süre sonra, von Neumann birbirini etkileyen mantıklı davranışlar sergileyen nöronlar ve dijital bilgisayarların çalışma sistemleri arasındaki bağlantıyı gördü. “Nöronların bu basit işlevlerinin telgraf tellen veya vakum tüpleri tarafından taklit edilebileceği kolayca görülebilir.” (Transıstorler henüz icat edilmemişti, aksi takdirde büyük olasılıkla onlardan söz ederdi). O güne kadar yapılmış en kullanışlı bilgisayar mimarisini geliştiren Von Neumann, sadece işlevsel olarak değil, yapısal olarak da insan beynini taklit edebilen bir bilgisayar tasarlamanın mümkün olabileceğini öne sürdü. Nöronların, aksonların, sinapsların ve “wetware” yerme, vakum tüpleri, elektrik tellen, bağlantı kabloları ve “hardvvare” (bilgisayar
^ Bu, 1. Bolümde tartışılan nöronlardan «inlenilmiş bağUntıcı modele heyecan verici bir bakışalı
(lonAmmı) kullanılacaktı.Von Ncvımann’ı takıp ederek F Roienbİatt hu tan bir btlj^tsayar projesine imza artı. Amacı şekillen sınıflandırma yapmayı öitnt' ncbılcn hır hılj^ısayar geliştirmekti. Bu çalışmanın urunune "pcıccptron" adı verildi. Pcrccptı^n, kabaca beynin organizasyonunu taklit edebiliyordu (1 ve 2. Bolıımc bakınız). Rosenblatt’ın makinesinin uç aşamalı bir hiyerarşisi \'ar ık Her aşama insanların duyuşsak bilişsel ve motor becerilerim genel olarak taklit ediyordu. Perceptron gibi üretilen ilk makinelerin temel bir sorunu var-di y')ftTenemıyorlardı. Onlar sadece sınırlı sayıda uyaranı işleyebiliyor ve karşılık olarak basit tepkiler verebiliyordu.
İnsanlar değiştirilebilir sinapslara sahip olduğu için öğrenme konusunda beceriklidir. Aynı anda aktıve edildiği takdirde ıkı nöron arasındaki gücün arttığını öne suren Hebb’ın kuralını hatırlayacaksınız (2.Bolümde bahsedilmişti). Böyle bir kural suni nöronların bağlantılarına yerleştirilebilir mı? Böyle hır makinenin öğrenebilmesi için, yapay bir beynin içine bir resıstör (hır transıstorden diğerine geçen elektrik uyarımlarını sayan bir alet) yerleştirmek ve programlamak gerekecektir. Bir resistör, daha çok bazı bilgi parçalarını ileten, bazılarını reddeden bir regülatör gibi işlev görecektir. “Öğrenme” yeteneğine sahip perceptronlar (öğrenme burada “nöronları harekete geçiren birimler arasındaki gücün değişimi” anlamına gelir) bunu, McCullcx;h-Pıtts nöronlarına benzer şekilde davrandıkları ve Hebb’ın teorisine tabi oldukları için yapıyor. Duna göre yapılandırılmış bir bilgisayarın daire gibi bir geometrik şekli sınıflamak için gösterildiğini düşünelim. Eğer daireyi kare olarak adlandırarak cevap veriyorsa, o takdirde bazı birimler arasındaki rezistansı artırıp Kazılan arasındakıni düşürerek doğru cevap vermesi “öğretilebilir”. Percept-ron hır daireye daire derse cevap doğrudur ve değerlere dokunulmaz. Bu durumda, perceptronlar yanlışlan cezalandırır ve başarıları yok sayar. Bu ilk adımlar, genelleme yapabilen, öğrenme kabiliyeti ve aynı insan beyni gibi “düşünebilen” işlevleri olan makineler tasarlamada çok önemlidir.
