yapay zeka nasıl yapılmakta sorunsalı

"yapay zeka (yz), bilgisayar bilimi, matematik, sinir bilimi, bilişsel bilim ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli bilimsel ve mühendislik disiplinlerinin bir kombinasyonu ile geliştirilmiştir. geliştirme süreci birkaç temel adım ve bileşen içerir:

yz geliştirme süreci

sorun tanımı:

çözülmesi gereken sorunu belirleyin.
yz uygulamasının hedeflerini ve kapsamını tanımlayın.

veri toplama ve hazırlama:

çeşitli kaynaklardan ilgili verileri toplayın.
yz modellerini eğitmek için uygun hale getirmek üzere verileri temizleyin ve ön işleme tabi tutun.

algoritma seçimi:

eldeki soruna göre uygun algoritmaları ve modelleri seçin.
yaygın algoritmalar arasında makine öğrenimi (ml), derin öğrenme (dl) ve takviyeli öğrenme (rl) bulunur.

model eğitimi:

verileri eğitim ve test kümelerine ayırın.
hatayı en aza indirmek için model parametrelerini ayarlayarak modeli eğitim verilerini kullanarak eğitin.
görülmeyen verilere iyi genelleme yaptığından emin olmak için modeli test verilerini kullanarak doğrulayın.

değerlendirme ve optimizasyon:

doğruluk, kesinlik, geri çağırma, f1 puanı vb. gibi metrikleri kullanarak modelin performansını değerlendirin.
hiperparametreleri ince ayarlayarak, farklı özellikler seçerek veya daha karmaşık algoritmalar kullanarak modeli optimize edin.

dağıtım:

eğitilen modeli, yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunabileceği bir üretim ortamına dağıtın.
modelin performansını izleyin ve gerektiğinde güncelleyin.

bakım:

doğruluğunu ve alakalılığını korumak için modeli düzenli olarak yeni verilerle güncelleyin.
veri dağıtımındaki değişiklikleri izleyin ve modeli buna göre uyarlayın.
temel kavramlar ve teknikler

makine öğrenimi (ml):

gözetimli öğrenme: model, etiketli veriler üzerinde eğitilir.
gözetimsiz öğrenme: model, etiketsiz verilerdeki kalıpları belirler.
yarı gözetimli öğrenme: etiketli ve etiketsiz verilerin birleşimidir.
takviyeli öğrenme: model, çevre ile etkileşime girerek ve geri bildirim alarak öğrenir.

derin öğrenme (dl):

sinir ağları: verileri işleyen birbirine bağlı düğümlerin (nöronların) katmanları.
evrişimsel sinir ağları (cnn'ler): görüntü verileri için uzmanlaşmıştır.
tekrarlayan sinir ağları (rnn'ler): sıralı veriler için uzmanlaşmıştır.

doğal dil işleme (nlp):

insan dilini işleme ve anlama teknikleri.
dil çevirisi, duygu analizi ve metin oluşturma gibi görevleri içerir.

algoritmalar:

gradient descent: modeldeki hatayı en aza indirmek için optimizasyon algoritması.
backpropagation: ağırlıkları ayarlayarak sinir ağlarını eğitmek için algoritma. yapay zeka
geliştirmede biyolojik analojiler

genetik algoritmalar:

doğal seçilim sürecinden esinlenmiştir.
nesiller boyunca çözümleri geliştirerek optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılır.

sinir ağları:

insan beyninin sinirsel yapısına göre modellenmiştir.
bilgiyi işleyen ve ileten nöron katmanlarından oluşur.

güçlendirme öğrenmesi:

insanların ve hayvanların çevreleriyle etkileşimlerinden nasıl öğrendiklerine benzer.

biyolojik çeviri teorisini uygulama
protein sentezi:

genetik kodun (veri) transkripsiyonunun (önceden işlenmesi) ve işlevsel bir protein (model) üretmek için çevrilmesinin (eğitilmesi) olduğu eğitim modellerine benzer.

fotosentez:

güneş ışığının (girdi verileri) enerjiye (yararlı tahminler) dönüştürüldüğü veri dönüşümü olarak görülebilir.

sindirim sistemi:

veri alımı, işlenmesi ve değerli besin maddelerinin (içgörüler) çıkarılması, sindirim sisteminin yiyecekleri işleme şekline benzetilebilir.

beyaz ışık emilimi:

verileri, her bir bileşeni ayrı ayrı analiz etmek ve işlemek için farklı bileşenlere (özelliklere) bölme, beyaz ışığın farklı renklere bölünmesine benzer.
bu biyolojik benzetmeler, karmaşık aı süreçlerini anlamak için sezgisel yollar sunar ve aı geliştirmeye yönelik yenilikçi yaklaşımlara ilham verebilir.

aı'nın özerk ve yaratıcı düşünme yeteneğini nasıl geliştirebileceğini anlamak için, go ve satranç gibi oyunları kendi kendine oynayarak oynamayı öğrenen alphago ve alphazero gibi aı sistemlerinin örneklerine bakabiliriz.

aı'da özerk ve yaratıcı düşünme
1. güçlendirme öğrenmesi ve kendi kendine oynama:
güçlendirme öğrenmesi (rl): bu, bir etkenin kümülatif ödül kavramını en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda eylemler gerçekleştirerek karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenmesi türüdür.
kendi kendine oynama: aı etkeni, çeşitli stratejileri keşfetmesine ve insan müdahalesi olmadan zamanla gelişmesine olanak tanıyan, kendisine karşı oyunlar oynar.

