Yapay Zeka'nın Tarihçesi

Yapay Zeka'nın Temelleri (Yapay Zeka'nın Tarihçesi)

• M.Ö. 400: Sokrates, dindar ve dindar olmayanları ayıran bir algoritma geliştirdi.
• M.Ö. 350: Aristoteles, mekanik sonuçlar üretebilen tümdengelimli akıl yürütme yöntemlerini formüle etti ("Yağmur yağarsa ıslanırsın" gibi).
• 1206: Ebu İzz Bin Rezzaz Al Jezeri, sibernetiğin öncülerinden, suyla çalışan otomatik kontrol makineleri yaptı.
• 1623: Wilhelm Schickard, dört temel matematik işlemini gerçekleştirebilen bir hesap makinesi icat etti.
• 1672: Gottfried Leibniz, günümüz bilgisayar sistemlerinin soyut altyapısını oluşturan ikili sayı sistemini geliştirdi.
• 1822-1859: Charles Babbage, mekanik bir hesap makinesi geliştirdi. Ada Lovelace, Babbage'ın delikli kartlarıyla ilk bilgisayar programcısı olarak kabul edildi ve algoritmalar içeren çalışmalar yaptı.
• 1921: Karel Čapek Rossum, "Evrensel Robotlar" adlı oyunuyla "yapay insanlar" (robot) fikrini ortaya attı; bu kelimenin bilinen ilk kullanımıydı.
• 1929: Japon profesör Makoto Nishimura, "Gakutensoku" adlı ilk Japon robotunu yaptı.
• 1931: Kurt Gödel, Eksiklik Teorisini ortaya attı.
• 1936: Konrad Zuse, 64K bellekli Z1 programlanabilir bilgisayarı geliştirdi.
• 1946: İlk bilgisayar ENIAC (30 ton, oda büyüklüğünde) çalışmaya başladı.
• 1949: Edmund Callis Berkley, "Dev Beyinler veya Düşünen Makineler" kitabında makinelerin artan hız ve beceriyle büyük miktarda bilgi işleyebileceğini belirtti.

Yapay Zeka'nın Doğuşu (1950-1959)

• 1950: Alan Turing, Turing Testi ile makine zekası kavramını tanıttı. Bu test, bir makinenin insan benzeri akıllı davranış sergileme yeteneğini değerlendirmeyi amaçladı.
• 1952: Arthur Samuel dama oynayan bir bilgisayar programı geliştirdi, bu program bağımsız olarak oynamayı öğrenen ilk program oldu.
• 1956: Dartmouth Konferansı, yapay zekanın bir alan olarak doğuşu kabul edilir. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon'ın düzenlediği konferans, sinir ağları ve akıllı davranışın otomasyonuyla ilgilenen araştırmacıları bir araya getirdi ve "Yapay Zeka" terimi ortaya atıldı.
• 1958: John McCarthy, yapay zeka araştırmalarında popüler olan Lisp programlama dilini geliştirdi.

Yapay Zekanın Olgunlaşması (1959-1979)

• 1959: Arthur Samuel, "makine öğrenimi" terimini ortaya koydu.
• 1961: George Devol'un icat ettiği Unimate, New Jersey'deki General Motors montaj hattında çalışan ilk endüstriyel robot oldu.
• Unimate, insanlar için tehlikeli olan araba kalıp muhafazalarını ve kaynak parçalarını taşımakla görevlendirildi.
• 1965: Edward Feigenbaum ve Joshua Lederberg, insanların düşünme ve karar verme yeteneklerini kopyalayan ilk "uzman sistemi" yarattılar.
• 1966: Joseph Weizenbaum, NLP kullanarak insanlarla konuşan sahte bir psikoterapist olan ilk chatterbot (ELIZA) yarattı.
• 1973: James Lighthill, yapay zekadaki ilerlemelerin bilim insanlarının vaat ettiği kadar etkileyici olmadığını belirten bir rapor yayınladı, bu durum İngiliz hükümetinin yapay zeka araştırmalarına desteğini azaltmasına yol açtı.
• 1979: James L. Adams, 1961 yılında otonom aracın ilk örneklerinden Stanford Cart'ı yarattı.
• The Standford Cart, 1979'da sandalyelerle dolu bir odada insan müdahalesi olmadan hareket edebildi.

