Oksijensiz Yaşayan Beyinler |
Yapay Zeka

Artık evde, sokakta, işte kısaca dünyamızı paylaştığımız yapay gözler, kulaklar ve beyinlerle olan yaşantımızda, donanıma canlılık kazandıran yapay zeka programlama mantığını ve programlama şekillerinden bir kaçını sizler için derledik...

A- A+

12.05.2013 tarihli yazı 12806 kez okunmuştur.

Şüphesiz ki insanları diğer canlılardan ayıran özellik akıllı varlıklar olmalarıdır. Böylece etrafımızdaki olayları irdeleyebilir, mantıklı olduğuna kanaat ettiğimiz durumlarda harekete geçeriz. Son yıllarda hayatın her alanına giren robotlar henüz tam anlamıyla fiziksel ve psikolojik bütün halinde ortaya çıkarılamadı, fakat çalışmalar oldukça iyi ilerliyor. Yapılanlar sadece belli giriş değerlerine göre yapay zeka tekniklerine göre tasarlanmış elektronik aksama yapay zeka programlarıyla canlılık kazandırmıştır. Psikolojik etkenlerin devreye girmesi ise bambaşka bir mevzudur.

Aslında yapay zeka çalışmalarının çok önemli olmasının başlıca nedeni, iş ortamlarına daha uygun olmasıdır.Örn; insan beyni yorulur, unutabilir, belli bir ömür yılı vardır, verimi psikolojik çevreden etkilenir fakat; yapay zeka unutmaz, ömür yılı yoktur, programın çalışma koşulları sağlandığı sürece aynı verimle çalışır, hatta bilim adamların asıl amacı insan beyninin önünde çalışan yapay zekayı yapmaktır.

Her ne işi yaparsanız yapın hayal dünyanızı kısıtlamayın, bu tekniklere aşina olduğunuzda bilimsel haberleri okurken yapılan işleri somut olarak kavrayıp müdahale etmek istediğiniz kısımlar için temel anlamda bilgi sahibi olacaksınız.

► Günümüzde etrafınıza baktığınızda şu son günlerde çok popüler olan akıllı televizyonlar, çamaşır bulaşık makinesi, kısaca akıllı ev sistemlerinden aklınızda kalsın (bulanık mantık).

►Sokaklarda veya trafikte denk geldiğiniz kameraların sadece o anki görüntünüzü almakla kalmayıp artık gerekirse bu bilgilerle kimlik tanıma işini yapan kameralar (yapay sinir ağları).

►Kişi benzerliği araştırılması gibi işlemlerde kullanıldığını (öğrenme süreci).

►Ses ile cihaz yönlendirme, sesle çalışan güvenlik sistemleri(doğal dil işleme).

►Severek oynadığınız sanal oyunların modellenmesi. Oyun demişken, Garri Kasparov ile yüzleştirilen satranç bilgisayarını unutmazsınız.

►Yüz tanıma parmak izi gibi örüntü tanıma.

►Robotik.

►İnternetteki zararlı yazılımların, bodnetlerin tespitinde yardımcı olan (uzman sistemler).

►Mantıksal, matematiksel (problemlerin çözümü) üçgenin iç açılarının hesaplanması...

gibi tüm bu başlıklar yapay zekanın problemleridir. Görülüyorki artık beynimiz insan zekasıya aynı dünyayı paylaşmayacak, ve yapay zekayı ve ürünlerinide benimsememizi öngürüyor. Öyleyse eğer bir üretim yapmak istiyorsak, yada üretime katkıda bulunacağımız gruplardaysak bu tekniklerden haberdar olmak tasarımda ve analiz aşamasında bize yarar sağlayacaktır.

Bilgiyi veri tabanda tutmak ve lazım olduğunda oradan çekmek yerine neden yapay zeka kullanılıyor? Çünkü veri tabanı sıralama kayıt etme ve depolama aygıtları gerektiren bir tekniktir. Bizim için değişen, gelişen ve yorumlanabilen bilgi değerlidir, bunun için ekstra bellek alanından ve kayıt işlemlerinden tasarruf edilir, hantal ve aptal aletlerle gidebileceğiniz bilimsel yol kısıtlı kalabilir.

Ne de olsa hayattaki her olayın karşılığı 1 ya da 0 değildir. Örn; asansörün durması ve kalkması arasında yavaşlaması ve hızlanması yani hassasiyetinin algılanması işlemleri memnuniyetiniz için büyük önem taşır. Burada yapay zekanın algoritmalarından olan Bulanık Mantıktan bahsedilir. Ya da en basitinden bir tansiyon aletinde… Bulanıklık konusu, Bulanık kümelerin tanımı, bulanık kümelerle ilgili ilk çalışmaları yapan ve bu konunun bulucusu olarak kabul edilen Lotfi A. Zadeh tarafından 1965 yılında yayınladığı orijinal makalesinde göstermektedir.

