Yapay Zeka 2

**~~ReBeL bOy~~** · 07-01-2006, 14:39

Yapay zeka, halen birçok endüstriyel alanda olduğu gibi, birçok askeri alanda uygulanmış ve hemen hemen bütün askeri alanlarda uygulama potansiyeli olan bir bilim dalıdır. Yapay zekanın endüstriyel alandaki başarılı uygulamaları, 1980'lerde gelişmiş ülkelerin savunma bakanlıklarının ve kara, deniz ve hava kuvvetlerinin büyük ilgisini çekmeye başlamıştır. Sonraki yıllarda birçok askeri alanda yapay zeka uygulama çalışmaları başlatıldı. Bu bildirimizde biz, ağırlıklı olarak bir bilim ve teknoloji alanı olarak yapay zeka, askeri uygulamaları ve kompleks hava muharebesi ve harp oyunlarında kullanımını inceleyeceğiz.

1. Yapay Zeka
Askeri alanda yapay zeka uygulamalarına geçmeden önce, yapay zeka konusunda bazı özet bilgiler vermemiz yerinde olacaktır. Yapay zeka, zeki sistemlerin;
1) algılama, hafıza, düşünme, öğrenme, buluş yapma, karar verme, ve eylem gibi özelliklerini inceleyen,
2) bunları formel hale getiren,
3) ve yapay sistemlere bu özellikleri kazandırmayı amaçlayan
bir bilim dalıdır.

Zeki sistemler bu gün zeki etmenler (intelligent agents) olarak yeniden tanımlanmaktadır (Russel & Norvig, 1995). Buna göre zeki etmenlerin şu temel bileşenlere sahip olması gerekmektedir:

o Algılama
o Düşünme
o Eylem

Ayrıca, bu her bir bileşenin de "zeki" diye vasıflandırılabilecek niteliklere sahip olması gerekiyor. Zeki bir etmen, algılamasını gerçek-zamanda, seçimli, öncelikli, ve bağımsız olarak yapabilmelidir. Aynı şekilde, düşünme bileşeni de benzer özelliklere sahip olmalı, olayların gelişimine göre algılama bileşeninden gelen verilerden ve kendi içinde oluşturduğu modellerden gerçek zamanda durum tesbiti ve degerlendirmesi yapabilmeli, hafıza, anlama, problem çözme, öğrenme (ve hatta buluş yapabilme), planlama ve kontrol gibi özelliklere sahip olmalıdır. Eylem bileşeni de aynı şekilde zeki özelliklere sahip olmalı, ve düşünme bileşeninden gelen kararları gerçek zamanda uygulayabilmelidir. Ayrıca, bu üç bileşen (algılama, düşünme, eylem) özellikle hızlı hareketi gerektiren durumlarda birbirleriyle tam bir uyum içinde olmalıdır.

Yapay zeka bugün, birçok alanda araştırmaların yapıldığı bir bilim ve teknoloji dalı olarak ortaya çıkmış bulunmaktadır. Bu alanlardan bazıları aşağıda gösterilmiştir:

Yapay Zeka
----------
- Oyunlar (dama, satranç, go, vs.)

- Teorem ispatlama
o Prolog programlama
o Cebirsel Prolog programlama
o Paralel Prolog derleyicileri

- Doğal dil anlama ve işleme
o Çeviri sistemleri
o Ses tanıma ve işleme

- Bilgi Tabanlı Sistemler
o Uzman Sistemler
o Bilgi tabanlı simülasyon
o Genel Bilgi Sistemleri

- Makina Öğrenmesi
o Bilgi düzeyi öğrenme (çeşitli indüktif, dedüktif, analojik öğrenme metotları)
o Sembol düzeyi öğrenme (GA'lar, sınıflandırıcılar)
o Aygıt düzeyi öğrenme (YSA'lar)

- Makina Buluşları
o Bilimsel Buluşlar
o Bilgi madenciliği

- Robotik
o Robot görmesi ve öğrenmesi
o Robot timleri ve görev planlaması

- Yapay Yaşam (AL)

- Örüntü ve ses tanıma
-----------------------

2. Yapay Zekanın Askeri Uygulamaları
Yapay zekanın 1970'li yılların sonuna doğru özellikle ABD'de endüstriyel alandaki başarılı uygulamaları, kısa zamanda askeri çevrelerin yoğun olarak dikkatini üzerinde toplamıştır. Gelişmiş ülkelerin savunma bakanlıkları ile kara, deniz ve hava kuvvetleri bu yeni teknolojiden faydalanmanın yollarını araştırmaya başlamışlardır. Askeri uzmanların bu konuya ilgisi şunlardan kaynaklanmaktadır:

1) Yapay zeka teknolojilerinin akademik ve endüstriyel çevrelerdeki gerçek başarısı.
2) Günümüz askeri harekatlarının gittikçe genişleyen karmaşık yapısı ve muhtemel çatışmaların gelişme hızı.
3) Askeri uzmanların yapay zeka tekniklerinin, askeri problemlerin çözüm potansiyeli konusunda bilgilerinin artması.

Bu gün, birçok askeri alanda yapay zeka uygulamaları başlatılmıştır. Bu alanlardan bazıları şunlardır: Askeri araştırmalar, askeri imalat, bakım-onarım, harekat planlaması, lojistik, eğitim, istihbarat toplama ve işleme, istihbarat analizi ve durum tesbiti, sensör kaynaklarının dağıtımı, kuvvet dağıtımı, kuvvet komuta ve kontrolu, güzergah planlaması, muharebe taktikleri, otonom / yarı-otonom araçlar, aviyonik, elektronik harp, ve komuta kontrol istihbarat karşı-koyma, haberleşme, ağ kontrolu, ve enformasyon yönetimi ve ulaşımı.

Marmara Araştırma Merkezi'nde yapay zeka çalışmaları, 1991 yılında kurulan Yapay Zeka Bölümü'nde başlamıştır. Bu bölüm ülkemizin yapay zeka adıyla kurulan ilk bölümüdür. Burada yapılan ilk çalışmalar Osmanlıca-Kiril Optik Karakter Tanıma ve Bilimsel Buluşların Modellendirilmesi alanında olmuştur.

Bölüm, daha sonra Marmara Araştırma Merkezi adına görev aldığı, ve MSB-ARGE Dairesi tarafından desteklenen uluslararası EUCLID RTP 11.3 projesinde (1993-97 yılları arasında) bir yapay zeka sistemini (AISim), gerçekleştirmiştir (Kocabaş, Öztemel, Uludağ ve Koç, 1995; 1996; Kocabaş ve Öztemel, 1998) AISim, yukarıda bahsedilen türden bir zeki etmen tasarımı içeren bir sistemdi. Bu program, dağıtık bir simülasyon ortamında 100'den fazla senaryo elemanının yer aldığı, İngiltere ve Almanya'dan kokpit simülatörlerinden pilotların da katıldığı, ve komuta kontrol istasyonunu da iceren kompleks bir hava harekatı (hava bombardımanı) senaryosu içinde, kırmızı kuvvet bombardıman ucaklarına eşlik eden (Escort) ve uzak (BVR) ve yakın (WVR) hava muharebesi özelliklerine sahip bir F16 uçağını harekat süresince başarılı bir şekilde kontrol etmiştir. Sistem ayrıca 1-1 testlerde Ingiliz pilotlara karşı hava önleme (CAP) görevini de başarı ile uygulamıştır. Geliştirdiğimiz bu yapay zeka sisteminin en önemli, ve dünyada bu alanda ilk defa uygulanan özellikleri ise, gerçek zamanda durum tesbiti, ve gene gerçek zamanda davranış açıklamaları yapabilmesiydi.

Bölüm 1996 yılında başlatılan ve gene MSB ARGE tarafından desteklenen 10 aylık EUCLID RTP 11.7 "Uçuşta Simülasyon" (WaSiF) projesini de başarıyla tamamlamıştır. Bu projenin nihai amacı, bir savaş uçağı (F16) üzerine monte edilebilir bir simülasyon sistemi ile muharebe pilotlarının, yapay zeka tehditlerinden oluşan sanal hedeflere karşı günlük muharebe eğitimlerini sağlamaktır. 10 aylık bu fizibilite çalışmasında böyle bir sistemin, ayrıntılı olarak nasıl geliştirilebileceği gösterilmektedir.

Bu alandaki çalışmaların, gerekli imkanlar sağlandığı takdirde aşağıdaki konularda devam ettirmeyi düşünülmektedir:

o Takım veya filo harekatlarında eşgüdümlü ve birliktelik davranışı gösterebilen zeki etmenler geliştirmek,
o Etmen takım ve filo davranışlarının gerçek zamanlı olarak modellendirilmesi.
o Rakip etmenlerin bireysel ve takım veya filo davranışlarının modellendirilmesi.

3. Harp Oyunlarında Yapay Zeka Uygulamaları
Harp oyunlarında bilgisayarca oluşturulan kuvvetlerin (CGF) eğitim ve analiz amaçlı olarak kullanılması ABD'de 1980'lerin sonlarında ciddi bir şekilde ele alınmaya başlamıştır. Bundan sonraki önemli gelişme, bilgisayarlı harp oyunlarına, gene ABD'de CFOR programıyla komuta-kontrol yeteneğinin eklenmesi olmuştur (Pratt, 1996).

Bilgisayarların gelişmesiyle, önceleri bazı strateji oyunlarına dayanan savaş oyunları sonunda yerini, simülatör sistemleri ve rakip kuvvetlerin (OPFOR) eklenmesiyle gelişmiş Yarı Otomatik Sistemlere (SAFOR) bıraktı. Halen en gelişmiş sistemler bu yarı otomatik sistemlerdir. Ancak, gelecek nesil bilgisayar kuvvetleri (Otonom Kuvvetler) üzerine çalışmalar da başlatılmış bulunmaktadır.

Mevcut bilgisayarca oluşturulan kuvvetlerin gelişmesi dört safhada incelenebilir (Pratt, 1996). Bu safhaları şu şekilde sıralayabiliriz:

Nesil Bilişim Süreci
----- ---------------------------------
1 Yok
2 Hedef tesbiti ve önleme
3 Görevin kesilmesi ve başlatılması
4 Çok katmanlı Komuta Kontrol
5 Amaç seçimi ve Öğrenme

Birinci nesil CGF'lerin en bariz özelliği bunlarda bilişim sürecinin bulunmamasıdır. Bu nedenle, kendileri için oluşturulmuş olan senaryodan dışarı çıkamazlar. İkinci nesil sistemler ise, planlanmış faaliyetlerle çatışmayacak şekilde senaryo elemanlarına, hedef tesbiti, nişan alma, ve rakip kuvvetlerle çatışmaya girme gibi basit etkileşimli davranışlar yaptırabilme özelliğine sahiptir. Güzergahlar ve yollar kullanıcı tarafından önceden veya senaryo sırasında belirlenir ve etkileşimler de ancak bunlar üzerinde olabilir.

Üçüncü nesil sistemler genellikle Yarı Otomatik Kuvvetler (SAF) olarak isimlendirilir. Bu sistemler genellikle, önceden planlanmış, kural veya durum tabanlı modüllerden oluşan görevleri uygularlar. Bunlarda davranışlar görev çerçevelerine yerleştirilir ve bu çerçeveler de öteki görev çerçevelerine oturtulur. Ana amaçlar böylece bir görev hiyerarşisinden meydana gelir. Bu organizasyon, karmaşık görev ve davranışların oluşturulmasını kolaylaştırmaktadır.

Dördüncü nesil sistemler ise bu gelişmiş üçüncü nesil sistemler üzerinde komuta kontrol (C2) süreçlerine sahip sistemlerdir. Görünüşte basit sanılan bu görev, savaş alanının en zor görevlerinden biridir. Ancak bu sistemlerin çoğunda sadece komutanın görevi temsil edilmektedir. Dördüncü nesil CGF'lere örnek DARPA'nın Komuta Kuvvetleri (CFOR) programıdır. CFOR, C2 süreçlerini, komuta kademesinin bir dizi davranış ve etkileşimi şeklinde temsil eder. Dağıtık Etkileşimli Benzetim (DIS) ortamları dördüncü nesil sistemleri bireyler ve birlikler düzeyinde temsil edebilmektedir, fakat mevcut durumda bunlar taburdan daha yukarı kuvvetlerin temsilinde yetersiz kalmaktadır. Ordular düzeyinde durum bunun tam tersidir. Üst düzey birimler başarılı bir şekilde temsil edilebilmekte, ancak aynı sistem içinde daha alt birimlere ve senaryo elemanlarına doğru gidildiğinde sorunlar ortaya çıkmaktadır.

Bir CGF sisteminin gerçek değeri, bunun temsil ettiği davranışların tümü ile ölçülmektedir. Davranışların modellendirilmesi ise en zor işlerden biridir. Bunu kolaylaştırmak için davranış süreçlerinin ve modellerinin kodlanmasını standartlaştırmak gerekmektedir. Ortak ve uyumlu bir dil geliştirme, gelecek nesil CGF sistemlerinde davranış modellendirilmesi konusunda karşılaşılacak sorunların bir kısmına çözüm getirebilecektir.

3.1 Gelecek Nesil CGF Sistemleri

Gelecek nesil CGF'lerin şu özellikleri sağlaması gerekli görülmektedir:

o Savaşan birey ve birimlerle doğrudan etkileşim sağlayabilme,
o Komuta, Kontrol, Haberleşme, Bilgisayar ve İstihbarat (C4I) sistemleri tarafından kontrol edilebilme,
o Doğrudan haberleşmeyi sağlamak için doğal dil anlama ve işleme özelliğine sahip olma,
o Brifing bilgilerini ve taslak çalışmalarını anlayabilme,
o Güçlü bir bilgisayar ağına ve bunu kullanacak bilgisayar teknolojisine sahip olma,
o Katmanlı bir yapıya sahip olmak ve böylece istenilen düzeyde kuvvetleri yeterli ve gerekli ayrıntıda temsil edebilme,
o Amaç ve görev seçimi ve görev planlaması yapabilme (mesela dışarıdan "Şu tepeyi ele geçir," durumu verildiğinde, bunu yapmaya girişmeden önce daha geniş çerçevede o tepeyi ele geçirmenin kazanç ve kayıplarını hesaplayabilmek. Savaş alanındaki bir komutanın da eğitimi gereği yaptığı iş, harekatın genel amacı çerçevesinde birliğinin hedeflerini tesbit etmektir.)
o Amaç tesbit edildiğinde bunu gerçekleştirmek için görevin planlanması. (Burada da dost, düşman ve tarafsız kuvvetlerin muhtemel kayıpları, ele geçirilecek alanlar, gereken ve elde bulunan teçhizat, ileri harekat ihtimalleri, v.s. hepsi göz önünde bulundurulmalıdır. Gelecek nesil CGF sistemleri bu tür tesbitleri yapabilmelidir. )
o Değişen duruma göre, amacın yeniden planlanabilmesi. (Mevcut üçüncü nesil sistemlerde bu özellik bulunmamaktadır.)
o Öğrenme özelliğine sahip olma. (Mevcut sistemlerde eğitim sadece insana yönelik olmaktadır. Halbuki, CGF sisteminin kendisinin de tatbikatlardan öğrenebilmesi ve defalarca çalıştırılan senaryolarda aynı yanlışlıkları tekrar etmemesi gerekli görülmektedir.)

Yapay zeka, insanın düşünme yapısını anlamak ve bunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayar işlemlerini geliştirmeye çalışmak olarak tanımlanır. Yani programlanmış bir bilgisayarın düşünme girişimidir. Daha geniş bir tanıma göre ise, yapay zeka, bilgi edinme, algılama, görme, düşünme ve karar verme gibi insan zekasına özgü kapasitelerle donatılmış bilgisayarlardır.

Gelişim Süreci
Yapay zeka konusundaki ilk çalışma McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerisi; yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing’in hesaplama kuramına dayanıyordu. Her hangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal 've' ve 'veya' işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları halinde öğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını gerçekleştirmek de olası hale gelmiştir.

1950’lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. SNARC isimli ilk yapay sinir ağı temelli bilgisayar MIT’de Minsky ve Edmonds tarafından 1951’de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Üniversitesi’nde sürdüren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochester’le birlikte 1956 yılında Dartmouth’da iki aylık bir toplantı düzenledi. Bu toplantıda bir çok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli özelliği Mc Carthy tarafından önerilen Yapay zeka adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır. Daha sonra Newell ve Simon, 'insan gibi düşünme' yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan General Problem Solver (Genel sorun çözücü)‘ı geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Bundan sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekanın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür.

Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik bir şekilde çalışıp konu ile ilgili bilgileri kullanmamasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştur.

Zeki davranışı üretmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin de ortaya konmasıyla bir çok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, sinir ağları konusundaki çalışmaların Minsky ve Papert’in 1969’da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı YSA ların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı YSA larda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır.

