Yapay zeka adından da anlaşıldığı gibi makineler için yapay olarak geliştirilen insanların yaptığı işleri insansız bir şekilde makineler tarafından yapabilmesi için çalışılan bilim dalıdır. insan tarafından yapıldığında zeka olarak adlandırılan davranışların makineler tarafından da yapılmasıdır. Yapay Zeka’nın insan aklının nasıl çalıştığını gösteren bir kuram olduğu da söylenebilir. Şimdi yapay zekaya ayrıntılarıyla bir göz atalım…

Yapay zeka teknikleri

• Yapay sinir ağları (YSA)

• Bulanık mantık

• Uzman sistemler

• Genetik algoritma

Yapay Sinir Ağları

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri, herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirebilmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleridir. Yapay sinir ağları Biyolojik nöron ve Yapay nöron olmak üzere iki çeşittir.

Yapay Sinir Ağları (YSA) Karşılaştırması

Biyolojik Sinir sistemi   –      Yapay Sinir Sistemi

Nöron———————————–İşlemci eleman

Dentrit ——————————–Toplama fonksiyonu

Hücre gövdesi————————Transfer fonksiyonu

Aksonlar——————————-Yapan nöron çıkışı

Sinapslar——————————-Ağırlıklar

Yapay Sinir Ağları (YSA) Avantajları

• Lineer olmayan özelliğe sahip olmaları

• Öğrenme kabiliyeti

• Genelleme yapma

• Adaptasyon kabiliyeti

• Gürültüye karşı toleransı

• Donanım olarak gerçekleştirilmesi

• Paket yazılımların bulunması

Yapay Sinir Ağları (YSA) Kullanıldığı Alanlar

Uzay: uçuş simülasyonları, otomatik pilot uygulamaları, komponentlerin hata denetimleri vs.

Otomotiv: otomatik yol izleme, rehber, garanti aktivite analizi, yol koşullarına göre sürüş analizi vs.

Bankacılık: kredi uygulamaları geliştirilmesi, müşteri analizi ve kredi müracaat değerlendirilmesi, bütçe yatırım tahminleri vs.

Savunma: silah yönlendirme, hedef seçme, radar, sensör sonar sistemleri, sinyal işleme, görüntü işleme vs.

Elektronik: kod sırası öngörüsü, çip bozulma analizi, non-lineer modelleme vs.

Eğlence: animasyonlar, özel efektler, pazarlama öngörüsü vs.

Finans: kıymet biçme, pazar performans analizi, bütçe kestirimi, hedef belirleme vs.

Sigortacılık: ürün optimizasyonu, uygulama politikası geliştirme vs.

Üretim: üretim işlem kontrolü, ürün dizaynı, makine yıpranmalarının tespiti, dayanıklılık analizi, kalite kontrolü, iş çizelgeleri hazırlanması vs.

Sağlık: göğüs kanseri erken teşhis ve tedavisi, EEG, ECG, MR, kalite artırımı, ilaç etkileri analizi, kan analizi sınıflandırma, kalp krizi erken teşhis ve tedavisi vs.

Petro kimya: arama, verim analizi vs.

Robotik: yörünge kontrol, forklift robotları, görsel sistemler, uzaktan kumandalı sistemler, optimum rota belirleme vs.

Dil: sözcük tanıma, yazı ve konuşma çevrimi, dil tercüme vs.

Telekomünikasyon: görüntü ve data karşılaştırma, filtreleme, eko ve gürültü sönümlendirilmesi, ses ve görüntü işleme, trafik yoğunluğunun kontrolü ve anahtarlama vs.

Güvenlik: parmak izi tanıma, kredi kartı hileleri saptama, retina tarama, yüz eşleştirme vs.

BULANIK MANTIK

Karar vericiler hangi şartlarda ve boyutlarda karar verirlerse versinler, bir belirsizlik ortamı içinde bu işlevlerini yerine getirmek zorundadırlar. Verilen kararların doğruluğu ise, söz konusu belirsizliğin riske dönüştürülebildiği ölçüde sağlanacaktır. Ancak karar vericiler karar sürecinde klasik bilimsel yaklaşım ve bu yaklaşımın içerdiği yöntemleri kullanıyorlarsa, sonuçta verilen kararlar, iyi – kötü, güzel – çirkin, doğru – yanlış, evet – hayır, siyah – beyaz ya da 0 – 1 gibi yönlü kararlar olacaktır. Oysa gerçek yaşam mutlak ayrım üzerine kurulu değildir. Diğer bir deyişle karar ortamlarında mutlak siyah ve mutlak beyazın yanında binlerce gri tonunun varlığı unutulmamalıdır.

