Nörobilimciler, bilişçiler ve filozoflar arasında insan beyninin yaratılıp yaratılamayacağı veya yeniden inşa edilip edilemeyeceği konusunda tartışmalar var. Beyin bilimindeki mevcut atılımlar ve keşifler, yapay beyinlerin sıfırdan yeniden oluşturulabileceği bir zamanın yolunu durmadan açıyor. Bazıları mümkün olanın sınırlarının ötesinde olduğunu varsayıyor, ikincisi onu yaratmanın yollarıyla meşgul, üçüncüsü uzun süredir verimli bir şekilde çalışıyor. Yazıda yapay zekanın gelişimi, beklentileri ve bu alandaki büyük şirketler ve projeler hakkında soruları ele alacağız.
Temel Bilgiler
Yapay beyin, insanlar kadar akıllı, yaratıcı ve bilinçli robotik bir makineye karşılık gelir. Tüm insanlık tarihinde, görev tam olarak çözülmedi, ancak fütüristler bunun bir zaman meselesi olduğunu söylüyorlar. Modern düşünüldüğündesinirbilim, bilgisayar ve nanoteknolojideki eğilimler, yapay zekanın ve beynin 21. yüzyılda, muhtemelen 2050 yılına kadar ortaya çıkacağını öngörüyor.
Bilim adamları yapay zeka oluşturmanın birkaç yolunu düşünüyor. İlk durumda, insan beyninin büyük ölçekli biyolojik olarak gerçekçi simülasyonları süper bilgisayarlarda gerçekleştirilir. İkinci durumda, bilim adamları, nöral doku üzerinde kolayca modellenebilen, büyük ölçüde paralel nöromorfik bilgi işlem cihazları oluşturmaya çalışıyorlar.
Bilim ve metafiziğin en ilginç gizemleri açısından insan bilinci, en karmaşık ve en ulaşılabilir olarak kabul edilir. İnsan beyninde tersine mühendislikle de benzer sonuçlara ulaşılır.
Makine öğrenimi
Makine öğrenimi, "yapay zeka" geliştirme stratejisinin merkezinde yer alır, bunun için insan beyin hücreleri kapsamlı bir şekilde incelenir. Bu tür öğrenmenin büyük bir potansiyeli vardır: platformunda algoritmalar, geliştirme araçları, API'ler ve model dağıtımı bulunur. Bilgisayarlar, açıkça programlanmadan öğrenme yeteneğine sahiptir. Yenilikçi şirketler Amazon, Google ve Microsoft aktif olarak makine öğrenimini kullanıyor.
Derin öğrenme platformları
Derin öğrenme, makine öğreniminin bir parçasıdır. İnsan beyninin nasıl çalıştığına dayanır ve bilginin içinden geçtiği yapay sinir ağı (YSA) algoritmalarına dayanır. Robotlar girdilerden ve sonuçlardan "öğrenebilir". Derin Öğrenme - Umut Verenbüyük miktarda bilgi ile birlikte yapay zekadaki eğilim. Örüntü tanıma ve sınıflandırmada kendini kanıtlamıştır. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion ve Saffron Technology, bu istihbarat çalışması alanında öncü olan şirketlere örnektir.
Doğal Dil İşleme
Nöro-linguistik programlama (NLP), bilgisayar ve insan dili arasındaki sınırda yer alır ve bir yapay zeka teknolojisidir. Bilgisayar programları, sözlü veya yazılı insan konuşmasını anlayabilir. Amazon Alexa yazılımında, Apple Siri, Microsoft Cortana ve Google Asistan'da NLP, kullanıcı sorularını anlamak ve bunlara yanıt vermek için kullanılır. Bu tür programlama, ekonomik işlemlerde ve müşteri hizmetlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Doğal Dil Üretimi
NLG yazılımı, her türlü veriyi insan tarafından okunabilir metne dönüştürmek için kullanılır, bu, beyin çalışması yoluyla elde edilir. İş zekası rapor otomasyonu, ürün açıklamaları, finansal raporlar gibi uygulamalarla değeri bilinmeyen bir teknolojidir. Teknoloji, öngörülebilir bir ek maliyetle kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin oluşturulmasını mümkün kılar. Yapılandırılmış veriler, saniyede birkaç sayfaya kadar yüksek hızda metne dönüştürülür. Bu pazardaki ilginç oyuncular Automated Insights,Lucidworks, Attivio, SAS, Anlatı Bilimi, Dijital Akıl Yürütme, Yseop ve Cambridge Semantics.
Sanal Aracılar
Yapay zeka teknolojileri çerçevesinde "sanal aracı" ve "sanal yardımcı" terimleri birbirinin yerine kullanılamaz. Bazı insanlar kavramları ayırt etmeye çalışır ve başarılı olurlar.