Her sorunu çözecek genel amaçlı program yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programlar kullanma fikri yapay zeka alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti. Fakat burada çok sık rastlanan tipik bir durum, bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmamasıydı. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar bu sıralarda hızlanmaya başladı. Doğal dil anlayan programların dünya hakkında genel bilgiye sahip olması ve bu bilgiyi kullanabilmek için genel bir metodolojisi olması gerektiği belirtilmekteydi.

Uzman dizgelerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi. Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekayı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988’de yapay zeka endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı.

Bütün bu çalışmaların sonunda yapay zeka araştırmacıları iki guruba ayrıldılar. Bir gurup insan gibi düşünen sistemler yapmak için çalışırken, diğer gurup ise rasyonel karar verebilen sistemler üretmeyi amaçlamaktaydı.

İnsan gibi düşünen sistemler
İnsan gibi düşünen bir program üretmek için insanların nasıl düşündüğünü saptamak gerekir. Bu da psikolojik deneylerle yapılabilir. Yeterli sayıda deney yapıldıktan sonra elde edilen bilgilerle bir kuram oluşturulabilir. Daha sonra bu kurama dayanarak bilgisayar programı üretilebilir. Eğer programın giriş/çıkış ve zamanlama davranışı insanlarınkine benzer veya aynı ise programın düzeneklerinden bazılarının insan beyninde de mevcut olabileceği söylenebilir.

İnsan gibi düşünen sistemler üretmek bilişsel bilimin (cognitive science) araştırma alanına girmektedir. Bu çalışmalarda asıl amaç genellikle insanın düşünme süreçlerini çözümlemede bilgisayar modellerini bir araç olarak kullanmaktır. İnsan gibi davranan sistemler Yapay zeka araştırmacılarının baştan beri ulaşmak istediği ideal, insan gibi davranan sistemler üretmektir.

İnsan gibi davranan sistemler
Böyle bir sistemin amaca ulaşıp ulaşmadığı Turing'in ortaya koymuş olduğu bir kriter ile (tartışmalı da olsa) ölçülebilir. Turing zeki davranışı, bir sorgulayıcıyı kandıracak kadar bütün bilişsel görevlerde insan düzeyinde başarım göstermek olarak tanımlamıştır. Bunu ölçmek için de Turing testi olarak bilinen bir test önermiştir. Turing testinde denek, sorgulayıcıyla bir terminal aracılığıyla haberleşir. Eğer sorgulayıcı, deneğin insan mı yoksa bir bilgisayar mı olduğunu anlayamazsa denek Turing testini geçmiş sayılır. Turing, testini tanımlarken zeka için bir insanın fiziksel benzetiminin gereksiz olduğunu düşündüğü için sorgulayıcıyla bilgisayar arasında doğrudan fiziksel temastan söz etmekten kaçınmıştır. Burada vurgulanması gereken nokta, bilgisayarda zeki davranışı üreten sürecin insan beynindeki süreçlerin modellenmesiyle elde edilebileceği gibi tamamen başka prensiplerden de hareket edilerek üretilmesinin olası olmasıdır. Yani uçakların kanat çırpmadan uçtukları gibi, yapay zeka da illaki insan beyninin çalıştığı gibi çalışmayabilir.

Rasyonel karar alan sistemler
Bu sistemlerin temelinde mantık yer alır. Burada amaç çözülmesi istenen sorunu mantıksal bir gösterimle betimledikten sonra çıkarım kurallarını kullanarak çözümünü bulmaktır. Yapay zeka’da çok önemli bir yer tutan mantıkçı gelenek zeki sistemler üretmek için bu çeşit programlar üretmeyi amaçlamaktadır.

Bu yaklaşımı kullanarak gerçek sorunları çözmeye çalışınca iki önemli engel karşımıza çıkmaktadır. Mantık, formel bir dil kullanır. Gündelik yaşamdan kaynaklanan, çoğu kez de belirsizlik içeren bilgileri mantığın işleyebileceği bu dille göstermek hiç de kolay değildir. Bir başka güçlük de en ufak sorunların dışındaki sorunları çözerken kullanılması gerekecek bilgisayar kaynaklarının üstel olarak artmasıdır.

Rasyonel davranan sistemler
Amaçlara ulaşmak için prensiplere (bilgi, kural, inanç) uygun davranan sistemlere rasyonel denir. Bir ajan algılayan ve bu algılamaların çözümlenmesinden elde ettiği sonuçlara göre harekette bulunan bir sistemdir. Bu yaklaşımda yapay zeka, rasyonel ajanların incelenmesi ve oluşturulması olarak tanımlanmaktadır. Rasyonel bir ajan için gerekli koşullardan biri de doğru çıkarımlar yapabilmek ve bu çıkarımların sonuçlarına göre harekete geçmektir. Ancak, yalnızca doğru çıkarım yapabilmek yeterli değildir. Çünkü bazı durumlarda doğruluğu ispatlanmış bir çözüm olmadığı halde gene de bir şey yapmak gerekebilir. Bunun yanında çıkarımdan kaynaklanmayan bazı rasyonel davranışlar da vardır. Örneğin, sıcak bir şeye değince insanın elini çekmesi bir refleks harekettir ve uzun düşünce süreçlerine girmeden yapılır. Bu yüzden yapay zekayı rasyonel ajan tasarımı olarak gören araştırmacılar, iki avantaj öne sürerler. Birincisi 'düşünce yasaları' yaklaşımından daha genel olması, ikincisi ise bilimsel geliştirme yöntemlerinin uygulanmasına daha uygun olmasıdır.

[alıntıdır]

07-01-2006, 14:39	#1 (permalink)
Üye Bilgileri ~~ReBeL bOy~~ Banned Giriş: Jun 2006 Şehir : Bursa Mesaj: 41,296 Rep Gücü: 0 Rep Puanı : 189780 Rep Seviyesi:	Yapay Zeka 2 Yapay zeka, halen birçok endüstriyel alanda olduğu gibi, birçok askeri alanda uygulanmış ve hemen hemen bütün askeri alanlarda uygulama potansiyeli olan bir bilim dalıdır. Yapay zekanın endüstriyel alandaki başarılı uygulamaları, 1980'lerde gelişmiş ülkelerin savunma bakanlıklarının ve kara, deniz ve hava kuvvetlerinin büyük ilgisini çekmeye başlamıştır. Sonraki yıllarda birçok askeri alanda yapay zeka uygulama çalışmaları başlatıldı. Bu bildirimizde biz, ağırlıklı olarak bir bilim ve teknoloji alanı olarak yapay zeka, askeri uygulamaları ve kompleks hava muharebesi ve harp oyunlarında kullanımını inceleyeceğiz. 1. Yapay Zeka Askeri alanda yapay zeka uygulamalarına geçmeden önce, yapay zeka konusunda bazı özet bilgiler vermemiz yerinde olacaktır. Yapay zeka, zeki sistemlerin; 1) algılama, hafıza, düşünme, öğrenme, buluş yapma, karar verme, ve eylem gibi özelliklerini inceleyen, 2) bunları formel hale getiren, 3) ve yapay sistemlere bu özellikleri kazandırmayı amaçlayan bir bilim dalıdır. Zeki sistemler bu gün zeki etmenler (intelligent agents) olarak yeniden tanımlanmaktadır (Russel & Norvig, 1995). Buna göre zeki etmenlerin şu temel bileşenlere sahip olması gerekmektedir: o Algılama o Düşünme o Eylem Ayrıca, bu her bir bileşenin de "zeki" diye vasıflandırılabilecek niteliklere sahip olması gerekiyor. Zeki bir etmen, algılamasını gerçek-zamanda, seçimli, öncelikli, ve bağımsız olarak yapabilmelidir. Aynı şekilde, düşünme bileşeni de benzer özelliklere sahip olmalı, olayların gelişimine göre algılama bileşeninden gelen verilerden ve kendi içinde oluşturduğu modellerden gerçek zamanda durum tesbiti ve degerlendirmesi yapabilmeli, hafıza, anlama, problem çözme, öğrenme (ve hatta buluş yapabilme), planlama ve kontrol gibi özelliklere sahip olmalıdır. Eylem bileşeni de aynı şekilde zeki özelliklere sahip olmalı, ve düşünme bileşeninden gelen kararları gerçek zamanda uygulayabilmelidir. Ayrıca, bu üç bileşen (algılama, düşünme, eylem) özellikle hızlı hareketi gerektiren durumlarda birbirleriyle tam bir uyum içinde olmalıdır. Yapay zeka bugün, birçok alanda araştırmaların yapıldığı bir bilim ve teknoloji dalı olarak ortaya çıkmış bulunmaktadır. Bu alanlardan bazıları aşağıda gösterilmiştir: Yapay Zeka ---------- - Oyunlar (dama, satranç, go, vs.) - Teorem ispatlama o Prolog programlama o Cebirsel Prolog programlama o Paralel Prolog derleyicileri - Doğal dil anlama ve işleme o Çeviri sistemleri o Ses tanıma ve işleme - Bilgi Tabanlı Sistemler o Uzman Sistemler o Bilgi tabanlı simülasyon o Genel Bilgi Sistemleri - Makina Öğrenmesi o Bilgi düzeyi öğrenme (çeşitli indüktif, dedüktif, analojik öğrenme metotları) o Sembol düzeyi öğrenme (GA'lar, sınıflandırıcılar) o Aygıt düzeyi öğrenme (YSA'lar) - Makina Buluşları o Bilimsel Buluşlar o Bilgi madenciliği - Robotik o Robot görmesi ve öğrenmesi o Robot timleri ve görev planlaması - Yapay Yaşam (AL) - Örüntü ve ses tanıma ----------------------- 2. Yapay Zekanın Askeri Uygulamaları Yapay zekanın 1970'li yılların sonuna doğru özellikle ABD'de endüstriyel alandaki başarılı uygulamaları, kısa zamanda askeri çevrelerin yoğun olarak dikkatini üzerinde toplamıştır. Gelişmiş ülkelerin savunma bakanlıkları ile kara, deniz ve hava kuvvetleri bu yeni teknolojiden faydalanmanın yollarını araştırmaya başlamışlardır. Askeri uzmanların bu konuya ilgisi şunlardan kaynaklanmaktadır: 1) Yapay zeka teknolojilerinin akademik ve endüstriyel çevrelerdeki gerçek başarısı. 2) Günümüz askeri harekatlarının gittikçe genişleyen karmaşık yapısı ve muhtemel çatışmaların gelişme hızı. 3) Askeri uzmanların yapay zeka tekniklerinin, askeri problemlerin çözüm potansiyeli konusunda bilgilerinin artması. Bu gün, birçok askeri alanda yapay zeka uygulamaları başlatılmıştır. Bu alanlardan bazıları şunlardır: Askeri araştırmalar, askeri imalat, bakım-onarım, harekat planlaması, lojistik, eğitim, istihbarat toplama ve işleme, istihbarat analizi ve durum tesbiti, sensör kaynaklarının dağıtımı, kuvvet dağıtımı, kuvvet komuta ve kontrolu, güzergah planlaması, muharebe taktikleri, otonom / yarı-otonom araçlar, aviyonik, elektronik harp, ve komuta kontrol istihbarat karşı-koyma, haberleşme, ağ kontrolu, ve enformasyon yönetimi ve ulaşımı. Marmara Araştırma Merkezi'nde yapay zeka çalışmaları, 1991 yılında kurulan Yapay Zeka Bölümü'nde başlamıştır. Bu bölüm ülkemizin yapay zeka adıyla kurulan ilk bölümüdür. Burada yapılan ilk çalışmalar Osmanlıca-Kiril Optik Karakter Tanıma ve Bilimsel Buluşların Modellendirilmesi alanında olmuştur. Bölüm, daha sonra Marmara Araştırma Merkezi adına görev aldığı, ve MSB-ARGE Dairesi tarafından