Birkaç yeni teknoloji, yapay zeka (AI) ve bunun bir toplum olarak geleceğimiz için ne anlama geldiği konusunda bir vızıltı yarattı. Her teknoloji, AI'nın farklı dallarından gelir ve benzersiz bir dizi avantaj ve endişe yaratır.
Derin sahtekarlıklar ve ses klonlama yapay zekaları, internette gördüğünüz veya duyduğunuz herhangi bir şeye güvenmenizi zorlaştırır. Bazıları, ChatGPT ve benzeri derin öğrenme yapay zeka sistemlerinin çeşitli alanlarda iş fazlalığı yaratmasının muhtemel olduğunu söylüyor. İlgili bir soru ortaya çıkıyor: "AI nihayetinde programcıların yerini alacak mı?"
Yapay Zeka Nedir?
AI, bir sistemin dört nitelikten birini (veya daha fazlasını) kullanarak sorunları çözme yeteneğine odaklanan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bir yapay zeka sistemi insanca düşünebilir, insanca hareket edebilir, mantıklı düşünebilir ve/veya rasyonel hareket edebilir.
Yapay Zekanın Tarihi
Yapay zeka yüzyıllardır var gibi görünse de, 1900'lerin ortalarında ivme kazanan bir alandır. AI tarihindeki en dikkate değer tarihlerden biri 1956'dır, bu, yapay zeka alanına resmi girişin yapıldığı yıldı. Bu tanıtım, Dartmouth Koleji'ndeki bir konferansta gerçekleşti.
Birkaç harika isim, AI'daki ilk gelişmelerin farklı yönleriyle bağlantılıdır. Bunlar arasında Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon, John Robinson ve Alain Colmerauer yer alıyor.
İnsanca Davranmak
1936'da Alan Turing, "Entscheidungsproblem Uygulamasıyla Hesaplanabilir Sayılar Üzerine" başlıklı bir makale yayınladı. Bu yazıda Turing, bugüne kadar AI'da önemli bir rol oynayan bir Turing makinesi kavramını tanıttı. Doğru algoritma ile bir Turing makinesinin herhangi bir matematiksel hesaplamayı yapabileceğini kanıtladı.
Daha sonra 1937'de Turing, akıllı makinelerin sınırlamalarına işaret etmek için durma problemini kullandı. Daha sonra 1950'de Turing, Turing testi adını verdiği şeyi kullanarak makine zekasını tanımladı. Bir AI sistemi Turing testini geçerse, o sistem insanca hareket edebilir.
İnsanca Düşün
Marvin Minsky, AI alanında popüler bir isimdir. 1951'de SNARC adlı ilk rastgele kablolu sinir ağı öğrenme makinesini geliştirmesiyle tanınır. Sinir ağları, bilgisayarlara verileri insan beynine benzer şekilde işlemeyi öğretir. Minsky'nin AI tanımı, "insanlar tarafından yapıldığında zeka gerektirecek şeyleri makinelere yaptırma bilimi" şeklindedir.
Allen Newell ve Herbert Simon, yapay zeka alanında bir makinenin insan düşüncesini simüle etme yeteneğine odaklanan diğer iki öncüdür. 1956'da, Logic Theorist adlı ilk sembol işleme bilgisayar programını sundular. 1961'de Newell ve Simon, temelde insan düşüncesini taklit eden Genel Problem Çözücüyü (GPS) geliştirdiler.
Mantıklı Düşünün
1965'te "A Machine-Oriented Logic Based on the Çözüm İlkesi.” Ayrıca yüklem mantığı için hayati bir rol oynayan çözümleme hesabını icat etti. AI'daki rolü.
Yüklem mantığı, rasyonel düşünmeyi temsil etmek için mantığı kullanan resmi bir dildir. Bu dil, doğru öncüllerin doğru sonuçları doğuracağı çerçevesini kullanır. Örneğin, Alexa bir makinedir; tüm makineler işi kolaylaştırır; bu nedenle Alexa işleri kolaylaştırır.
Yapay Zekadaki Son Gelişmeler
Başlangıcında olduğu gibi bugün de yapay zeka alanı birçok farklı dal ile oldukça karmaşıktır. Yapay zeka çatısı altındaki her şube, sürekli olarak önemli adımlar atıyor.
Makine öğrenimi, insan öğrenimini taklit etmek için veri algoritmalarını kullanan ve her yinelemede doğruluğunu artıran bir yapay zeka dalıdır. Makine öğreniminin en belirgin alt kümelerinden biri derin öğrenmedir. Derin öğrenme, makine öğrenimini geliştirir bir makinenin insan yardımına olan ihtiyacını azaltarak.
