(Bu yazı GENÇ İVEK SAĞLIK BİLİM VE TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ’nin 9. sayısında yayımlanmıştır.)
MELEK KUMBAROĞLU
Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
Yapay zekânın fikir babası Erwin Schrödinger bu cümlesiyle var olan nesneler üzerinden de yaratıcı fikirler ortaya koyulabileceğini vurgulamaktadır. Çok basit bir örnekle; çayınıza bir şeker atıp, çay kaşığı ile karıştırabilirsiniz. Bu eylem zaten var olan iki nesne ile gerçekleştirilir. Fakat aynı eylemi kendinize otomatik bir kupa geliştirerek yaparsanız var olan iki nesne ile yaratıcı bir fikir ortaya koymuş olursunuz. Bu yazımda sizlere, yapay zekâ uygulamaları, günümüzdeki yeri ve önemi ve de yapay zekânın biyoinformatiğe etkilerinden bahsedeceğim.
Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirebildiği yapay bir işletim sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.
Yapay Zekâ’nın Uygulama Alanları Nelerdir?
Ses tanıma:
Bilgisayarların sesleri tanıyabilmesi için mikrofon ve ses dijital hale getirilerek frekanslar oluşturulur. Söz konusu frekanslardan harfler ya da kelimeler kavranmaya çalışılarak sayılara dönüştürülür. Böylelikle yapay zekâ sesi tanır, anlar ve cevap verir. Yapay zekâ ses tanıma özelliğini en iyi Siri, Now, Echo, Cortana programları kullanmaktadır.
Doğal Dil (lisan) İşleme
Yapay zekânın en zorlu alanlarından biridir. İnsan ve bilgisayar etkileşimini maksimum seviyeye çıkarmak ya da farklı dilde konuşan kişiler arasındaki iletişimi güçlendirmek için çözümler üretir. Doğal dil işlemede; derin öğrenme, makine öğrenmesi (machine learning), istatiksel analiz ve kural tabanlı yaklaşımlar kullanılır.
Yazım hatalarının düzeltilmesinden, otomatik çeviri sistemlerine, dil öğrenimi uygulamalarından kişisel asistan uygulamalarına kadar doğal dil işleme kullanılmaktadır. Doğal dil işlemeye örnek olarak Google, Yandex, Siri, Google Asistan verilebilir.
Yapay zekânın günlük hayatımızda kullanım alanları nelerdir?
- Siber güvenlik ve savunma sanayi
- Sesli asistanlar
- Dil çevirileri
- Öneri sistemleri
- Navigasyon
- Sosyal güvenlik
- Sağlık hizmetleri
- e-Ticaret
- Yardımcı robot uygulamaları
Yapay zekânın, yaratıcı düşüncelerin fiziksel dışavurumu olduğunu söyledik. Fiziksel dışavurum için yazılım bilmek çok önemlidir ve eğer ki yazılım dünyasına adım atmaya karar verdiysek programlama dili bilmemiz gerekir. Bilgisayarların tarihsel gelişimi ile birlikte programlama dili alternatifleri de gelişmiş ve çoğalmıştır. Bugün en yaygın kullanılan programlama dilleri arasında:
Java, C #, C, Go, Groovy, Swift, Assembly, Ruby, Scala, Shell, Perl, Matlab, Python, R, PHP, Java, Script, R Programlama, Visual Basic, HTML, SQL, Objective C sayılabilir. Sizlere veri bilimci olma yolcuğunda en popüler dillerden olan Python ve R’ dan bahsedeceğim.
Python
Geliştirilmeye, 1990 yılında Hollandalı Guido Van Rossum tarafından başlanmıştır. Python, nesne yönelimli, yorumlamalı, birimsel (modüler) ve etkileşimli yüksek seviyeli bir programlama dilidir. Python’ın basit ve dinamik yapısıyla yazılım ve kodlamaya başlayacak olanların tercih edebileceği bir dil olduğunu söyleyebiliriz.
İlk güncellemesini 1994 yılında aldıktan sonra sürekli gelişen ve kendini yenileyen Python, C programlama dili ile kıyaslandığında oldukça hızlıdır. Açık kodlu bir program olduğundan dolayı erişimi ücretsizdir. Python dilini kullanmak için PyCharm adında bir programa ihtiyacınız olması gerekir. Bu programı da internet sitesinden indirerek hemen Python öğrenmeye başlayabilirsiniz.
Python dilini neredeyse her alanda kullanabilirsiniz. Örneğin oyun geliştirirken, uygulama yaparken, web üzerinde tarama işlemleri gerçekleştirirken, veri yapısı ya da klasik algoritmalar geliştirirken, kod kütüphanesi oluştururken bu dilden yararlanabilirsiniz. Ayrıca Google, Youtube, Nasa, BitTorrent gibi şirketler bu programlama dilini kullanır.
R Programlama Dili
R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için yazılım ortamı olup aynı zamanda programlama dilidir. R Foundation tarafından desteklenen ve GNU Tasarısının parçası olan bir özgür yazılımdır. Dünya çapında birçok analist ve veri bilimci, kurumlar için temel bir araç haline gelen R programlama dilini finanstan tutun üretim, e-ticaret, sağlık, banka, kapsamlı pazarlamaya kadar uzanan alanlardaki en zor sorunlarıyla ilgilenmek için kullanmaktadır. Twitter, Facebook, Amazon, Mozilla ve Microsoft R dilini kullanmaktadırlar.
Yapay zekâ dedik, yapay zekânın hayatımızdaki yerinden ve programa dillerinden bahsettik; peki ya “yapay zekânın biyoinformatiğe etkileri nelerdir ya da neler olabilir?” bunu hiç düşündük mü?
Biyoinformatiğin kısaca biyolojik bilginin bilgisayar yardımıyla incelenmesi ve işlenmesi olduğunu söyleyebiliriz. Biyoinformatiğin birincil amacı, elle keşfedilemeyecek kadar karmaşık biyolojik sistemleri ve süreçleri keşfetmek için makine öğrenimi ve veri biliminin gücünü kullanmaktır. Teknolojinin ilerlemesiyle gelişen makine, robot sektöründe çok önemli olan “Makine öğrenimi” kavramı en zor basamaklardan biridir. Gelecekte robotların birçok alanda tamamen insanların yerini alacağı söylenmektedir. Günümüzde de sağlık alanı için geliştirilmiş robotlar sayesinde robotik cerrahi işlemleri yapılmaktadır ve oldukça tercih edilmektedir. Bu robotların laboratuvar sistemlerinde de aktif rol alacağı beklenmektedir. Bu sayede yapılan tüm testler insan gücü ve zekâsına gerek kalmadan daha hızlı bir şekilde yapılabilecektir.
Yazımı Einstein’ın çok sevdiğim sözü ile tamamlamak istiyorum. Unutmayın ki “Zekânın ölçütü bilgi değil, hayal gücüdür.”
Kaynaklar