Yapay Zeka Patlaması (1979-1987)

• 1980: İlk uzman sistem XCON, ticari pazara girdi ve müşterinin ihtiyaçlarına göre bilgisayar sistemlerinin sipariş edilmesine yardımcı olmak için tasarlandı.
• 1981: Japon hükümeti, çeviri yapabilen ve insan dilinde konuşabilen bilgisayarlar yaratma hedefiyle Beşinci Nesil Bilgisayar projesine 850 milyon dolar ayırdı.
• 1984: Yapay Zekayı Geliştirme Derneği (AAAI), fon ve ilginin azalacağı, araştırmayı zorlaştıracak bir yapay zeka kışının yaklaştığını duyurdu.
• 1986: Mercedes-Benz, Ernst Dickmanns yönetiminde kameralar ve sensörlerle donatılmış sürücüsüz bir minibüs üretti ve 55 mil/saat hıza ulaşabildi.

Yapay Zeka'nın Yeniden Canlanması (1993-2011)

• 1997: IBM'in geliştirdiği Deep Blue, satranç şampiyonu Gary Kasparov'u yenen ilk program oldu.
• 1997: Windows, Dragon Systems tarafından geliştirilen bir konuşma tanıma yazılımı yayınladı.
• 2000: Profesör Cynthia Breazeal, duyguları tanıyabilen ve simüle edebilen Kismet adlı robotu geliştirdi.
• Kismet'in yüzü gözleri, dudakları, göz kapakları ve kaşları ile insan yüzüne benziyordu.
• 2002: İlk RoombaRobot piyasaya sürüldü.
• 2003: NASA, Mars'a insansız yüzeyde gezinen iki gezgini indirdi.
• 2006: Twitter, Facebook ve Netflix reklam ve UX algoritmalarının bir parçası olarak yapay zekayı kullanmaya başladı.
• 2010: Microsoft, vücut hareketlerini oyun yönlerine dönüştüren Xbox 360 Kinect'i piyasaya sürdü.
• 2011: Watson, soruları yanıtlamak için programlanan bir NLP bilgisayarı, televizyonda yayınlanan bir oyunda eski Jeopardy! şampiyonlarını yendi.
• 2011: Apple, ilk popüler sanal asistanı Siri'yi piyasaya sürdü.

Yapay Zekanın Yeniden Canlanması (2011'den Günümüze)

• 2012: Google araştırmacıları Jeff Dean ve Andrew Ng, etiketsiz resimler ve arka plan bilgisi olmadan kedileri tanıyan bir sinir ağı geliştirdi.
• 2014: Microsoft, Siri benzeri sanal asistan Cortana'yı piyasaya sürdü.
• 2014: Amazon, akıllı hoparlörlere dönüşen bir ev asistanı, kişisel asistan Alexa'yı yarattı.
• 2015: Elon Musk, Stephen Hawking ve Steve Wozniak, savaş amacıyla otonom silahları yasaklayan bir mektubu imzaladı.
• 2016: Hanson Robotics, gerçekçi insan görünümüne, ilk "robot vatandaş" olarak bilinen ve duyguları kopyalayıp iletişim kurabilen Sophia adlı bir robotu yarattı.
• 2017: Google DeepMind'ın Go masa oyununu oynayan AlphaGo'su çeşitli insan şampiyonaları yendi.
• 2018: Alibaba'nın dil işleme yapay zekası, Stanford okuma ve anlama testinde insan zekasını geride bıraktı.
• Alibaba dil işleme, 100.000 soruluk bir sette 82.44 puan aldı (insan 82.30).
• 2018: Google transfer öğrenimini kullanarak bir BERT geliştirdi, bu birçok doğal dil görevinde kullanılabilen ilk "çift yönlü, denetimsiz dil temsili"dir.
• 2020: OpenAI, kod, şiir ve diğer yazma görevlerini oluşturmak için derin öğrenmeyi kullanan GPT-3 beta testini başlattı.
• 2021: OpenAI, görüntüleri işlemeyi ve doğru altyazılar oluşturabilen DALL-E'yi geliştirmeyi başardı, yapay zekaya görsel dünyayı anlamasında bir adım daha yaklaştırdı.

Yapay Zekanın Genel Özellikleri

• Veriler üzerinde eğitilerek yeni bilgiler öğrenme ve tahminlerde bulunabilme.
• Karmaşık problemleri analiz edebilme ve çözüm yolları bulabilme.
• Verilen bilgiler doğrultusunda en uygun kararı verebilme.
• İnsan dilini anlayabilme ve üretebilme.
• Görüntüleri analiz ederek nesneleri tanıyabilme ve sınıflandırabilme.
• Sesleri analiz ederek konuşmaları anlayabilme.
• Belirli bir ölçüde kendi kendine kararlar alabilme ve hareket edebilme.