desteklenen uluslararası EUCLID RTP 11.3 projesinde (1993-97 yılları arasında) bir yapay zeka sistemini (AISim), gerçekleştirmiştir (Kocabaş, Öztemel, Uludağ ve Koç, 1995; 1996; Kocabaş ve Öztemel, 1998) AISim, yukarıda bahsedilen türden bir zeki etmen tasarımı içeren bir sistemdi. Bu program, dağıtık bir simülasyon ortamında 100'den fazla senaryo elemanının yer aldığı, İngiltere ve Almanya'dan kokpit simülatörlerinden pilotların da katıldığı, ve komuta kontrol istasyonunu da iceren kompleks bir hava harekatı (hava bombardımanı) senaryosu içinde, kırmızı kuvvet bombardıman ucaklarına eşlik eden (Escort) ve uzak (BVR) ve yakın (WVR) hava muharebesi özelliklerine sahip bir F16 uçağını harekat süresince başarılı bir şekilde kontrol etmiştir. Sistem ayrıca 1-1 testlerde Ingiliz pilotlara karşı hava önleme (CAP) görevini de başarı ile uygulamıştır. Geliştirdiğimiz bu yapay zeka sisteminin en önemli, ve dünyada bu alanda ilk defa uygulanan özellikleri ise, gerçek zamanda durum tesbiti, ve gene gerçek zamanda davranış açıklamaları yapabilmesiydi. Bölüm 1996 yılında başlatılan ve gene MSB ARGE tarafından desteklenen 10 aylık EUCLID RTP 11.7 "Uçuşta Simülasyon" (WaSiF) projesini de başarıyla tamamlamıştır. Bu projenin nihai amacı, bir savaş uçağı (F16) üzerine monte edilebilir bir simülasyon sistemi ile muharebe pilotlarının, yapay zeka tehditlerinden oluşan sanal hedeflere karşı günlük muharebe eğitimlerini sağlamaktır. 10 aylık bu fizibilite çalışmasında böyle bir sistemin, ayrıntılı olarak nasıl geliştirilebileceği gösterilmektedir. Bu alandaki çalışmaların, gerekli imkanlar sağlandığı takdirde aşağıdaki konularda devam ettirmeyi düşünülmektedir: o Takım veya filo harekatlarında eşgüdümlü ve birliktelik davranışı gösterebilen zeki etmenler geliştirmek, o Etmen takım ve filo davranışlarının gerçek zamanlı olarak modellendirilmesi. o Rakip etmenlerin bireysel ve takım veya filo davranışlarının modellendirilmesi. 3. Harp Oyunlarında Yapay Zeka Uygulamaları Harp oyunlarında bilgisayarca oluşturulan kuvvetlerin (CGF) eğitim ve analiz amaçlı olarak kullanılması ABD'de 1980'lerin sonlarında ciddi bir şekilde ele alınmaya başlamıştır. Bundan sonraki önemli gelişme, bilgisayarlı harp oyunlarına, gene ABD'de CFOR programıyla komuta-kontrol yeteneğinin eklenmesi olmuştur (Pratt, 1996). Bilgisayarların gelişmesiyle, önceleri bazı strateji oyunlarına dayanan savaş oyunları sonunda yerini, simülatör sistemleri ve rakip kuvvetlerin (OPFOR) eklenmesiyle gelişmiş Yarı Otomatik Sistemlere (SAFOR) bıraktı. Halen en gelişmiş sistemler bu yarı otomatik sistemlerdir. Ancak, gelecek nesil bilgisayar kuvvetleri (Otonom Kuvvetler) üzerine çalışmalar da başlatılmış bulunmaktadır. Mevcut bilgisayarca oluşturulan kuvvetlerin gelişmesi dört safhada incelenebilir (Pratt, 1996). Bu safhaları şu şekilde sıralayabiliriz: Nesil Bilişim Süreci ----- --------------------------------- 1 Yok 2 Hedef tesbiti ve önleme 3 Görevin kesilmesi ve başlatılması 4 Çok katmanlı Komuta Kontrol 5 Amaç seçimi ve Öğrenme Birinci nesil CGF'lerin en bariz özelliği bunlarda bilişim sürecinin bulunmamasıdır. Bu nedenle, kendileri için oluşturulmuş olan senaryodan dışarı çıkamazlar. İkinci nesil sistemler ise, planlanmış faaliyetlerle çatışmayacak şekilde senaryo elemanlarına, hedef tesbiti, nişan alma, ve rakip kuvvetlerle çatışmaya girme gibi basit etkileşimli davranışlar yaptırabilme özelliğine sahiptir. Güzergahlar ve yollar kullanıcı tarafından önceden veya senaryo sırasında belirlenir ve etkileşimler de ancak bunlar üzerinde olabilir. Üçüncü nesil sistemler genellikle Yarı Otomatik Kuvvetler (SAF) olarak isimlendirilir. Bu sistemler genellikle, önceden planlanmış, kural veya durum tabanlı modüllerden oluşan görevleri uygularlar. Bunlarda davranışlar görev çerçevelerine yerleştirilir ve bu çerçeveler de öteki görev çerçevelerine oturtulur. Ana amaçlar böylece bir görev hiyerarşisinden meydana gelir. Bu organizasyon, karmaşık görev ve davranışların oluşturulmasını kolaylaştırmaktadır. Dördüncü nesil sistemler ise bu gelişmiş üçüncü nesil sistemler üzerinde komuta kontrol (C2) süreçlerine sahip sistemlerdir. Görünüşte basit sanılan bu görev, savaş alanının en zor görevlerinden biridir. Ancak bu sistemlerin çoğunda sadece komutanın görevi temsil edilmektedir. Dördüncü nesil CGF'lere örnek DARPA'nın Komuta Kuvvetleri (CFOR) programıdır. CFOR, C2 süreçlerini, komuta kademesinin bir dizi davranış ve etkileşimi şeklinde temsil eder. Dağıtık Etkileşimli Benzetim (DIS) ortamları dördüncü nesil sistemleri bireyler ve birlikler düzeyinde temsil edebilmektedir, fakat mevcut durumda bunlar taburdan daha yukarı kuvvetlerin temsilinde yetersiz kalmaktadır. Ordular düzeyinde durum bunun tam tersidir. Üst düzey birimler başarılı bir şekilde temsil edilebilmekte, ancak aynı sistem içinde daha alt birimlere ve senaryo elemanlarına doğru gidildiğinde sorunlar ortaya çıkmaktadır. Bir CGF sisteminin gerçek değeri, bunun temsil ettiği davranışların tümü ile ölçülmektedir. Davranışların modellendirilmesi ise en zor işlerden biridir. Bunu kolaylaştırmak için davranış süreçlerinin ve modellerinin kodlanmasını standartlaştırmak gerekmektedir. Ortak ve uyumlu bir dil geliştirme, gelecek nesil CGF sistemlerinde davranış modellendirilmesi konusunda karşılaşılacak sorunların bir kısmına çözüm getirebilecektir. 