19 Mayıs 2020

Endüstri 4.0'ın bileşenleri: Yapay zekâ

Yapay zekânın akıllı hale getirdiği makinelere ve cihazlara insanların yapabildiği ve yapmakta zorlandığı her şeyin yaptırılabilmesi hedeflenmektedir

Geçen hafta "Nesnelerin İnterneti" başlıklı yazımda, kullandığımız her türlü cihazın, nesnenin, makinenin hatta giyeceklerimizin bile çeşitli internet ağları vasıtasıyla birbirleriyle iletişim içine girebileceklerini yazmıştım. Bu iletişimin, çipler ve sensörler (algılayıcılar) aracılığı ile yapıldığını anlatmıştım. Bu yazımda ise, söz konusu iletişim sonucunda iletilen verilerin nasıl kullanıldığını anlatacağım.

Yapay zekâ (AI- Artificial Intelligence), robot, akıllı makineler, öğrenen makineler gibi kavramlar genellikle birbirinin yerine kullanılabilen kavramlardır. Bu kavramlar kullanıldığında, konu hakkında çok fazla bilgi sahibi olmayan insanlar genellikle tedirginlik duyarlar. Bu tedirginlik bazen gerekli bilgiye sahip olmamaktan dolayı olsa bile konuyla ilgili kişilerin tedirginliği ise daha çok geleceğe yöneliktir. Bilgisayarlarda geliştirilen yapay zekâ ya da bunları kullanarak üretilecek olan yapay zekâya sahip robotların insanlığa zarar vereceğinden, hatta insanlığın sonunu hazırlayacağından korkulur. Büyük bilim insanı meşhur Stephen Hawking yapay zekanın insanlığın sonunu getirebileceği konusunda uyarıda bile bulunmuştur.[1]

Yapay zekânın kısa bir tarihçesi

"Yapay Zekâ" kavramı ilk kez 1950’li yıllarda Alan Turing adlı öğretim üyesi tarafından kullanıldı. Bilgisayar biliminin kurucusu sayılan Turing, "Makineler düşünebilir mi?" sorusunu ortaya atarak, yapay zekânın yolunu açmış oldu. Turing’in önemli başarılarından biri de İkinci Dünya Savaşı'nda Almanların kullandığı, çözülmesi imkânsız olarak görülen Enigma adlı şifre programını çözmek oldu. Tarihçiler, bu programın deşifre edilmesiyle, Almanların yenilmesinin iki yıl kadar öne çekildiğini iddia etmektedirler.[2]

Araştırmacılar yapay zekâ kavramının kronolojik tarihini anlatırken tarih öncesi dönemlere kadar giderler. Bu bakış açısıyla baktığımızda, aşağıdaki kronolojik sıralama ortaya çıkmaktadır:

Tarih öncesi dönem: Tarih öncesi dönemden son yüzyıla kadar robotlarla ilgili farklı hayallere rastlanabilmektedir. Örneğin Osmanlı sarayı için geliştirilen otomatlardan biri de, 1769 Yılında Baron Von Kempelen tarafından yapılan, satranç oynayan adamdı. Bu otomat Viyana ve Moskova fuarlarında sergilenmişti. Uzun süreler nasıl çalıştığı üzerinde fikirler yürütülen otomatın içinde satrançta oldukça tecrübeli biri vardı. Kempelen'in ustalığı da seyredenlerin düşündüğü gibi bir makineye satranç oynatabilmesinde değil, kutunun içinde duran hiçbir şekilde görebilme olanağı olmayan birine satranç oynatabilmesidir.

Karanlık dönem (1965-1970): Bu dönemde çok az bir gelişime sağlanmıştır. Bilgisayar uzmanları düşünen bir mekanizma geliştirerek ve sadece verileri yükleyerek akıllı bilgisayarlar yapmayı umdular. Sonuç olarak bir bekleme dönemi oldu

Rönesans dönemi (1970-1975): Hızla artacak gelişmelerin önünün açıldığı dönem olmuştur. Yapay zekâ araştırmacıları hastalık teşhisi gibi sistemler geliştirdiler. Bugünkü açılımların temelleri oluştu

Ortaklık dönemi (1975-1980): Yapay zekâ araştırmacıları, dil ve psikoloji gibi diğer bilim dallarından da yararlanmaya başladılar.

