Yapay Zekadaki İlginç Terminoloji

Batı medeniyeti teknoloji, sanat ve bilimde bir terminoloji oluşturduğunda, sonradan ortaya çıkan bilgiler neticesinde yarattığı terminolojinin eğreti durduğuna bakmaksızın o terminolojiyi kullanmaya devam ediyor. Örneğin Kristof Kolomb 1492’de Karayip adalarına vardığında düşündüğü gibi Hindistan’a vardığını zannetmişti. Karşılaştığı insanlara Hintli demişti. Amerigo Vespucci 1502’de buranın Asya olmadığını fark edip yeni dünyayı keşfetmesi de bir şeyi değiştirmemiş, günümüzdede Amerikan yerlilerine hala Hintli (Indian) denilmektedir.

Diğer ilginç örnek olarak Termodinamik yasaları gösterebiliriz. 4 termodinamik yasamız olmasına rağmen kayıtlarda 4.Termodinamik yasa diye bir şey yoktur. Bunun yerine 0. Yasa mevcuttur. İlk üç yasa önceden bildiğimiz ve doğruluğunu kanıtladığımız yasalardı ve mantıklı bir dizilişe ve sıraya sahipti. Daha sonra keşfedilen 4. Yasa dizilişte bu üç maddeden önceye konması gerektiğinden, diğerlerinin sıra numarasını değiştirmemek için 0. yasa olarak adlandırıldı

Yukarıdaki örneklerden şu sonucu çıkarmamız mümkündür; bu terminolojiyi kullanan insan sayısı, basılmış kitaplar ve akademik dökümanlar çoğaldıkça, eğreti duran terminoloji fonksiyonu kendisinden bekleneni gerçekleştirdiği için değiştirilmemiştir

Anlattıklarımızın yazılım şirketlerini ilgilendiren kısmı bu tür iğretiliklerin sektörümüzdeki terminolojide de mevcut olmasıdır. Örneğin “Yapay Zeka”.

1950li yıllarda bir konferansta J. McCarthy, M. Minsky, C. Shannon, A. Newell ve H. Simon zeka ile donatılmış bilgisayar programlarını gerçekleştirme olasılığını araştırmayı önermişlerdir. Bu vesile 

ile ortaya konan “Artificial Intelligence(AI)” terimi kullanılmaya başlanmış, bu terim tüm çalışmaların çatı ismi haline dönüşmüştür.

Yapay Zeka çalışmaları devam ettikçe Yapay Zeka kavramının altında Makine Öğrenmesi (Machine Learning) kavramı kabul görmüş ve kullanılmaya başlanmış ve literatürdeki yerini almaya başlamıştır. Buraya kadar bir eğretilik göze çarpmamaktadır.

Ne zamanki makine öğrenmesinin altında yeni terminolojiler oluşmaya başlamış, bu süreçle birlikte “Derin Öğrenme(Deep Learning)” gibi eğretiliklerde ortaya çıkmaya başlamıştır.

Şöyle ki; bugün bir terminoloji olmasa biz sıfırdan bir terminoloji yaratmaya kalsak sıralama şu şekilde olurdu:

Yapay Zeka

Makineye öğretme (Ama Machine Learning diyoruz, çünkü veriyi insan oluşturuyor, olması gereken “Teaching to machine”)

Makinenin Öğrenmesi (Ama Deep Learning diyoruz, çünkü veriyi makine oluşturuyor)

Nedenine gelince;  makine öğrenmesinde veri ve algoritma insan eli ile yaratılmaktadır. Bir başka deyişle makineye öğretilmektedir. Derin öğrenmede ise veriyi ve algoritmayı yaratan makinedir, bir nevi makine kendi kendine öğrenmekte ve kendi kendine karar vermektedir ve her ikisinin birikmiş hali yapay Zekayı oluşturmaktadır.

Makine öğrenmesi dediğimizde etimolojik olarak sanki derin öğrenmede yaptığını yapıyormuş gibi algılanmakta en azından kendinden böyle bir içerik beklenmektedir.

Ancak yapay zekada ilerleme devam ettikçe, bunu sağlayan alt başlıklar barındırdıkları anlamı değiştirmeseler de güncellemek zorunda kalmaktadırlar. Örneğin; derin öğrenme bir resimdeki en küçük parçayı yani pikseli anlatır hale gelmiştir ki bu da doğru bir şey değildir.

Derin öğrenme, makinenin kendi kendine öğrendiği, daha küçüğü olmayan, bölünemeyen en küçük veri ve algoritmadır.

Faruk ŞAHİN

Hotech Yazılım

Şirket Filozofu