Sanal Asistan, bir tür kişisel çevrimiçi asistandır. Sanal aracılar genellikle kullanıcılarla akıllı bir konuşma yapan bilgisayar AI karakterleri olarak temsil edilir. Soruları yanıtlayabilirler ve ana avantajları, müşterilerin günün 24 saati yardım alabilmeleridir.
Konuşma tanıma
Konuşma tanımlama, bir programın konuşma dilindeki kelimeleri ve cümleleri anlama ve analiz etme ve yerleşik yapay beyin algoritmasını kullanarak bunları verilere dönüştürme yeteneğidir. Şirkette konuşma tanıma, arama yönlendirme, sesli arama, sesli arama ve konuşmayı metne işleme için kullanılır. Bir dezavantajı, programın telaffuz ve arka plan gürültüsündeki farklılıklar nedeniyle kelimeleri karıştırabilmesidir. Konuşma tanıma yazılımı mobil cihazlara giderek daha fazla yükleniyor. Nuance Communications, OpenText, Verint Systems ve NICE bu alanda gelişiyor.
Yapay zeka gömülü donanım
Gömülü AI, çipler ve grafik işleme birimleri (GPU'lar) içeren cihazlar yaygınlaştı. Google, yerleşikinsan beyni enstitüsünün gelişimini temel alan donanım yapay zekası. Yapay zekayı yazılımla entegre etmenin etkisi, eğlence ve oyun gibi tüketici uygulamalarının çok ötesine geçiyor. Bu, derin öğrenmeyi ilerletmek için kullanılacak yeni bir teknoloji türüdür. Bu tür geliştirmeler Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate ve Cray tarafından gerçekleştirilmektedir.
Karar Yönetimi
Yenilikçi ürünlerde (örneğin yapay zekalı robot) iş karar yönetimi, otomatik sistemlerin tasarımının ve düzenlenmesinin tüm yönlerini kapsar. Kuruluşların çalışanlar, müşteriler ve tedarikçiler arasındaki etkileşimleri yönetmesi esastır.
Karar yönetimi, alternatif seçim sürecini geliştirir, burada tüm olası bilgiler en iyi tercih için kullanılırken, vurgu manevra kabiliyeti, tutarlılık ve karar vermenin doğruluğu üzerindedir. Karar yönetimi, zaman kısıtlamalarını ve bilinen riskleri dikkate alır.
Bankacılık, sigorta ve finansal hizmetler kuruluşları, müşteri hizmetleri süreçlerine günlük karar yazılımlarını entegre ediyor.
Nöromorfik ekipman
SyNAPSE, beyin zekası ve fiziğiyle eşlenen nöromorfik mikroişlemci sistemleri geliştirmek için DARPA tarafından finanse edilen birprogramıdır. Platform, asıl soruya yanıt arıyor: Yapay bir beyin yaratmak mümkün mü? Baştasinir ağları bir süper bilgisayardaki simülasyonlarda test edilir, ardından ağlar doğrudan donanımda oluşturulur. Ekim 2011'de 256 nöron içeren bir prototip nöromorfik çip gösterildi. 1 milyon tepe nöronu ve 1 milyar sinapsı taklit edebilen çok çipli bir sistem oluşturmak için çalışmalar devam ediyor.
Sinir ağı modelleme
Mavi Beyin Projesi, moleküler düzeyde bilgisayar simülasyonları kullanarak insan beynini ve omuriliği yeniden yapılandırma girişimidir. Proje, Mayıs 2005'te İsviçre'deki Lozan Devlet Politeknik Okulu'nda (EPFL) Henry Markram tarafından kuruldu. Simülasyon, IBM Blue Gene süper bilgisayarında çalışır, dolayısıyla Blue Brain adıdır. Kasım 2018 itibariyle yaklaşık 10 milyon nöron ve 10 milyar sinaps içeren mezositler üzerinde simülasyonlar yapılmaktadır. 186 milyar nörona sahip insan beyninin tam ölçekli simülasyonunun 2023 için yapılması planlanıyor.
Anlamsal işaretçi mimarisine sahip birleşik bir ağ olan Spaun, Chris Eliasmit ve Kanada'daki Waterloo Üniversitesi'ndeki Teorik Sinirbilim Merkezi'ndeki (CTN) meslektaşları tarafından oluşturuldu. Aralık 2018 itibariyle, Spaun dünyanın en büyük beyin simülasyonudur. Model, sayı listelerini tanıması, basit hesaplamalar yapması için 2,5 milyon nöron içeriyor.
SpiNNaker, devasa bir düşük güçlü nöromorfik süper bilgisayardır.şu anda İngiltere'deki Manchester Üniversitesi'nde yapım aşamasındadır. Bir milyondan fazla çekirdek ve bin simülasyonlu nöronla, makine bir milyar nöronu simüle etme yeteneğine sahip olacaktır. SpiNNaker, belirli bir algoritma uygulamak yerine, farklı algoritmaları test edebileceğiniz bir platform haline gelecek. Bir makinede farklı türde sinir ağları tasarlanabilir ve çalıştırılabilir, böylece farklı türdeki nöronları ve iletişim modellerini simüle eder. SpiNNaker, Spi King Nural'dan türetilen bir kıs altmadır.
