Arthur Samuel Ve Dama Programı

Arthur Samuel, Yapay Zeka araştırmalarının öncülerindendir, bilgisayarların kendi deneyimlerinden öğrenmeleri üzerine çalışmalar yapmıştır. Yapay Zeka denemelerini dama üzerinde kurgulamıştır. Dama oyununu seçmesinin sebeplerinden biri, oyundaki iyi ve kötü hamlelerin not edilmesidir, böylece iyi ve kötü hamle arasında ayrım yapılabilinir.

1961 yılında Ed Feigenbaum ve Julian Feldman ilk Yapay Zeka anatolojisini oluştururken, Samuel Arthur'un dama araştırmasına ek olarak bilgi vermesini istediler. Dünya genelinde ün yapmış olan 4 dama oyuncusu ile karşı karşıya gelen dama programı kazandı.

   Dama Oyunu Kullanılarak Makine Öğrenimi Üzerine Bazı Çalışmalar

Özet: Dama oyunu kullanılarak 2 Makine öğrenimi prosedürü incelenmiştir. Elde edilen sonuç, oynamayı öğrenen bilgisayarın oyunu yazan kişiden kat ve kat daha iyi oynadığıdır. Ve daha fazlası, doğru yön, kurallar verildiğinde bilgisayar bu işlemi 8-10 saat aralığında öğrenir.

Kazanma ihtimaline  uygun olarak her bir tahta pozisyonu bir skora denk getirildi. Başlangıçta damaların ve her kenarda ki parçaların sayısına göre skorlar belirleniyordu. Her nekar bu yöntem çalışsa da oyunun  performansını geliştirmek için, programın kendi başına binlerce kere oynamasını sağladı ve elde ettiği sonuçları noktasal skorlama için kullandı.

Samuel kendi performansını kendi tecrübeleri ile geliştiren bir program yazmıştı. Program öğrendi ve makine öğrenimi doğdu.

Bir önceki leveldeki mümkün hareketleri kaydediyor.

Makine öğreniminin iki farklı metodu arasında ayrım yapalım. İlk metodumuz, Yapay Sinir ağlarıdır. Öğrenilmiş davranışın, rastgele birleşmiş ağa geçişidir, bilgisayar üzerinde bir simulasyondur. Başka bir tanımla

YAPAY SİNİR AĞI; İNSAN BEYNİNİN SİNİR HÜCRELERİNDEN OLUŞMUŞ KATMANLI VE PARALEL OLAN YAPISININ TÜM FONKSİYONLARIYLA BERABER SAYISAL DÜNYADA GERÇEKLENMEYE ÇALIŞILAN MODELLENMESİDİR.

Bir diğer, daha etkili olan metod ise; Sadece belirli şeyleri öğrenme amaçlı dizayn edilmiş gelişmiş ağların aynısının geliştirilmesidir.

İlk metod, genel amaçlı öğrenme makinelerinin gelişmesine itiyor. İkinci metod ise her uygulama için yazılım gerektiriyor.

Kazanmayı garanti edecek kural yoktur ve her doğru yol hesaplanmaya kalkınsa 10⁴⁰ kadar ihtimal olurdu. Bilgisayar oynadıkça mümkün yolları bulur.

Bilgisayar sonuç pozisyonlarını göz önünde bulundurarak, bir kaç hareket öncesine bakar. Tahta pozisyonları makine kelimeleri şeklinde depo edilir ve 4 kelime herhangi bir posizyonu belirtmek için kullanılır. 32 bit pozisyon, 32 oyun karesine denk gelir. Her pozisyon yeni başlangıca ve deneyime katkıda bulunması için saklanır.

Modern programlar, 8*8 'lik oyunlarda için gerekli her mümkün hareket kombinasyonunu gösteriyor.

 

Nasıl programların zeki olduğunu belirleyen kurallar varsa, benzeri oyunlar içinde geçerlidir.

Çok Basit Çözülen : İçinde olduğu pozisyonu algılar.

Basit Çözülen:Bulunduğu pozisyonu algılamakla birlikte, oyunun başlangıcından itibaren bir stratejisi vardır.

Güçlü Çözüm: Mümkün olan bütün ihtimaller bilinir, sadece oyunun değil oyuncununda oynama taktiğini algılar ve buna göre hareket eder.

Kaynakça:

http://library.msri.org/books/Book29/files/schaeffer.pdf

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.368.2254&rep=rep1&type=pdf

Yapay Zeka Nasıl Öğrenilir

  Yapay Zeka ( Artificial Intelligence ) geleceği belirleyen , bir yönde insanları mutlu eden ve geleceğe ışıkla bakar hale getirirken diğer bir yandan acaba geleceğimizi robotlar mı kontrol edecek şeklinde düşünceler ile bırakıyor .

  Her ne olursa olsun Yapay Zeka insanları gönüllerini çalmaya devam ediyor ve her gün bir çok kişi Yapay Zeka'ya ilgi duyuyor .Yıllar öncesinde çok önemli olarak görülen bilgisayar bilgileri artık o bilgileri bir makineye aktarıp , onu zeki hale getirmeye döndü ve ismi ise Yapay Zeka konuldu .

  Yapay Zeka çok yeni ve sadece bir kaç üniversite de eğitim olarak verildiği için nasıl öğrenilmesi gerektiği konusunda sürekli sorular oluyor ve bu yazımda size bu konuda yardımcı olmak istiyorum .

Bilinmesi gereken husus ; Yapay Zeka'nın farklı türleri vardır ve her türün kendine özgü özellikleri vardır .Bu sebeple ki Yapay Zeka derslerine başlamadan hangi Yapay Zeka alt birimi ile ne yapabilirsiniz bunları öğrenin ve o yönde uzmanlaşın .

   Kendinize Sormanız gereken sorular :

1.  Ne tür bir durum için kullanacaksınız?
2.  Ne tür problemleri çözmek istiyorsunuz ? 
3.  İnput ve Output ne olmalı ? 

  Hangi Tür'e ilgilisiniz 

1.  Felsefe 
2. Nörolojik Bilim ( Sinir Bilimi ) 
3. Makine Öğrenimi 

Basamak 1 : İnsan beyninin nasıl çalıştığı ve yıllardır süre gelen bir süreç içerisinde insan beynin'in sınırlarının halen daha sadece küçük bir bölümünün keşfedildiğini bil. İnsanlar  robotlar insanların yerine geçecek derken aslında beynimizin yapacağı her şeyi henüz öğrenmedik bunu unutmamalıyız .

Basamak 2 : Her konuda olduğu gibi Al , ne kadar üzerinde vakit geçirirseniz o kadar Al mantığı kavrarsınız .İnsanlar Al zor dediği için zor denilemez , siz sadece ilerleyin .

Bunları öğrendikten sonra ; kitap ve kurslarla birlikte ilerleyiniz .İngilizce seviyeniz iyi ise çok iyi kaynaklara ulaşırsınız .İnternet üzerinde ücretsiz kaynaklar bulacaksınız .Bu konu da endişelenmenize gerek yok .Tek tavsiyem şu olur ; arada gereksiz teoriler ve Al tarihi içerisinde boğulmak sizi Al'dan uzak tutar ki bunlardan uzak durmak gerekir .