Bulanık Mantığın Avantajları

– Günlük hayatta olduğu gibi belirsiz, zamanla değişen, karmaşık, iyi tanımlanmamış sistemlerin denetimine basit çözümler getirir.

– Sistem basit bir matematiksel modelle tanımlanabilen bir sistemse o zaman geleneksel bir denetim yeterli olacaktır. Ama karmaşık bir sisteme geleneksel  bir  mantık uygulamak hem çok zor hem de yüksek maliyetlidir. Buna karşılık bulanık mantık denetimi geleneksel mantığa göre sistemi daha iyi analiz edebileceği gibi aynı zamanda da ekonomiktir.

– Bulanık mantıkta işaretlerin bir ön işleme tabi tutulmaları ve oldukça geniş bir alana yayılan değerlerin az sayıda üyelik fonksiyonlarına indirgenmeleri nedeni ile bulanık denetim genellikle daha küçük bir yazılımla daha hızlı bir şekilde sonuçlanır.

– Söz edilen az sayıda değerler üzerinde uygulanacak kural sayısı da az olduğundan sonuca ulaşmak daha da çabuklaşacaktır.

– Bu durum geleneksel bilgisayar ortamında böyledir.Özel geliştirilmiş bir donanımla sonuca daha da hızlı ulaşmak olasıdır. Örneğin Sanyo-Fisher firması mühendisleri, video kayıt cihazında kullanmayı düşündükleri mikro bilgisayarın yetersiz kalmasından dolayı, bulanık denetim kullanmaya karar vermişlerdir. Bulanık denetim yazılım boyutlarının daha küçük olmasını sağladığından, dış bellek kullanımına gerek kalmamıştır.

– Bulanık mantık denetiminin sağladığı bir diğer avantaj ise doğrudan kullanıcı girişlerine ve kullanıcının deneyimlerinden yararlanabilmesine olanak sağlamasıdır.

– Bilindiği gibi otomatik vites değişimi motorun belli hızlara ulaşması sonucunda otomatik olarak gerçekleşir. Buna karşılık manuel vitesli bir arabada ise sürücü, yol, yük ve kendi araba kullanış tarzına göre belli durumlarda vites değiştirir. Subaru tarafından üretilen justy tipi otomobilde kullanılan aktarım organının değiştirilmesi, bir kayışın konumunun bulanık mantık kullanılarak değiştirilmesi ile sağlanır. Böylece arabanın ivmesi ve performansı sürekli olarak ayarlanır hale gelir. Subaru, bu otomobilde kullandığı bulanık mantık üyelik fonksiyonlarını, otomobili test şoförlerine kullandırarak ve onlardan ivme ve performans  açısından en iyi aktarım oranını öğrenerek ayarlamıştır. Bu konuda Honda ve Nissan da  benzer çalışmalar yapmışlardır.

Bulanık Mantığın Dezavantajları

– Bulanık denetimde kullanılan kurallar deneyime çok bağlıdır.

– Üyelik fonksiyonlarının seçiminde belirli bir yöntem yoktur.En uygun fonksiyon deneme ile bulunur. Bu da oldukça uzun bir zaman alabilir.

– Denetlenen sistemin bir kararlılık analizi yapılamaz ve sistemin nasıl cevap vereceği önceden kestirilemez. Yapılacak tek şey benzetim çalışmasıdır.

Bulanık Mantığın Uygulama Alanları

Günümüzde hemen hemen her alanda uygulama imkanı bulan bulanık mantık, özellikle sanayi alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Japonlar bulanık mantığı özellikle bulaşık makineleri, çamaşır makineleri, elektrik süpürgeleri, video kameralara uygulamışlardır.

Uzman sistemler

Uzman sistemler, belirli bir uzmanlık alanında, gerçek kişilerden derlenen bilgileri temel alarak, zamanla kendisini geliştirebilme yeteneği de olan yazılımlardır. Problemlerin uzmanlara danışarak ve somutlaştırılarak çözüldüğü bilgisayar uygulamalarına Uzman Sistemler denir.

Genetik algoritma

GA, rastsal arama tekniklerini kullanarak çözüm bulmaya çalışan, parametre kodlama esasına dayanan bir arama tekniğidir. Bir veri grubu içinde özel bir veriyi bulmak için kullanılır.

Genetik algoritma Kullanım Alanları

Hat dengeleme

Yapay sinir ağları

Görüntü işleme

Gezgin satıcı problemi (TSP)

Eniyileme yöntemleri Bakım, servis, depo toplama