Yapay Zeka Türleri

• Dar Yapay Zeka (Narrow AI): Belirli bir görev için tasarlanmıştır (örneğin, satranç oynama, yüz tanıma, sesli asistanlar) ve en yaygın kullanılan türdür. İnsan zekasıyla karşılaştırıldığında sınırlıdır.
• Genel Yapay Zeka (General AI): İnsanlar gibi düşünme, öğrenme ve problem çözme yeteneğine sahiptir, çeşitli görevlerde insan becerilerini taklit edebilir ve yeni durumlara adapte olabilir. Teoriktir.
• Süper Yapay Zeka (Super AI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen, hatta insanlığı aşabilecek potansiyele sahip teorik bir türdür. Daha çok araştırma ve teknoloji gerekmektedir.

Mevcut Yapay Zeka Sistemlerinin Sınırları

• Uzmanlık alanlarının dışına çıktıklarında performanslarının azalması
• Verilerdeki önyargı veya hataların sonuçlara yansıyabilmesi
• İnsan zekasının kapsamlı özelliklerinden ziyade belirli alanlarda uzmanlaşmış olmaları
• Genel Yapay Zeka araştırmaları devam etse de, uygulama açısından uzak bir hedef olarak değerlendirilmesi

Yapay Zeka'nın Temel Birleşenleri

• Makine Öğrenimi: Algoritmalar ve istatistiksel modellerle verileri ilişkilendirme bilimidir.
• Derin Öğrenme: Birlikte çalışan yapay sinir ağlarını kullanarak bilgiyi öğrenme ve işleme.
• Bilişsel Hesaplama: İnsan zihninin çalışma mekanizmalarını taklit ederek problemleri çözme yaklaşımı.
• Görüntü İşleme: Bilgisayarların dijital görüntüleri analiz etmesi, dönüştürmesi ve yorumlaması.
• Doğal Dil İşleme: Bilgisayarların metin ve konuşma dilini anlaması ve kullanabilmesi için geliştirilen yöntemler ve algoritmalar.
• Yapay Sinir Ağları: İnsan beyninin bilgiyi analiz etme ve işleme şeklini taklit eden matematiksel modellerdir.

Yapay Zeka Uygulama Alanları

• Sağlık Hizmetleri: Hastalık tanıları, tedavi planlaması, sağlık takip ve öneri sistemleri için kullanılır (örneğin, Google DeepMind'ın göz hastalıklarını tespit etmesi, PathML ve Apple Watch uygulamaları).
• Finans Sektörü: Risk değerlendirmesi, piyasa analizi, müşteri hizmetleri sunmak için kullanılır (örneğin, Zest Al, Kavout, Bank of America - Erica)
• Otomotiv Sanayi: Otonom araçlar ve trafik tahminleri için kullanılır (örneğin, Tesla Autopilot ve Google Maps).
• Perakende ve E-Ticaret: Ürün önerileri, stok yönetimi ve müşteri hizmetleri için kullanılır (örneğin, Amazon, Netflix ve Zara uygulamaları).
• Tarım ve Tarım Teknolojileri: Ürün verimliliği artırma, hastalık ve zararlılarla mücadele için kullanılır (örneğin, Blue River Technology ve John Deere).
• Enerji Sektörü: Enerji verimliliğini artırma, rüzgar ve güneş enerjisi üretimini tahmin etmek için kullanılır.
• Güvenlik: Olağandışı davranışları tespit etme, güvenlik kameralarını izlemek ve siber tehditleri önlemek için kullanılır (örneğin, Ring ve Palantir yazılımları).
• Eğitim: Öğrenci performansını izleme, kişiselleştirilmiş öğretim materyalleri sunma ve otomatik değerlendirme için kullanılır (örneğin, Duolingo ve Khan Academy platformları).
• Müşteri Hizmetleri: Chatbotlar ve kişiselleştirilmiş pazarlama için kullanılır.
• Eğlence ve Medya: İçerik öneri sistemleri (Netflix, YouTube) ve oyun endüstrisi için kullanılır.