Bilgisayar gelişiminin erken dönemlerinde, bu yeni bulunan mekanizmaların kullanımı ve önemiyle ilgili bazı temel görüşler de ortaya atıldı. Bilgisayarların, uygun şekilde programlandığı, yanı doğru kural ve talimatlar verildiği takdirde, insan düşüncelerinin taklit edilmesi dahil, tum işlemleri yapabileceğini öne sürenler vardı. Diğerlen, bir makinenin “düşünebilmesi” için, bir bilgisayarın, bir beynin “wetware”ı gibi ıç akşamını taklit etmesi gerektiğine inanıyordu. İkincisinin gerçekleştirilmesi, organizasyonları ve işlevleri bir insan beynim taklit edebilen birbirıyle bağlantılı suni elektronik nöronlara sahip olan bir bilgisayar yapılmasını gerektirirdi.
mhc ra/fmcn. yapay zekâ hâlâ ku^uk hır bebektir. Bahsedilen her ıkı bakışı^ Milin kendine göre sorunları var. Birincisinde, yapay zekâ programlarının^ gıınun “du^nme” kabiliyeti lanet bir şekilde katıdır. Size 7Vun kare kokur^ dır diye sorsam . “8’den fazladır ama tam olarak 9’da değildir. Aşağı yukarı kız buyuk gibi bir değerdir” diye cevap verirsiniz. Bir bilgisayar ly ”8 5440037...” diye cevap verir. Bir insan beyni, sonsuz sayıda sıraUnmıjm. kAmlar üretmekten ziyade, kompleks durumlarla baş etmek üzere çok hankd hır şekilde tasarlanmış gibidir - kalabalık içerisinde tanıdık bir yuzu ayırt«. mek, Los Angeles yollarında araba sürmek, bir Chekhov dramının ifade etti-ğı derin manayı anlayabilmek veya yüzümüze değen bir ipeğin yumuşaklığım hissetmek gibi. Bunu hiçbir bilgisayar yapamaz...yani henüz. Diğer tarafun, herhangi bir basit ve ucuz bir hesap makinesinin yapabildiği gibi, hiçbir insan bir sayının karekokünu milisaniyeler içerisinde hesaplayamaz.
Bir bilgisayarı insan beyni gibi donatmayı arzu edenlerin yüz yüze geldikleri oldukça zor, cesaret isteyen bir görevdir! Bir beyinde, binlerce noronla bağlantılı olan 100 milyar civarında nöron vardır. Bu çok güçlü bir bağlantıdır. Bununla beraber, bazı kişiler beynin küçük ölçekli bir modelim geliştir meyi denediler (bkz. Rosenblatt, 1958), fakat son zamanlara kadar (bkı “Cnınlük Hayatta Biliş- Silikon Cip) bazıları bu kişileri bu eğlencelerinin pe şmde koşmaktan yıldırttı (bkz. Minsky & Papert, 1968). Daha önce (1954’de) Minsky nöral ağlarla ilgili bir tez yazmıştı ve 400 vakum tüpleriyle donatarak bir tane geliştirmişti; fakat sonra bu sevdadan vazgeçti. Aynı donemde üretilen bilgisayar programlan şehrin en çılgın eğlencesi iken, bu ilk
Günlük Hayatta Biliş
Silikon Çip
Aynı bir insan beyni hücresi gibi çalıştığı söylenen bir silikon çıp, Callech ve Oxfor() Üniversitesi araştırmacılarından Mahowald ve Douglas tarafından geliştirildi. Silikon nöron adı verilen alet, yapı ve işlem yönünden serebral kodeksteki nöronların işlemlerim taklit edebilir Teknolojinin önemli bir yanı, çoğu bilgisayarlarda kullanılan dijital işleme birimlerine tezat oluşturan bu aletin analog doğasıdır İnsanlar bir kişinin yüzü gibi kompleks bir nesneyi gördüğü zaman, bir sen pıxelden oluşan veriyi değil, ustaca şekiilendirilmiş hatlar ve devamlı değişen gri tonları görür Benzer bir süreç sayesinde, göz ve beyin bu sinyallerden anlam çıkarır replika telefonlar sundu.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder