​Yapay Zeka (Artificial Intelligence) Nedir?

Bilimsel bir çaba olarak makine öğrenimi, yapay zeka arayışından doğdu. Yapay zekanın bir akademik disiplin olarak ilk günlerinde bazı araştırmacılar makinelerin verilerden öğrenmesini sağlamakla ilgileniyordu. Soruna çeşitli sembolik yöntemlerle ve daha sonra "sinir ağları" olarak adlandırılan yöntemlerle yaklaşmaya çalıştılar; bunlar çoğunlukla perceptronlar ve diğer modellerdi daha sonra istatistiklerin genelleştirilmiş doğrusal modellerin yeniden icatları oldukları anlaşıldı. Olasılık muhakeme de özellikle otomatik tıbbi teşhis için kullanıldı.

Ancak, mantıksal, bilgiye dayalı yaklaşım üzerindeki artan vurgu, yapay zeka ile makine öğrenimi arasında bir sürtüşmeye neden oldu. Olasılıklı sistemler, veri toplama ve gösteriminin teorik ve pratik problemleriyle boğuşuyordu. 1980 yılına gelindiğinde, uzman sistemler yapay zekaya hâkim oldu ve istatistik gözden düştü. Sembolik/bilgiye dayalı öğrenme üzerine çalışmalar AI içinde devam etti ve endüktif mantık programlama 'ya yol açtı ancak daha istatistiksel araştırma hattı artık örüntü tanıma da (ingilizce: pattern recognition) ve bilgi geri almadaydı.

Sinir ağları araştırması, yapay zeka ve bilgisayar bilimi tarafından aynı zamanlarda terk edildi. Bu çizgi de diğer disiplinlerden Hopfield, Rumelhart ve Hinton‘i içeren araştırmacılar tarafından AI/CS alanının dışında "bağlantısallık" (ingilizce: connectionism) olarak devam ettirildi. Ana başarıları, 1980'lerin ortasında geri yayılım'ın (ingilizce: backpropagation) yeniden icadıyla geldi.

Ayrı bir alan olarak yeniden düzenlenen makine öğrenimi (ML), 1990'larda gelişmeye başladı. Alan, amacını yapay zeka elde etmekten ziyade pratik nitelikteki çözülebilir problemlerle mücadele etmeye değiştirdi. Odağı, AI'dan miras aldığı sembolik yaklaşımlar 'dan, istatistik ve olasılık teorisi’nden ödünç alınan yöntem ve modellere kaydırdı.

2020 itibarıyla birçok kaynak, makine öğreniminin yapay zekanın bir alt alanı olmaya devam ettiğini iddia etmeye devam ediyor.

Ana anlaşmazlık, tüm makine öğreniminin Yapay zeka(YZ)'nın (AI) bir parçası olup olmadığıdır çünkü bu, makine öğrenimini kullanan herhangi birinin YZ kullandığını iddia edebileceği anlamına gelir. Diğerleri, tüm makine öğreniminin yapay zekanın bir parçası olmadığı görüşüne sahiptir. Burada, makine öğreniminin yalnızca 'akıllı' bir alt kümesi YZ'nin bir parçasıdır.

Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne olduğu sorusu, "The Book of Why" adlı kitabında Judea Pearl tarafından yanıtlanır.

Buna göre, makine öğrenimi pasif gözlemlere dayanarak öğrenir ve tahmin eder, oysa AI, hedeflerine başarılı bir şekilde ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri öğrenmek ve gerçekleştirmek için çevre ile etkileşime giren bir aracı ifade eder.

Kaynak: Wikipedia