Girişimcilik dönemi (1980-?): Yapay zekâ laboratuvarlarının dışına çıkarılarak, gerçek dünyanın ihtiyaçlarına göre çok daha karmaşık uygulamalarla düşünülmüştür. Halen devam eden bir dönemdir.[3]

Yapay zekâ nedir?

İnsanların zekâlarını kullanarak yaptıkları işleri bilgisayarların yapmasını sağlayan teknolojiye yapay zekâ denilmektedir. Yapay zekâ aslında, makinelerin, cihazların ve kullanılabilen her türlü nesnenin içine gömülen çiplere ve sensörlere yüklenen yazılım ve algoritmaların insan zekasını taklit (simulate) etmeye çalışan bilgisayar programları tarafından kullanılmasıdır. Bu insan zekasını taklit etmeye çalışan bilgisayar programları her gün kullandığımız dijital teknolojilerden farkı, yüklendiği makineleri, cihazları ve nesneleri "akıllı" hale getiriyor olmasıdır.

Yapay zekânın akıllı hale getirdiği makinelere ve cihazlara insanların yapabildiği ve yapmakta zorlandığı her şeyin yaptırılabilmesi hedeflenmektedir. Özellikle de insanlar için risk taşıyan işlerin, akıllı makinelere ve robotlara yaptırılması planlanmaktadır.

İnsanların öğrenme süreci nöronlar arasındaki sinaptik (synaptic) bağlantıların ayarlanması ile olur. Yani, insanlar doğumlarından itibaren, yaşayarak (tecrübe ile) öğrenme süreci içerisine girerler. Bu süreç içinde beyin sürekli bir gelişme göstermektedir. Yaşayıp tecrübe ettikçe sinaptik bağlantılar ayarlanır ve hatta yeni bağlantılar oluşur. Doğduğumuz günden itibaren, duyu organlarımızla algıladığımız her nesne ve olay birer veridir. Bu verilerin birikimi (tecrübe) ile öğrenme gerçekleşir.

Yapay zekâ geliştiricileri ve uygulayıcılarının ilham kaynağı insan beyninin öğrenme süreçleri olmuştur. Yapay zekâ tasarımcıları, beynimizin öğrenme ve düşünme sistemlerine benzer bir yapıyı taklit ederek, bu yapıyı bilgisayar programlarına uygulamaya çalışmaktadırlar. Bu yapay sinir ağı sistemini yönlendirecek olan bilgisayar programının kendisinin de öğrenebilmesi için eğitime ihtiyacı vardır. Yapay zeka eğitimi ise, aynen beynimizde olduğu gibi, bol sayıda veri girişi ve çıkışı ile gerçekleşmektedir.

Özetle; yapay zekâ, beynimizin öğrenme süreçleri taklit edilerek oluşturulan yapay sinir ağları üzerinden, yine insanlar tarafından geliştirilmiş yazılım ve algoritmaların, çipler ve sensörler vasıtasıyla nesne ve makinelere yüklenmesi ile gerçekleşmektedir. Yapay zekâ yüklenmiş olan nesne ve makineler, sadece kendilerinden beklenen işi yapmakla kalmamakta, aynı zamanda elde ettikleri tecrübelerden öğrenerek, insanlara danışma ihtiyacı duymadan kararlar alabilmektedirler.

İlk yapay zekâ denemeleri

Yapay zekâ çalışmaları başladıktan sonra ilk denemeleri oyun alanında gerçekleşti. Geliştirilen satranç programları ilk oyunlarında sürekli yeniliyorlardı. Çünkü öğrenmeleri için veri girdi/çıktısına ihtiyaçları vardı. Bu girdi/çıktı süreçleri sayesinde yaptıkları yanlış hamleleri öğrenerek, bir sonraki oyunda yapmamayı öğrendiler. Veri giriş/çıkışı arttıkça ileriye doğru tahmin ettikleri hamle sayısı da arttı. Bu öğrenme süreci sonunda 11 Mayıs 1997 tarihinde IBM’in Deep Blue bilgisayarı ünlü satranç oyuncusu Kasparov’u, kelimenin tam anlamıyla, perişan etti.