Yapay zeka template matching ve morphing yöntemleri sayesinde bulanık görüntülerden bile insan yüzlerini tanıyabilecek kıvama gelir. Başlangıç olarak morphing tekniğini inceleyebiliriz.

Morphing, iki kaynak resmin belli oranlarda alınıp işlenmesiyle yeni bir resmin oluşturulmasıdır. Bu işlemin yapılmasının ardından, hedef resimle morfleme sonucu oluşan resmin benzerliği araştırılır. Bu araştırma Yapay Sinir Ağı dediğimiz kod blogu sayesinde gerçekleşiyor.

Şekil1:YSA ‘nın şematize hali. Hiyerarşik nöron ağı.

Aşağıdaki şekildeki gibi gri renkteki fotoğraf üzerinde özellik noktaları belirlenerek işaretlenir.Üçgenleşme yoluna gidilir.

Resmin köşeleri de dahil olmak üzere elimizde işaretlediğimiz kadar sayıda özellik noktası mevcut olan bir betimleme için.(Uğraştığımız proje olduğu için somut bir örnek olması açısından anlatıyorum) Bu noktalar bir dizide tutularak üçgenlerin oluşturulması sağlanmıştır. Ayrıca oluşturulması gereken dörtgenlerde 2 üçgenden oluşacak şekilde ifade edilir. Ele alınan iki farklı resmin özellik noktaları aynı koordinatlara denk düşmeyebilir. Bu da sonuç resimde kaymalara sebep olabilir(bulanıklık). Örneğin iki tane gözün olması gibi. Bunun çözümü olarak da giriş resimlerinin özellik noktaları aynı koordinatlara düşürülmelidir. Bu ortak koordinatları bulmak için aşağıdaki bağıntılar kullanılıyor.Bu işlem niye? Karıştırılacak görüntülerin pixel konumlarına ve renk değerlerine özellik vektörleri boynca ulaşabilmeyi sağlayan işlemdir.

⇒ S = αA + (1-α)B
⇒ S_x = αA_x + (1-α)B_x
⇒ S_y = αA_y + (1-α)B_y

Burada α iki resmin hangi oranda birleşeceğini gösterir. A ve B ise, 1. ve 2. resimde bulunan özellik noktalarına ait koordinatlardır. Bu işlem tüm üçgenler için uygulanır. Bu adımdan sonra elde edilen yeni üçgenler içerisinde kalan pikseller, üçgen alan kesişim testi ile bulunur. (Bkz:Race-tracing)

Kısaca görüntüyle ilgili işlemlerde başlangıç olarak bu gibi tekniklerden bahsedebiliriz.

Yapay zekanın hep iyi tarafından bahsetmemiz maalesef onun hep iyi amaçlarla kullanılacağı anlamına gelmiyor. Güvenliğimiz için bilinçlenmemiz ve sınırlarımızı belirleyebilmemiz gerekir, bunu ultra hızla gelişen teknoloji nimetlerinin bedeli olarak düşünebiliriz. Bu gün hala evlerimizde okullarımızda hastanelerimizde kullanılan florasan lambalarından gelen gürültü sesinden hiç kimse şüphelenmiyordu, teknik olarak onun nasıl yok edileceğini bilen teknikerlerimiz, mühendislerimiz mevcutken biz neden hala o sesi duyuyoruz? Artık yöntemler ve teknoloji değişiyor fakat, öğrenmek ders çıkarmak için bekleyeceğimiz başka bir zaman varmıdır bilemeyiz.

Aslında bence yapay ürünlerini mükemmelleştirmek insan kusurlarından faydalanmaktır… Örn:Video tekniği de gözümüzün bazı kusurlarından faydalanılarak yapılmıştır. Gözümüzün algılama alt sınırı diye tanımladığımız ayırt edebilme yetisi sn’de 24 fotoğraftır. Saniyede 24 fotoğraftan fazlasını adeta integral alarak hareketli cisimmiş gibi algılar.

Bazı şeylerin nasıl yapıldığını bilmek, hiç olmazsa kendi önlemlerimizi almaya yetecektir…

► İlginizi Çekebilir : "Gerçek" Beyine Sahip Robotlar Geliyor

Kaynak :

► Prof. Dr.Vasif Vagifoğlu Nabiyev
► The Human Brain Project!