Yapay Zeka’nın Avantajları

• Verimlilik Artışı: Tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek insanlara daha stratejik işlere odaklanma imkanı sunar.
• Hata Oranının Azalması: Özellikle veri analizi ve tekrarlayan görevlerde insan hatalarına daha az eğilimlidir.
• Yeni Bilgilere Hızlı Erişim: Büyük veri kümelerini hızlıca analiz ederek yeni bilgiler ve trendler ortaya çıkarır.
• Kişiselleştirme: Kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler sunabilir, müşteri memnuniyetini artırır.
• 7/24 Çalışma: Sürekli destek sağlayabilme imkanı sunar.
• Yeni Ürün ve Hizmet Geliştirme: Yeni fikirler ve yaklaşımlar sunarak yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine olanak tanır.
• Risklerin Azaltılması: Riskleri öngörerek şirketlerin daha iyi hazırlık yapmasına yardımcı olur.
• İnsan Hatasını Azaltma: Tehlikeli işlerde insan hatası riskini azaltarak güvenliği artırır.

Yapay Zeka’nın Dezavantajları

• İş Kayıpları: Otomasyon nedeniyle bazı işlerin ortadan kalkmasına neden olabilir.
• Önyargı ve Ayrımcılık: Eğitim verilerindeki önyargıları yansıtabilir ve ayrımcılığa yol açabilir.
• Gizlilik Sorunları: Kişisel verilerin güvenliği ve mahremiyeti konusunda endişeler yaratabilir.
• Etik Sorunlar: Otonom araç kazaları gibi etik soruları gündeme getirebilir.
• Yüksek Maliyet: Geliştirilmesi ve bakımı maliyetlidir, bu durum küçük işletmelerin ve gelişmekte olan ülkelerin erişimini sınırlayabilir.
• Bağımlılık: Sistem arızalarında büyük sorunlara yol açabilir, tüm müşterileri etkileyebilir.
• Şeffaflık Eksikliği: Karar verme süreçlerini açıklamakta zorlanılabilir.
• Sosyal Etkiler: Toplumsal ilişkileri ve insan etkileşimlerini olumsuz etkileyebilir, yaygınlaşan yalan haberlerin etkisini artırabilir.

Günlük Hayattan Bazı Yapay Zeka Uygulamaları

• Kişisel Asistanlar: Siri, Google Asistan, Amazon Alexa.
• Sosyal Medya Algoritmaları: Facebook, Instagram, Twitter.
• Spam Filtreleri: E-posta sağlayıcılarında kullanılır.
• Otomatik Dil Çevirileri.
• Otomatik Özetleme.
• Dijital Asistanlar
• Yüz Tanıma Kilitleme

Yapay Zeka Araçları ve Kullanım Alanları

• Makine Öğrenmesi: TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, Keras (algoritma geliştirme)
• Doğal Dil İşleme (NLP): GPT (ChatGPT), BERT, SpaCy, NLTK, OpenAI Codex (metin analizi ve dil görevlleri)
• Görüntü İşleme: OpenCV, YOLO, TensorFlow (Nesne ve yüz tanıma)
• Veri Madenciliği: RapidMiner, KNIME, Weka (Büyük veri kümelerini analiz)
• YZ Destekli Tasarım: DALL-E, RunwayML, DeepArt (Görsel içerik üretimi )
• Oyun&Simulasyon, OpenAI, Unity (Oyun Modelleme)
• Güvenlik, Ring/Palantir (veri analizi sUç analizi)

Gelecekte Yapay Zeka

• YZ'nin insan ve Yapay Zeka İşbirliğinin geleceği kritik öneme sahiptir.
• Yapay zeka teknolojisi gelecekte yaşam biçimimizi köklü bir biçimde değiştirebilir. Bu nedenle etik ve güvenlik sorunlarının dikkate alınması sürdürülebilir bir gelecek için gereklidir.
• YZ teknolojilerinin Evrimi daha fazla endüstriye entegre olmaları ile Derin Öğrenme ve Otonom sistemler ile yeni bir boyut kazanacaktır.

Python ve Anaconda(Kurulumu hakkında özet bilgi)

• Anaconda, Python ve R Programlama dillerini kapsayan(Bİlımsel amaçlı) ve Conda paketini ile paket ,sanal ortam için kullanılan aracı tanımlar. -Anaconda kurulumunu 2 adımda İndirme işleminin ardından gerekli kurulum işlemi tamamlanmalıdır.