Çinlilerin "Go" adı verdikleri bir satranç oyunu vardır. Normal satranç oyunundan daha zor olduğu söylenir. Daha sonra Google’ın satın aldığı "DeepMind" adlı şirketinin geliştirdiği "AlphaGo" adlı yapay zekâ programı, derin öğrenme tekniği kullanarak geliştirdiği oyun zekası ile 2016 yılında, en iyi Go oyuncularından biri olan Lee Sedol'ü yendi.[4]

AlphaGo'nun sinir ağına önce binlerce insan oyunundan pozisyonlar gösterilerek hangi hamlelerin tercih edildiği öğretildi. Elbette ki insanları geçmek için yeterli olmayan bu altyapı, sonraki "kendi kendine öğrenme" aşamasında rol oynayacak programların başlangıçta kullanacağı değerlendirme formülünü oluşturmakta kullanıldı.

AlphaGo bir insanın ömrü boyunca oynayabileceğinden çok sayıda oyunu kendi kendine oynadı. Her oyunda, kazanan kopya kaybedene oranla bir şeyi daha iyi yapmış olmalıdır, değil mi? Oyunun sonundaki bu "ödül sinyali" pekiştirmeli öğrenme yoluyla önceki aşamalardaki pozisyonlara yansıtılarak onların da "makbul" olduğu bilgisi sinir ağına kodlandı. Böylece her aşamada daha da iyileşen değerlendirme formülü, bir sonraki aşamada kendi kendine oynanacak oyunların daha yüksek kalitede olmasına yol açıyordu. DeepMind mühendisleri bu döngüyü durdurduklarında program insanüstü seviyeye ulaşmıştı.

Ancak Google DeepMind’ın AlphaGo’daki başarılarının ötesine de geçerek 2017 yılında AlphaZero'yu geliştirdiler. AlphaZero'nun AlphaGo'dan farkı ise insan bilgisine başta bile hiç ihtiyaç duymamasındaydı. Sadece oyunun hamle ve kazanma kuralları bilgisiyle donatılan AlphaZero doğrudan kendi kendine oynamaya geçti. Kendi kendine oynarken başlarda yaptığı hamleler aptalcaydı. Ama sadece 4 saatlik kendi kendine bir antrenmanla bile, binlerce oyundan sonra kazanmaya götüren tecrübeye ulaşıp, kendi oyun tarzını keşfetti. Diğer meşhur bilgisayar satranç programı olan Sockfish8 ile 100 oyunluk maçta, hem de Stockfish’den çok daha kısa sürede hamleler yaparak yenmenin yanı sıra, daha önce tüm şampiyonları yenen atası AlphaGo'yu da 100 oyunluk maçta yenerek galaksinin yeni şampiyonu oldu.[5]

Yapay zekâ çeşitleri

Yapay zekâyı;

  • Endüstriyel (Teknik) yapay zekâ ve
  • Kodsuz (Teknik Olmayan) yapay zekâ olmak üzere ikiye ayırabiliriz.

Önce kodsuz yapay zekâyı inceleyelim:

1 - Kodsuz yapay zekâ

Bu tür yapay zeka programları, mühendislik bilgisi içermeyen iş dalları ve yönetim birimleri (Pazarlama, Finans, İnsan Kaynakları, İletişim, İdari İşler vb) tarafından kullanılan teknolojilerdir. Bu teknolojide temel kodlama işlemleri program geliştiricileri tarafından yapılmıştır. Kullanıcılar iş süreçleri içerisinde kodlamaya katkıda bulunmazlar, sadece yapay zekâyı yönetirler.

"Yapay Zekâ Yönetimi" diye de ifade edilen bu sistem, kişilerin ofis programlarını öğrenme yoluyla ofis programlarını kullanma becerisi elde etmesine benzetilebilir.[6]

Kodsuz yapay zekâyı daha iyi anlayabilmemiz için dar ve genel yapay zekâ kavramlarına da bir göz atmamız gerekir.

A - Dar yapay zekâ (ANI- Artificial Narrow Intelligence)

Dar yapay zekâ, bir alanda eğitilen ve geliştirilen yapay zekâlar için kullanılan ifadedir. Şimdiye kadar insanoğlu tarafından geliştirilen ve bazı yarışmalarda insanı yenen yapay zekâlar, dar yapay zekâdır.

