Girmeye korktuğun mağara aradığın hazineyi saklıyor olabilir. Joseph Campbell
Yapay Zekanın insanlık için tehdit mi fırsat mı olduğunu düşünüyorsun?
Humanoid robotlardan, telefonlara, otonom arabalardan, hastanelere, evlere, kadar hayatımızın neredeyse her alanında karşımıza çıkan yapay zeka dost mu düşman mı? Robotlar, insanların işlerini ellerinden mi alacak?
Ben yapay zekanın insan medeniyetini çok daha üst noktalara taşıyacağını savunan taraftayım. Konu ister film tavsiyesi vermek, isterse bilim insanlarının devrim niteliğinde tedaviler bulmasına yardımcı olmak olsun, yapay zeka tarifsiz potansiyele sahip.
Yapay Zeka üzerine yapılan araştırmalar, insanın belirli eylemleri yaparken nasıl bir yol izlediğine odaklanıyor. Bir olayla karşılaştığımızda farketmeden yaptığımız üç aşama var. Sonrasında bu yolları makinenin anlayabileceği bir dile yani kodlara çeviriyoruz. İnsanın taklidini bu şekilde sağlıyoruz.
Algılama
Akıl Yürütme
Harekete Geçme
Algılama
Elektronik cihazlar çevrelerinde olup biteni algılamak için (ses, ışık, sıcaklık) sahip olduğumuz göz, kulak, burnumuz gibi benzer çalışan sensörlerlere sahiptir.
Sensörler, makinelerin duyu organlarıdır. Makineler sensörler yardımıyla ışığı fark edebilir, sesleri tanıyabilir.
Akıl Yürütme
Makineler sensörler yardımıyla algıladığı bilgileri yapay zekâ yardımıyla anlamlı bir şekilde değerlendirir.
- Neler olup bittiğini anlamak için durum değerlendirmesi yapabilir.
- Algıladığı bilgilerle mantıklı sonuçlar çıkarabilir.
- Bir sorunla karşılaştığına çözüm yolu üretebilir.
- Algıladığı bilgiler ve örnekler ile yeni bilgiler oluşturabilir.
Harekete Geçme
Yapay zeka algıladığı ve yorumladığı bilgilerin sonucunda kendisinden istediğimiz sonuçları verir.
Biz de harekete geçelim 😉 Taze bir muzu olgun bir muzdan ayırt edip edemediğimizi Yapay Zeka ile deneyelim.
Teachable Machine kullanacağız, Teachable Machine makine öğrenimi modelleri oluşturmayı hızlı, kolay ve herkes için erişilebilir hale getiren web tabanlı bir araç.
Makine öğrenimi bilgisi gerekmiyor. Eğitimciler, öğrenciler, herkes kullanabilir, konsepti çok iyi anlıyorsunuz.
Yapay zekanın ortaya çıkarmasını istediğimiz projeye model diyoruz.
Bir model eğiteceğiz, ardından yeni örnekleri doğru bir şekilde sınıflandırıp sınıflandırılmadığını görmek için test edeceğiz.
Sınıflandırmasını istediğimiz bilgi muzun olgunluğunu tespit edecek bir yapay zeka programı olduğu için yapay zekaya sadece muzun görüntülerini göstereceğiz. Taze bir muzun görüntüsünü sisteme yüklemekle başlayalım. Aynısını olgun bir muzla yapacağız. Taze, olgunlaşmış, çok olgunlaşmış muzlar ve muz yok sınıfı oluşturarak görüntüleri gösteriyoruz.
Tüm modelimiz hazır olduğunda, training’e tıklıyoruz. Böylelikle yapay zekâ gösterdiğimiz görüntüler arasındaki farklılığı öğrenmeye başlasın. En az dört farklı sınıf oluşturmamız gerektiğini unutmayalım.
Modelimiz artık muzları olgunluk derecelerine göre sınıflandırabiliyor. Nasıl çalıştığını izleyelim.
Eğlenceli bir şekilde öğrenmek için, The Coding Train’i izleyelim. Gökkuşağı, tren, unicorn, ukelele nesnelerini öğretilip, testini görelim.
Domates, elma, nar, turp nesnelerini görsel algoritmasında sınıflandırarak model oluşturabiliriz. Duruşumuzu, başımızı dik tutup, sağa, sola eğerek veya seslendirme ile sınıflandırarak model geliştirip test edebiliriz.
Başka neler yapılabilir, sizlerin aklınıza neler geldi?
Sözlük
AI: Yapay Zeka : Bir bilgisayar, robot veya yazılımın insan gibi düşünmesini ve hareket etmesini sağlamanın yolu
Humanoid: İnsansı
Otonom Araba: Sürücüsüz araba
Ukelele: Telli bir çalgı
Kaynakça
Teachable Machine Tutorial: Bananameter
Learn how to use Teachable Machine to train a model on poses.medium.com
https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone/home/welcome
https://learndigital.withgoogle.com/dijitalatolye/course/machine-learning-basics/module/141
