Blog
Veri analizi, veri işleme, büyük veri, yapay zeka ve benzeri konular için kaynak niteliğinde olan yazılar

Güçlü Yapay Zeka ve Zayıf Yapay Zeka Nedir? Y-03

"Güçlü Yapay Zeka" ve "Zayıf Yapay Zeka" kavramları ilk olarak filozof John Searle tarafından Yapay Zeka araştırmacılarına atfettiği iki farklı hipotezinde ifade edilmiştir. Zayıf Yapay Zeka, makinelerin insan düzeyinde akıllı davranış sergileyecek şekilde programlanabileceği hipoteziydi. Güçlü Yapay Zeka ise bu tür makinelere bilinçli tecrübe atfetmenin ya da tamamen insanları tanımlamak için kullanıldığı gibi düşünmek ve anlamak olgularının bu makineler için geçerli olabileceği hipoteziydi.

Güçlü ve Zayıf Yapa Zeka

Image by Computerizer from Pixabay

Yanlış Bilinenler:

! "Güçlü Yapay Zeka”, genel amaçlı insan seviyesi Yapay Zekayı araştırması anlamına gelir: Bu ifade konu le ilgili olarak kesinlikle anlamlı bir yorumdur, ancak 1980'de ilk kez kullanıldığındaki ifadedeki anlam gibi değildir. "Zayıf Yapay Zeka", konuşma tanıma veya öneri sistemleri gibi belirli, dar görevleri hedefleyen Yapay Zeka araştırması anlamına gelir. Elbette, hiç kimse bu terimler üzerinde telif hakkına sahip değildir, ancak mevcut olan teknik terimleri oldukça farklı anlamlarda tekrar kullanmak karışıklığa neden olabilir.

AGI, ASI ve Süper Zeka (Superintelligence) nedir?

AGI, Yapay Genel Zeka (Artificial General Intelligence) anlamına gelir, uygulanabilirliği en azından insanların ele alabileceği görev yelpazesiyle karşılaştırılabilir olan genel amaçlı akıllı sistemler kurma hedefini vurgulamak için kullanılır. ASI, Yapay Süper Zeka (Articial Superintelligence) anlamına gelir: Bu yapay zeka esasen insan zekasının ötesindedir. Daha spesifik olarak, süper akıllı bir sistem, daha fazla bilgiyi dikkate alan ve geleceğe dair daha fazla öngörüye sahip yüksek kaliteli kararlar verebilen bir insandan daha yeteneklidir.

AGI, ASI, Süperzeka nedir?

Yanlış Bilinenler:

! Ana Akım Yapay Zeka araştırmacıları AGI'yi umursamaz: Temel olarak kendi alanlarındaki hedefleri dikkate alan Yapay Zeka uygulamalarının (Konuşma tanıma, Dil Tanıma vb.) alt alanlarında çalışan veya alt alanlardaki mevcut teknolojiye yönelik ticari uygulamalar bulmayı önemseyen araştırmacılar olduğu gibi, öğrenme, akıl yürütme, planlama gibi alt alanlarda çalışan birçok Yapay Zeka araştırmacısı yaptıklarının Genel Amaçlı Yapay Zeka (AGI) oluşturmanın alt problemlerine çözüm olarak ne kattığını da dikkate almaktadır.

! İnsanlar genellikle zekidir: Bu iddianın genel manada açıkça ifade edilecek kadar aşikar olmadığı düşünülür; ancak AGI ile ilgili neredeyse tüm tartışmaların da temelini oluşturur. Genellikle, insanların yapabileceği çok çeşitli görev ve işleri dikkate alarak desteklenir. Fakat elbette ki insanın yapamayacağı bir insan mesleği yoktur, bu yüzden insanların var olan geniş yelpazedeki insan mesleklerini yapabilmesi şaşırtıcı değildir. İnsan merkezli endişelerimizden ve ön yargılarımızdan tamamen bağımsız olan bir alan tanımı bulmak zordur. Bu yüzden, bir insanın insan olarak yapabilecekleri her şeyi yapabildikleri kapsamında genel olarak zeki oldukları iddiası halen geçerlidir. İnsanların çok daha fazla şey yapabileceklerini anlamlı bir şekilde söylemenin bir yolunu bulabiliriz, ancak şu ana kadar bu soru hala açıktır.

Moore yasası nedir?

"Moore yasası", elektronik devrelerin yoğunluğundaki ve / veya performansındaki üssel büyümeye ilişkin olarak ilgili gözlem ve öngörülerinin sayısını ifade eder. Moore’un orijinal ifadelerinin aynısı olmamakla birlikte modern bir özetle, her saniyede gerçekleşen işlem sayısının harcanan dolar başına, N ayda (Burada “N” yaklaşık olarak 18’dir) bir iki katına çıkmasıdır.

Yanlış Bilinenler:

! Moore yasası fizik kanunudur: Aslında bu yaklaşım, teknolojinin ilerleyişi ile ilgili ampirik bir gözlemdir. Bu durumun sürekli ve zorunlu olduğu anlamına gelmez. Zaten bilgisayarların çalışma hızı belirli bir yükselmeden sonra yatay bir seyir izlemeye başlamıştır; bu kapsamda fiyat/performans anlamındaki mevcut gelişmeler, tek çip üzerindeki çekirdek sayısının (işlem birimi) artırılmasından gelmektedir.

! Makineler o kadar hızlı büyüyorlar ki daha iyi algoritmalar kullanmak zaman kaybıdır: Aslında, genel olarak algoritmalardaki basit iyileştirmeler bile donanımdaki geliştirmelerden çok daha önemlidir.

Moore yasası, süper yapay zeka (Superintelligence) gelişini tahmin etmemize olanak sağlar mı?

Hayır. Karmaşık doğal dil metinlerini anlamak gibi Yapay Zeka sistemlerinin hala yapamadığı birçok şey vardır; hızı artırmak, çoğu durumda daha hızlı yanlış cevapların alınması anlamına gelmektedir. Süper Zeka (Superintelligence) çok önemli kavramsal atılımlar gerektirmektedir. Bunlar kolayca tahmin edilemez ve daha hızlı makinelerin mevcudiyeti ile olan ilgisi çok azdır.

Yanlış Bilinenler:

! Makineleri daha güçlü hale getirmek zekalarını da artırmak anlamına gelir: Bu, Yapay Zeka’nın geleceğine dair yapılan tartışmalarda çok yaygın bir temadır; ancak insan zekasını tanımlamak için kullanılan "güçlü" kavramı ile bilgisayarları tanımlarken kullanılan "güçlü" kavramı arasındaki temel karışıklığa dayanıyor gibi görünmektedir: Örneğin saniye başına yapılan işlem sayısı.

Kaynak: http://people.eecs.berkeley.edu/~russell/temp/q-and-a.html