Dar yapay zekâlar yüklendiği iş dışında başka işler yapamaz. Yukarıda örnek olarak anlattığımız DeepBlue ve AlphaGo yazılımları insanı yenen dar yapay zekâ örnekleridir. Bu yazılımlar, bir yandan inanlarla oyun oynayarak bir yandan da kullanıcısının takvimini düzenleyip, randevularını organize edemez ya da banka borcunu ödeyemez. Bilgi ve kabiliyeti sınırlı olan bu yapay zekâlar ağırlıklı olarak arama motorları, tercümanlık, mobil uygulamalar ve tekrarlanan işlerde kullanılmaktadır. Hal böyle olunca yeterli veri ve iş akışına sahip her işletmenin kendisi için geliştirdiği yapay zekâsı olabilir ve bu yapay zekâlar birbirinden habersiz ve bağımsız çalışmalarına devam edebilirler.

B - Genel yapay zekâ (AGI- Artificial General İntelligence)

Genel yapay zekâ, insan beyni gibi sinir ağlarına sahip ve bu ağlar sayesinde dar yapay zekâları birbirine bağlayan ve iş yapmalarına olanak sağlayan sistem için kullanılan ifadedir. Dar yapay zekâdan en önemli farkı, insan gibi düşünme, anlamlandırma ve bir fikri hayata geçirme özelliğine sahip olmasıdır.

Genel yapay zekâ, aynı zamanda kodsuz yapay zekânın yaygın kullanılmasını sağlayacak teknolojidir. Çünkü yapay zekâ yönetimini kullanabilen profesyoneller genel yapay zekâ aracılığı ile gün içindeki randevularını, performans takiplerini, çalışan görevlendirmelerini, market alışverişlerini, içecekleri kahveyi, yiyecekleri yemeği, banka ödemelerini, tahsilat talimatlarını, doktor randevularını, sanatsal etkinliklerini kısa bir vakit ayırarak gün içi plana dökebileceklerdir.[7]

2 - Endüstriyel (teknik) yapay zekâ

Bu yapay zekâ türünü anlayabilmemiz için robot tanımını anlamamız gerekmektedir.

Akıllı makineler, yapay zekânın uygulandığı alanlardan yalnızca bir bölümüdür.

Akıllı makinelerin en önemli özelliği, nesnelerin interneti üzerinden gelen verileri depolamaları, analiz etmeleri ve insanlardan bağımsız olarak yapay zekaları sayesinde karar verebilmeleridir. Bir makinenin yapacağı rutin işleri planlayıp, makinenin içine gömeceğiniz çipler ve sensörler vasıtasıyla makinenin sorunsuz çalışmasını sağlayabilirsiniz. Örneğin bir halı makinesini programlayarak, insan emeği olmadan, çeşitli renkte ipleri kullanarak, sizin tasarımladığınız motifleri kullanarak, halı üretmesini sağlayabilirsiniz, hem de bu üretim sürecinin hiç bir aşamasına insan faktörünü katmadan.

Ya da programladığınız makinelere, dizayn ettiğiniz bir otomobilin tüm alt parçalarını ürettirip, devamında üretilen parçaların montajını da yaptırarak otomobilin kullanıma hazır hale gelmesini, bu süreçlerin hiç bir aşamasına insan faktörünü katmadan yapabilirsiniz. Ancak bu süreçlerde kullanılan makinelere, "akıllı makine" ya da "öğrenen makine" denemez. Zira otomobil üretim bandının değişik aşamalarında kullanılan bu makineler sadece kendileri üretim aşamaları için tanımlanmış belirli işleri yapmaktadırlar.

Robot kelimesi, Çekçe "zorla çalıştırma" anlamına gelen bir kelimeden bozularak elde edilmiştir. İlk kez 1920'de Karel Ğapek'in R.U.R. adlı tiyatro oyununda kullanılmıştır.[8] Genellikle robot deyince, fiziksel olarak insana benzeyen, yapay zekâ ile donatılmış makineler akla gelir. Oysa yukarıda tanımladığımız makineler de birer robottur. Fakat sadece kendilerine verilen görevleri yerine getirdiklerinden, bu robot ya da makinelere, "yapay zekâ" ile yönetilen "akıllı" makineler dememiz mümkün değildir.