Brain Corporation, biyolojik sinir sisteminin temelini oluşturan yeni algoritmalar ve mikroişlemciler geliştiren küçük bir araştırma şirketidir. Şirket, bilgisayarlı sinirbilimci Evgeny Izhikevich ve sinirbilimci/girişimci Allen Gruber tarafından 2009 yılında kuruldu. Araştırmaları şu alanlara odaklanıyor: görsel algı, motor kontrol ve otonom navigasyon. Şirketin amacı, cep telefonları ve ev robotları gibi tüketici cihazlarını yapay sinir sistemi ile donatmaktır. Çalışma kısmen San Diego, California'daki Qualcomm kampüsünde bulunan Qualcomm tarafından finanse edilmektedir. Henüz belirli bir ürün piyasaya sürülmedi veya duyurulmadı, ancak şirket büyümeye devam ediyor ve Şubat 2018'den beri aktif olarak yeni çalışanları işe alıyor.
İlgili Araştırma
Google X Lab, Google'ın gelecekteki teknolojilerle deneyler yaptığı gizli bir laboratuvardır. Firmanın yürüttüğü projelerçalışmalar halka açık değil, robotik ve yapay zekaya dayandığına inanılıyor. Laboratuvarla ilgili ayrıntılar ilk olarak Kasım 2011'de bir New York Times makalesinde yayınlandı. Yayın, laboratuvarın Kaliforniya, Bay Area'da bulunduğunu belirtiyor. Google'ın kurucularının yapay zeka ile ilgilendikleri ve bu yönde yatırım yaptıkları iyi biliniyor. 2006'da bir şirket notu, Google'ın dünyanın en iyi AI araştırma laboratuvarını kurmak istediğini söyledi.
Rusya 2045, 2045 Girişimi veya Avatar Projesi olarak bilinen, 2020 yılına kadar robotik avatarlara, 2025 yılına kadar beyin nakillerine ve 2035 yılına kadar yapay beyinlere sahip olmayı hedefleyen iddialı uzun vadeli bir projedir. Program, 2011 yılında Rus medya kralı Dmitry Itskov tarafından başlatıldı. İnsanlığın yararına ve teknolojinin sistematik gelişimi için birlikte çalışan küresel bir bilim adamları ağı aracılığıyla bir insan beyni kurumu oluşturmayı amaçlar. Bazı Rus bilim adamları, araştırmaları için Itskov'dan şimdiden yatırım aldı. Buna ek olarak Itskov, yüksek net değere sahip bireylerden, hayır kurumlarından ve ulusal ve uluslararası hükümetlerden ek finansman arıyor.
Bir sonraki ilginç proje, Moneta adlı bir Boston Üniversitesi ve Hewlett Packard (HP) programıdır. Greg Snyder liderliğindeki bir HP ekibi, Cog Ex Machina adlı bir sinir ağı platformu inşa ediyor. GPU'larda ve memristörlere dayalı geleceğin bilgisayarlarında çalışın. Massimiliano Versace liderliğindeki Boston Üniversitesi'ndeki Nöromorfoloji Laboratuvarı, Cog Ex Machina üzerinde çalışan modüler bir yapay beyin olan Moneta'yı yarattı. Kıs altma, Modular Neural Exploring Travel Agent'ın kıs altmasıdır.
Zaman Çerçevesi
Beyin ve omuriliğin dijital bir kopyasının ne zaman sentezlenebileceği sorusu kaçınılmaz olarak ortaya çıkıyor.
Maalesef bu yakında gelmeyecek. Kurzweil'in 2030 yılına kadar beyin öykünmesi tahmini, sadece 12 yıl sonra, aşırı kısa görünüyor. Dahası, İnsan Genom Projesi ile yaptığı benzetmeler yetersiz kaldı. Ayrıca, birçok bilim insanı muhtemelen bazı çıkmaz yönlerde hareket ediyor.
Benzer şekilde, Goertzel'in kural tabanlı yaklaşımın önümüzdeki on yıllardaki başarısına ilişkin tahminleri aşırı iyimser görünüyor. AI eğitim yaklaşımı göz önüne alındığında muhtemelen imkansız olmasa da.
Muhtemel senaryoya göre, bir kodun veya bir insan beyninin bir benzerinin oluşturulması 50-75 yıl içinde mümkündür. Yine de, bir yanda sinirbilimdeki hata payı ve diğer yanda değişimin hızı düşünüldüğünde, tarihi tahmin etmek oldukça zordur. 2050, konu tahminler olduğunda bir tür kara delik.