Örneğin, türlere göre gruplandırmak istediğiniz çiçek resimleriniz varsa, sınıflandırma işlemi sistemin türüne göre farklılık gösterecektir. Sisteminiz makine öğrenimini kullanıyorsa türleri ayırt eden özellikleri manuel olarak oluşturmanız gerekir. Ancak derin öğrenmeyi kullanan bir sistem, her türün en iyi ayırt edici özelliklerini kendisi belirleyecektir.
Derin öğrenme, birkaç teknoloji nedeniyle son yıllarda sektörde büyük dalgalar yarattı. ChatGPT bir derin öğrenme teknolojisidir şu anda çok fazla ilgi görüyor.
ChatGPT'ye göre:
OpenAI tarafından oluşturulan büyük bir dil modeli. Doğal dili anlamak ve çeşitli soru ve istemlere insan benzeri yanıtlar üretmek için tasarlanmış bir yapay zeka (AI) programıdır. Model, büyük veri işleme yeteneğine sahip, transformatör adı verilen derin bir öğrenme mimarisine dayanmaktadır. miktarda metin verisi toplar ve bundan öğrendiği kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak yanıtlar üretir. veri.
2022'nin dördüncü çeyreğinde lansmanından bu yana ChatGPT çok tartışılan bir konu oldu. Bu AI sistemini öne çıkaran şey, doğal dil işleme becerileri ve insan geri bildiriminden (RLHF) pekiştirmeli öğrenme yoluyla yeni bilgiler öğrenme yeteneğidir. Ayrıca, kod yazma ve düzeltme konusunda güçlü bir yeteneğe sahip gibi görünüyor. Bazıları, bu teknolojinin insan programcılarının neslinin tükenmesinin doğuşunu temsil ettiğini söylüyor.
Yapay Zekanın Kopyalayamayacağı Bir İnsan Programcının İstenen Özellikleri
Bir AI sistemi, yazılım oluşturan kodun nasıl yazılacağını öğrenebilir. Ancak, programcıları tamamen değiştirmek biraz daha karmaşık olabilir. Bir AI sisteminin kapasitesi, programcıların daha hızlı çalışmasına yardımcı olarak işgücünü azaltmasına izin verebilir, ancak asla gerçek anlamda insan işçilerin yerini alamaz. Programcılar ve yapay zeka sistemleri arasındaki en önemli ayırt edici özellik, insan beyni ve onun karmaşık özellikleridir.
Andrew Ng'ye göre, günümüzün yapay zeka alanındaki en iyi isimlerinden biri:
beyindeki tek bir nöron, bugün bile anlayamadığımız inanılmaz derecede karmaşık bir makinedir. Bir sinir ağındaki tek bir "nöron", biyolojik bir nöronun karmaşıklığının çok küçük bir kısmını yakalayan inanılmaz derecede basit bir matematiksel işlevdir.
Beynin ince havadan yeni bir düşünce üretme yeteneği, insan kavrayışının ötesindedir. Kesinlikle bir AI sisteminin kopyalayabileceği bir şey değil. Programcıların arzu edilen diğer bir özelliği de, yine bir makinenin kopyalayamayacağı bir şey olan yaratıcılığın şaşkınlığıdır.
Yapay zeka, derin öğrenme yoluyla insan düşüncesi izlenimi verebilir. Bazı AI sistemleri basit kararlar verebilir, ancak bu kararlar insan beyninin karar verme yetenekleriyle karşılaştırıldığında önemsiz kalır. AI kod yazabilir, ancak yazdığı kodun doğru kod olduğundan emin olamaz. Bir AI sistemi, insan yargısını kopyalayamaz ve gelecekte bunu yapabileceğine dair herhangi bir gösterge yoktur.
AI ve Programlamanın Geleceği
ChatGPT gibi yapay zeka teknolojileri, yapay zekanın programcılar için ne kadar yararlı olabileceğini kanıtladı. Hızla kod üretir ve bir programcının genel iş akışına yardımcı olabilir. Ancak ChatGPT, şu anda sahip olduğumuz en gelişmiş derin öğrenme teknolojisinin bile tam özerkliği kaldıramayacağını da kanıtladı. OpenAI'ye göre ChatGPT'nin sorulara anlamsız cevaplar ürettiği biliniyor.
Bu nedenle, programlamada AI'nın geleceğinin programcıların "değiştirilmesi" yerine "yardımcıları" olduğunu varsaymak mantıklıdır.