Akıllı makineler kavramına gelmeden önce "sanallaştırma – virtualization" kavramına bir göz atmakta yarar var. Sanallaştırma; tedarik zincirleri, fabrikalar ve lojistik gibi unsurların bilgisayar sistemleri üzerinde bire bir simülasyon modellerinin oluşturulabilmesidir.[9] Bu model, sanal ortamda çalıştırılarak, üretim süreçleri test edilir. Böylece, fiziksel süreçler oluşturulmadan önce, çıkması muhtemelen hatalar ve aksaklıklar tespit edilerek, üretim süreçlerinin mükemmelleştirilmesi sağlanır.

Sanallaştırma vasıtası ile tasarımlanan üretim süreçleri gerçeğe dönüştürülürken bu kez "Siber Fiziksel Sistemler" olarak adlandırılan makine ve teçhizatlar oluşturulur.[10]

Bu makine ve teçhizatın içlerine çipler ve sensörler yerleştirilmiştir. Söz konusu yerleştirme işlemi ile "gömülü sistemler" oluşturulur. Bu işlemler sonucu elde edilen siber fiziksel sistemlerin en belirleyici özellikleri, belirli internet ağları üzerinden birbirleriyle ve sistem dışındaki makine ve teçhizat ile iletişim kurabiliyor olmalarıdır.

Sanallaştırma sonucunda tasarımlanmış ve siber fiziksel sistemlerle donatılmış olan makineler ve fabrikalara "akıllı" diyebiliriz. Akıllı olmalarının nedeni, diğer nesne ve makinelerden gelen verileri alabilmeleri, depolamaları, ama en önemlisi toplanan verileri analiz etmeleri ve bu analizler sonucunda, insanlara ihtiyaç duymadan tüm üretim süreçlerini planlayıp yine insanlardan bağımsız olarak karar alabilmektedirler.

Sosyal ağlardakine benzer bir şekilde, akıllı fabrikalarda, çalışan işçiler, makineler ve kaynaklar arasında bir iletişim bulunmaktadır.[11]

Akıllı makinelerin nasıl çalıştığını anlayabilmemiz için, Endüstri 4.0 adlı yazımızdaki üretim süreçleri örneğimizi biraz daha detaylandıralım:

Hızlı tüketim malları üreten bir fabrikayı ele alalım ve süreci X Market’in rafından başlatalım. Ürünümüz raftan alınıp, kasadan geçtiğinden itibaren, üzerindeki çip vasıtasıyla bir çok yerle iletişime geçecektir. Öncelikle X Market’in deposu ile temasa geçerek, stoktan bir ürün eksildiğini bildirecektir. Dolayısıyla X Market’in sipariş listesine bir ürün eklenecektir.

Aynı bilgi üreticinin satış, pazarlama ve üretim departmanlarına gidecektir. Satış departmanı X Market’e yapılacak sevkiyata 1 adet ürün ekleyecek ve bu bilgiyi pazarlama ve üretim departmanı ile paylaşacaktır. Üretim departmanı bu bilgiyi üretim planına dâhil edip, aynı zamanda hammadde departmanını haberdar edecektir. Pazarlama departmanı ise ürünün satış hızına ve hacmine göre reklam ve tanıtım faaliyetlerini programlayacaktır.

Satılan tüm ürün bilgileri belli bir süreç içinde makineye ulaştığında, sürece uygun olarak (yıllık, aylık, haftalık, günlük) ortalama satış tahminleri ve satış eğrileri yapılabilir hale gelecektir. Diyelim ki bu hafta bayram var; bu bayramdaki satış bilgilerinden öğrenerek, gelecek yılın bayram satışları hakkında tahminler üretip, gelecek yılın üretim planına alabilecektir.

Bu sistemde üretim tamamen talebe göre yapılacağından, stoklama ve depolama maliyetleri de olmayacaktır. Ayrıca makinelerde çıkabilecek arıza ve hatalar önceden tahmin edilerek, üretim sürecinde hiç bir aksama ya da duraklamaya meydan vermeden tamir edilebilecektir. Hatta önceden öngörülemeyen COVID-19 benzeri bir durumun tekrar ortaya tekrar çıkması ile ilgili, haberler oluştuğunda artık bu yeni virüs için nasıl bir üretim planlaması yapacağının kararını bile kendi bağımsız olarak alacaktır.

Düz robotlar

Robot sözcüğü; fiziksel robotları ve -kısaca "bot" denilen- sanal yazılım ajanlarını ifade etmek amacıyla kullanılır. Hangi tür makinelerin robot olarak İsimlendirileceği konusunda bir uzlaşma oluşmuş değildir.

Robot; bir bilgisayar tarafından programlanabilen, bir dizi karmaşık eylemi otomatik olarak gerçekleştirme yeteneğine sahip bir makinedir. Robotlar dışsal veya gömülü bir denetim cihazı ile yönlendirilebilir. Bazı robotlar insan şekline sahip olsa bile genel olarak yaptıkları işe göre bir şekle sahip olan robotların aslında neye benzediğinin fazla önemi yoktur.[12]

Robotların endüstriyel faaliyetlerde kullanılmaya başlanması 1960'lı yılların başından itibaren söz konusu olmuştur. İlk olarak 1961 yılında General Motors'da endüstriyel robot kullanılmaya başlanmış, Ultimate adı verilen bu cihaz baskı vb. bir takım işlemlerde kullanılmıştır. [13]

Fabrikalarda, robotlar genellikle ağır yük kaldırma ve taşıma veya bir montaj hattında büyük, hantal nesnelerin yerleştirilmesi gibi çok tekrarlı işlerde kullanılır. Bu işlerin bazıları insanlar için tehlikeli olabileceği için robotlar tarafından başarıyla yapılabilir ve robotların kendi ustalık alanına giren işlerde insanlardan çok daha başarılı oldukları bilinmektedir.

Başlangıç sürecinde kullanılan robotlar tümüyle insan faktörüne dayanmaktaydı. Dolayısıyla operatörler olmaksızın işlevleri yeterli değildi. Buna karşılık robotlar kaynak ve montaj gibi çeşitli üretim faaliyetlerinde kayda değer bir verim artışı ve performans sağladılar. Bunun üzerine robotların diğer endüstriyel faaliyetlerde de nasıl kullanılabileceği yöneticilerin ve araştırmacıların öncelikli konusu haline geldi.

Otonom robotlar

Otonom robot kavramı; içerdiği gömülü bilişim donanımı ve yazılımı nedeniyle yapay zekâ uygulamaları gerçekleştirebilen, karar seçenekleri üretebilen, bunlardan uygun olanı eyleme dönüştürebilen, çevreden veri toplayan, başka akıllı ve bağlantılı nesnelerle iletişim kurabilen makine olarak tanımlanır. Benzer anlamlara gelmek üzere "akıllı makine" ve öğrenen makine" gibi terimler de kullanılır.

Bu tanımdan da anlaşılacağı üzere, otonom robotlar herhangi bir operatör müdahalesi olmadan kendi başlarına karar üretip eylemde bulunabilirler. Bu özelliklerin çeşitliliğine ve derinliğine bağlı olarak otonom ve yarı-otonom olarak sınıflandırılırlar. Otonom robot kategorisine giren makineler; kullandıkları alana ve yaptıkları işlere göre endüstriyel robotlar, tıbbi operasyon robotları, mikroskobik nano robotlar, toplu olarak programlanıp eyleme geçen robot sürüleri vb. gibi yaygın bir çeşitlilik gösterebilir. Her robot kendi sınıfına uygun biçimde yaşamsal özellikler göstererek veya bazı eylemleri otomatikleştirerek yapay zekâ örnekleri sergiler.

Tam olarak otonom bir robot şunları başarabilir:

  • Kendisi ve çevresi hakkında veri toplamak ve enformasyon edinmek,
  • Başka makineler/robotlar ve/veya insanlar operatörler ile gerektiğinde iletişime geçmek,
  • Toplanan verileri derlemek, analiz etmek, sonuç çıkarıp karar alabilmek
  • İnsan müdahalesi olmadan uzun süre kendi başına çalışabilmek,
  • İnsan müdahalesine gerek duymaksızın çalışma ortamının tamamında veya bir kısmına gerekiyorsa hareket edebilmek ve/veya el-kol vb. gibi organlarını çevreye etki edecek biçimde hareket ettirebilmek,
  • Tasarım özelliklerinin bir parçası olmadığı sürece insanlara, mülkiyete veya kendisine zararlı durumlardan kaçınmak.