2. alphago:
ilk geliştirme: deepmind tarafından geliştirilen alphago, profesyonel bir insan go oyuncusunu yenen ilk yapay zekaydı. geleneksel arama ağacı yöntemlerini derin sinir ağlarıyla birleştirdi.
öğrenme süreci: alphago, insan uzman oyunlarından denetlenen öğrenme ve kendisine karşı oynayarak pekiştirmeli öğrenmenin bir kombinasyonu kullanılarak eğitildi. bu kendi kendine oynama, daha önce görülmemiş yeni stratejiler ve teknikler keşfetmesini sağladı.

3. alphazero:

genelleştirilmiş yaklaşım: alphazero, kendi kendine oynama yaklaşımını yalnızca go'ya değil, aynı zamanda satranç ve shogi'ye de genelleştirerek konsepti daha da ileri götürdü. alphago'nun aksine, alphazero oyunların temel kurallarının ötesinde hiçbir bilgiyle başlamadı.

sıfırdan öğrenme: alphazero, stratejilerini sürekli öğrenerek ve iyileştirerek kendisine karşı milyonlarca oyun oynadı. tahta konumlarını değerlendirmek ve en iyi hamlelere karar vermek için derin sinir ağlarını kullandı.

yaratıcı stratejiler: kendi kendine oynama yoluyla alphazero, daha önce insan oyuncular tarafından bilinmeyen veya nadiren kullanılan stratejileri keşfetti ve geliştirdi. yüksek düzeyde yaratıcılık ve stratejik derinlik gösterdi ve çoğu zaman en iyi insan oyuncularını bile şaşırtan hamleler yaptı.

yapay zeka otonom düşünmeyi nasıl geliştirir

arama ve kullanma:

keşif: yapay zeka, olası sonuçları keşfederek yeni hamleler ve stratejiler dener. bu, yapay zeka'nın yenilikçi çözümler keşfetmesine yardımcı olur.

kullanma: yapay zeka oyunları kazanmak için bilinen başarılı stratejilerden yararlanır. keşif ve kullanmayı dengelemek, yapay zekanın stratejilerini etkili bir şekilde geliştirmesini sağlar.

sürekli öğrenme:

yineleme: yapay zeka, kendisine karşı sürekli oyun oynayarak stratejileri üzerinde yineleme yapar, her oyundan öğrenir ve zamanla performansını iyileştirir.

yeni durumlara uyum sağlama: yapay zeka yeni durumlarla ve yapılandırmalarla karşılaştıkça, bunlarla başa çıkmak için stratejilerini uyarlar ve otonom düşünme yeteneğini gösterir.

değerlendirme ve karar verme:

sinir ağları: bunlar, tahta konumlarını değerlendirmek ve farklı hareketlerin sonuçlarını tahmin etmek için kullanılır. yapay zeka, bu değerlendirmelere dayanarak kalıpları tanımayı ve kararlar almayı öğrenir.
arama algoritmaları: monte carlo ağacı araması (mcts) gibi teknikler, olası gelecekteki hareketleri ve bunların sonuçlarını keşfetmek için kullanılır ve yapay zekanın birkaç adım önceden plan yapmasına yardımcı olur.

otonom yapay zeka

derin öğrenmesini etkinleştiren temel bileşenler:

temsil öğrenmesi: sinir ağları, hareketleri değerlendirmeyi ve karar vermeyi kolaylaştıran bir şekilde karmaşık oyun durumlarını temsil etmeyi öğrenir.

özellik çıkarımı: yapay zeka, oyun durumundan önemli özellikleri çıkarır ve bu da oyunun yüksek seviyede anlaşılmasını ve işlenmesini sağlar.

güçlendirme öğrenimi:

ödül sinyalleri: yapay zeka, oyunları kazandığında ödüller ve kaybettiğinde cezalar alır. bu sinyaller, öğrenme sürecini yönlendirerek yapay zekanın etkili stratejiler geliştirmesine yardımcı olur.
politika ağları: bu ağlar, mevcut oyun durumuna göre bir sonraki hamleyi önerir. yapay zeka, kendi kendine oynayarak politika ağını geliştirmeyi öğrenir.

kendini geliştirme:

rakip eğitim: kendisine karşı oynamak, sürekli olarak zorlu bir ortam yaratır ve yapay zekayı sürekli olarak gelişmeye zorlar.
gözetimsiz öğrenme: insan örneklerine güvenmeden, yapay zeka kendi anlayışını ve stratejilerini geliştirir ve bu da benzersiz ve yenilikçi oyun tarzlarına yol açar.

sonuç
alphago ve alphazero gibi yapay zeka sistemleri, yapay zekanın takviyeli öğrenme ve kendi kendine oynama yoluyla özerk ve yaratıcı düşünceye nasıl ulaşabileceğini göstermektedir. sürekli oynayarak ve kendi deneyimlerinden öğrenerek, bu yapay zekalar karmaşık stratejiler geliştirir ve insan uzmanlarla rekabet eden ve hatta onları geçen bir stratejik yaratıcılık düzeyi sergiler. bu yaklaşım diğer alanlara genelleştirilebilir ve yapay zekanın bağımsız düşünmesini ve karmaşık sorunları yenilikçi yollarla çözmesini sağlar."