3.1 Gelecek Nesil CGF Sistemleri Gelecek nesil CGF'lerin şu özellikleri sağlaması gerekli görülmektedir: o Savaşan birey ve birimlerle doğrudan etkileşim sağlayabilme, o Komuta, Kontrol, Haberleşme, Bilgisayar ve İstihbarat (C4I) sistemleri tarafından kontrol edilebilme, o Doğrudan haberleşmeyi sağlamak için doğal dil anlama ve işleme özelliğine sahip olma, o Brifing bilgilerini ve taslak çalışmalarını anlayabilme, o Güçlü bir bilgisayar ağına ve bunu kullanacak bilgisayar teknolojisine sahip olma, o Katmanlı bir yapıya sahip olmak ve böylece istenilen düzeyde kuvvetleri yeterli ve gerekli ayrıntıda temsil edebilme, o Amaç ve görev seçimi ve görev planlaması yapabilme (mesela dışarıdan "Şu tepeyi ele geçir," durumu verildiğinde, bunu yapmaya girişmeden önce daha geniş çerçevede o tepeyi ele geçirmenin kazanç ve kayıplarını hesaplayabilmek. Savaş alanındaki bir komutanın da eğitimi gereği yaptığı iş, harekatın genel amacı çerçevesinde birliğinin hedeflerini tesbit etmektir.) o Amaç tesbit edildiğinde bunu gerçekleştirmek için görevin planlanması. (Burada da dost, düşman ve tarafsız kuvvetlerin muhtemel kayıpları, ele geçirilecek alanlar, gereken ve elde bulunan teçhizat, ileri harekat ihtimalleri, v.s. hepsi göz önünde bulundurulmalıdır. Gelecek nesil CGF sistemleri bu tür tesbitleri yapabilmelidir. ) o Değişen duruma göre, amacın yeniden planlanabilmesi. (Mevcut üçüncü nesil sistemlerde bu özellik bulunmamaktadır.) o Öğrenme özelliğine sahip olma. (Mevcut sistemlerde eğitim sadece insana yönelik olmaktadır. Halbuki, CGF sisteminin kendisinin de tatbikatlardan öğrenebilmesi ve defalarca çalıştırılan senaryolarda aynı yanlışlıkları tekrar etmemesi gerekli görülmektedir.) Yapay zeka, insanın düşünme yapısını anlamak ve bunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayar işlemlerini geliştirmeye çalışmak olarak tanımlanır. Yani programlanmış bir bilgisayarın düşünme girişimidir. Daha geniş bir tanıma göre ise, yapay zeka, bilgi edinme, algılama, görme, düşünme ve karar verme gibi insan zekasına özgü kapasitelerle donatılmış bilgisayarlardır. Gelişim Süreci Yapay zeka konusundaki ilk çalışma McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerisi; yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing’in hesaplama kuramına dayanıyordu. Her hangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal 've' ve 'veya' işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları halinde öğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını gerçekleştirmek de olası hale gelmiştir. 1950’lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. SNARC isimli ilk yapay sinir ağı temelli bilgisayar MIT’de Minsky ve Edmonds tarafından 1951’de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Üniversitesi’nde sürdüren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochester’le birlikte 1956 yılında Dartmouth’da iki aylık bir toplantı düzenledi. Bu toplantıda bir çok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli özelliği Mc Carthy tarafından önerilen Yapay zeka adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır. Daha sonra Newell ve Simon, 'insan gibi düşünme' yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan General Problem Solver (Genel sorun çözücü)‘ı geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Bundan sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekanın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür. Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik bir şekilde çalışıp konu ile ilgili bilgileri kullanmamasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştur. Zeki davranışı üretmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin de ortaya konmasıyla bir çok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, sinir ağları konusundaki çalışmaların Minsky ve Papert’in 1969’da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı YSA ların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı YSA larda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır. Her sorunu çözecek genel amaçlı program yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programlar kullanma fikri yapay zeka alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti. Fakat burada çok sık rastlanan tipik bir durum, bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmamasıydı. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar bu sıralarda hızlanmaya başladı. Doğal dil anlayan programların dünya hakkında genel bilgiye sahip olması ve bu bilgiyi kullanabilmek için genel bir metodolojisi olması gerektiği belirtilmekteydi. Uzman dizgelerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi. Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekayı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988’de yapay zeka endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı. Bütün bu çalışmaların sonunda yapay zeka araştırmacıları iki guruba ayrıldılar. Bir gurup insan gibi düşünen sistemler yapmak için çalışırken, diğer gurup ise rasyonel karar verebilen sistemler üretmeyi amaçlamaktaydı. İnsan gibi düşünen sistemler İnsan gibi düşünen bir program üretmek için insanların nasıl düşündüğünü saptamak gerekir. Bu da psikolojik deneylerle yapılabilir. Yeterli sayıda deney yapıldıktan sonra elde edilen bilgilerle bir kuram oluşturulabilir. Daha sonra bu kurama dayanarak bilgisayar programı üretilebilir. Eğer programın giriş/çıkış ve zamanlama davranışı insanlarınkine benzer veya aynı ise programın düzeneklerinden bazılarının insan beyninde de mevcut olabileceği söylenebilir. İnsan gibi düşünen sistemler üretmek bilişsel bilimin (cognitive science) araştırma alanına girmektedir. Bu çalışmalarda asıl amaç genellikle insanın düşünme süreçlerini çözümlemede bilgisayar modellerini bir araç olarak kullanmaktır. İnsan gibi davranan sistemler Yapay zeka araştırmacılarının baştan beri ulaşmak istediği ideal, insan gibi davranan sistemler üretmektir. İnsan gibi davranan sistemler Böyle bir sistemin amaca ulaşıp ulaşmadığı Turing'in ortaya koymuş olduğu bir kriter ile (tartışmalı da olsa) ölçülebilir. Turing zeki davranışı, bir sorgulayıcıyı kandıracak kadar bütün bilişsel görevlerde insan düzeyinde başarım göstermek olarak tanımlamıştır. Bunu ölçmek için de Turing testi olarak bilinen bir test önermiştir. Turing testinde denek, sorgulayıcıyla bir terminal aracılığıyla haberleşir. Eğer sorgulayıcı, deneğin insan mı yoksa bir bilgisayar mı olduğunu anlayamazsa denek Turing testini geçmiş sayılır. Turing, testini tanımlarken zeka için bir insanın fiziksel benzetiminin gereksiz olduğunu düşündüğü için sorgulayıcıyla bilgisayar arasında doğrudan fiziksel temastan söz etmekten kaçınmıştır. Burada vurgulanması gereken nokta, bilgisayarda zeki davranışı üreten sürecin insan beynindeki süreçlerin modellenmesiyle elde edilebileceği gibi tamamen başka prensiplerden de hareket edilerek üretilmesinin olası olmasıdır. Yani uçakların kanat çırpmadan uçtukları gibi, yapay zeka da illaki insan beyninin çalıştığı gibi çalışmayabilir. Rasyonel karar alan sistemler Bu sistemlerin temelinde mantık yer alır. Burada amaç çözülmesi istenen sorunu mantıksal bir gösterimle betimledikten sonra çıkarım kurallarını kullanarak çözümünü bulmaktır. Yapay zeka’da çok önemli bir yer tutan mantıkçı gelenek zeki sistemler üretmek için bu çeşit programlar üretmeyi amaçlamaktadır. Bu yaklaşımı kullanarak gerçek sorunları çözmeye çalışınca iki önemli engel karşımıza çıkmaktadır. Mantık, formel bir dil kullanır. Gündelik yaşamdan kaynaklanan, çoğu kez de belirsizlik içeren bilgileri mantığın işleyebileceği bu dille göstermek hiç de kolay değildir. Bir başka güçlük de en ufak sorunların dışındaki sorunları çözerken kullanılması gerekecek bilgisayar kaynaklarının üstel olarak artmasıdır. Rasyonel davranan sistemler Amaçlara ulaşmak için prensiplere (bilgi, kural, inanç) uygun davranan sistemlere rasyonel denir. Bir ajan algılayan ve bu algılamaların çözümlenmesinden elde ettiği sonuçlara göre harekette bulunan bir sistemdir. Bu yaklaşımda yapay zeka, rasyonel ajanların incelenmesi ve oluşturulması olarak tanımlanmaktadır. Rasyonel bir ajan için gerekli koşullardan biri de doğru çıkarımlar yapabilmek ve bu çıkarımların sonuçlarına göre harekete geçmektir. Ancak, yalnızca doğru çıkarım yapabilmek yeterli değildir. Çünkü bazı durumlarda doğruluğu ispatlanmış bir çözüm olmadığı halde gene de bir şey yapmak gerekebilir. Bunun yanında çıkarımdan kaynaklanmayan bazı rasyonel davranışlar da vardır. Örneğin, sıcak bir şeye değince insanın elini çekmesi bir refleks harekettir ve uzun düşünce süreçlerine girmeden yapılır. Bu yüzden yapay zekayı rasyonel ajan tasarımı olarak gören araştırmacılar, iki avantaj öne sürerler. Birincisi 'düşünce yasaları' yaklaşımından daha genel olması, ikincisi ise bilimsel geliştirme yöntemlerinin uygulanmasına daha uygun olmasıdır. [alıntıdır]

Konu Araçları
Yazıcı Çıktısını Göster Sayfayı E-posta ile Yolla
Görünüm Modları
Düzenli Mod Karışık Moda Geç Konu Moduna Geç

Şu an bu konuyu görüntüleyen kullanıcı sayısı: 1 (0 üye ve 1 misafir)