Otonom bir robot, görevlerini yerine getirmenin veya çevredeki değişime uyum sağlamanın yeni yöntemleri gibi enformasyon edinebilir veya mevcuda ek olarak yenilerini öğrenebilir. Gömülü yapay zekâ yeteneğinden kaynaklanan bu özelliği nedeniyle otonom robotlar "öğrenen robotlar" olarak da nitelenir. Her ne kadar gelecekte otonom robotların kendilerine bakım yapma özelliklerinin gelişeceği öngörülse de diğer makineler gibi otonom robotlar da düzenli bakım gerektirir.

Tam fiziki otonomi için ilk şart, bir robotun kendisiyle ilgilenme ve kendine bakım yapabilme yeteneğidir. Günümüzde pazarda var olan birçok robot kendi başına bir şarj istasyonunu bulabilir ve bunlara bağlanabilir. Bazı robotlar şarj olmak için kendi başına dolaşma özelliğine sahiptir.[14]

Yapay zekâ ve robot teknolojilerinin daha iyi anlaşılması için değişik sektörlerdeki kullanım alanlarını da incelememiz gerekmektedir. Bu alanlardan örnekleri burada devam ettirmeye kalkarsak yazımız bir gazete makalesi boyutunu fazlasıyla aşar. Bu nedenle yapay zekâ ve robotların kullanım alanlarını önümüzdeki hafta yayınlanacak olan yazıma bırakıyorum.


[1] URL1: https://www.bbc.com/news/technology-30290540

[2] SAY Cem, a.g.e., s.29

[3] ERGİN Mustafa Şahin, Öztürk Kadir, Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zekâ’ya Genel Bir Bakış, Takvim-i Vekayi, 30 Aralık 2018, Cilt: 6 No: 2 Sayfa: 25-36

[4] KUTLUSOY Zekiye, Yapay Zekâ ve Gelecek (Editör: Gonca Telli) Doğu Kitabevi, İstanbul 2019, s.33

URL3: https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo

[5] SAY Cem, 50 Soruda Yapay Zeka, Bilim ve Gelecek Kitaplığı, İstanbul Kasım 2018.s.119

URL4: https://www.theguardian.com/technology/2017/dec/07/alphazero-google-deepmind-ai-beats-champion-program-teaching-itself-to-play-four-hours

URL5: https://en.wikipedia.org/wiki/Stockfish_(chess)

[6] DEMİR Ozan, Yapay Zekâ ve Gelecek (Editör: Gonca Telli) Doğu Kitabevi, İstanbul 2019, s.60

[7] A.g.e.s.61-62

[8] SAY Cem, 50 Soruda Yapay Zeka, Bilim ve Gelecek Kitaplığı, İstanbul Kasım 2018, s.120

[9] GÖRÇÜN, Ömer Faruk, Dördüncü Endüstri Devrimi - Endüstri 4.0, Beta Basım Yayın, İstanbul 2017, s. 145

[10] BANGER Gürcan, Endüstri 4.0 Ekstra, Dorlion Yayınları, Ankara, 2018

[11] DEMİR Caner, Endüstri 4.0 ve Türkiye Ekonomisi (Editörler: Burcu Türkcan, Utku Akseki) Orion Kitabevi, Ankara 2019, s.69

[12] BANGER Gürcan, Endüstri 4.0 Ekstra, Dorlion Yayınları, Ankara, 2018, s.71

[13] GÖRÇÜN Ömer Faruk, Dördüncü Endüstri Devrimi, Endüstri 4.0, Beta, İstanbul 2017, s.187

[14] BANGER Gürcan, Endüstri 4.0 Ekstra, Dorlion Yayınları, Ankara, 2018. S.74

Yazarın Diğer Yazıları

Yapay zekânın üretimde kullanım alanları

Yapay zekâ tarafından büyük verilerin nasıl kullanıldığının daha az farkında olan ülkeler veya topluluklar, gelecekleri üzerinde de daha az kontrole sahip olacaklar

Yapay zekânın kullanım alanları

Bireysel olarak günlük hayatımızda kullandığımız yapay zekâ uygulamaları son derece fazladır

Endüstri 4.0'ın bileşenleri: Nesnelerin interneti

İnternet iletişiminin gelişmesi ve hızının artması ile nesnelerin interneti daha fazla makine ve nesnede kullanılıyor olacak, firmaların üretim, tedarik ve bakım gibi süreçleri daha da otomatikleşecektir