DERS; 15 NİSAN İşletmelerde Yapay Zeka Uygulamaları Dersi. Yapay zeka yok iken yöneticiler işletme problemlerini nasıl çözüyorlardı?

Transkript

1 15 NİSAN 2014 DERS; İşletmelerde Yapay Zeka Uygulamaları Dersi Yapay zeka yok iken yöneticiler işletme problemlerini nasıl çözüyorlardı? İşletme Problemlerini kullanmak için Yapay Zeka gerekir mi Yapay zeka ne tür faydalar sağladı? PROJE ÖĞRENCİSİ; CEYHUN IŞIK : Saygılarımla.

2 GİRİŞ Yapay zeka konularına girmeden önce zekanın tanımları konusunda bazı özet bilgiler vermemiz yerinde olacaktır. Zeka, psikoloji ve nöroloji alanında çalışan bilim adamları tarafından çok çeşitli şekillerde tanımlanmaktadır. Günlük hayatımızda, başımızı sağa sola çevirmek, yemek yemek, yolda karşıdan karşıya geçmek gibi basit işlemleri düşünmeden gerçekleştiririz ve bunları yaparken de çok zeki olduğumuzu düşünmeyiz. Beynimizde en basit hareketlerimiz için binlerce hatta milyonlarca elektrokimyasal bilgi işlem faaliyeti vuku bulmaktadır. Zeka, bilgi alma ve onu gerektiğinde kullanabilme, çeşitli bilgi parçaları ile ilişki kurabilme ve tüm bu parçaları birleştirerek sonuca ulaşabilme kabiliyetidir. Bir insan parçaları birleştirme işinde ne kadar başarılı olursa o kadar zeki olarak nitelendirilmektedir. Yapay zekacılar da zekanın birçok tanımını yapmışlardır. Bunlardan bazılarını ancak özet olarak burada hatırlatabiliriz. Yapay zeka araştırmalarının tanınmış isimlerinden D. Lenat ve E. Feigenbaum (1987) zekayı problem çözme açısından arama alanı kavramı üzerinden şu şekilde tarif etmektedirler: Feigenbaum (1989) daha sonra zekayı bilgi kullanımı kavramına bağlı olarak şöyle tarif etmiştir: Zeka, karmaşık bir problemi çözmek için gerekli bilgileri toplayıp birleştirebilme kabiliyetidir. Bunların dışında zekayı sistem tanıma açısından şöyle tarif edebiliriz: Zeka, daha önce düzensiz sanılan bir sistemdeki düzenliliği ve düzenli olduğu kabul edilen bir sistemdeki düzensizlikleri fark edebilme kabiliyetidir. Zeki sistemler açısından zeki davranıştan söz edilebilmesi için sistemin algılama, düşünme ve eylem kabiliyetlerine sahip olması gerekir. Zeki sistem bu kabiliyetleri vasıtasıyla çevresinden gelen sinyalleri algılar, bunları inceler ve bilgisini kullanarak davranışta bulunur.

3 Yapay zeka, insanlarda zeka ile ilgili zihinsel fonksiyonları bilgisayar modelleri yardımıyla inceleyip bunları formel hale getirdikten sonra yapay sistemlere uygulamayı amaçlayan bir araştırma alanıdır. Yapay zeka terimi ilk olarak önemli yapay zeka programlama dillerinden biri olan LISP i geliştiren ve yapay zeka alanındaki öncülerden biri olan John McCarthy tarafından 1956 yılında ortaya atıldı (bakınız: Russell & Norvig, 1995,s.17-18). YAPAY ZEKANIN AMAÇLARI Yapay zeka alanında yapılan çalışmalarda amaçları şöyle sıralayabiliriz: 1) İnsan beyninin fonksiyonlarını bilgisayar modelleri yardımıyla anlamaya çalışmak. 2) İnsanların sahip olduğu zihinsel yetenekleri, bilgi kazanma, öğrenme ve buluş yapmada uyguladıkları strateji, metot ve teknikleri araştırmak. 3) Bu öğrenme metotlarını formel hale getirmek ve bilgisayarlarda bilgi sistemleri halinde uygulamak. 4) İnsanlarını bilgisayar kullanımını kolaylaştıracak insan/bilgisayar ara birimleri geliştirmek. 5) Belli bir uzmanlık alanı içindeki bilgileri bir bilgi sistemi (veya uzman sistem ) halinde toplamak. 6) Geleceğin bilgi toplumunun kurulmasında önemli rol oynayacak genel bilgi sistemleri geliştirmek. 7) Yapay zeka iş yardımcıları ve zeki robot timleri geliştirmek. 8) Bilimsel araştırma ve buluşlarda faydalanmak üzere, araştırma yardımcıları geliştirmek.

4 YAPAY ZEKANIN TARİHÇESİ Yapay zekanın tarihini Ortaçağ a kadar götürmek mümkündür. Miladi dokuzuncu yüzyılda Abbasiler döneminde ( ) Musa kardeşlerin, hidrolik prensiplerine göre çalışan otomatik makineler yaptıkları, daha sonra Selçuklular döneminde Ebul İzz in de bu çalışmaları devam ettirdiği bilinmektedir (bakınız: Şen, 2002, s ).Otomatik makinalar konusu, Rönesans döneminde Leonardo da Vinci nin de dikkatini çekmişti. Daha sonra Fransız matematikçisi Pascal mekanik bir hesap makinesi geliştirmeye çalıştı. Ondokuzuncu yüzyılda ise, İngiliz bilgini Babbage, Fransız mühendis Jacquard ın dokuma tezgahları için icad ettiği bir tekniği kullanarak ilk programlanabilir mekanik bilgisayarı (Analytical Engine) geliştirmeye çalışmıştır (bakınız: Russell & Norvig, 1995, s. 15), fakat o zamanki teknoloji yeteri kadar hassas olmadığı için, projesi yarım kalmıştır. (Babbage in çalışmaları Londra daki Science Museum da sergilenmektedir.) Babbage ın çalışmalarının sürdüğü sıralarda, bir başka İngiliz matematikçi George Boole iki değerli modern mantığın temellerini atmaktaydı. Sembolik mantığın ondokuzuncu yüzyılın ikinci yarısında Boole ve daha sonra Frege nin çalışmalarıyla başlayıp yirminci yüzyılda Russell ve Whitehead in çalışmalarıyla gelişmesi de bilgisayar bilimlerinin ve yapay zekanın gelişmesinde önemli rol oynamıştır. İkinci Dünya Savaşı öncesinde Turing in hesaplanabilirlik teorisi üzerine yaptığı çalışmalar zeki sistemler üzerine yapılan önemli çalışmaların başında gelmektedir larda sibernetik alanında yapılan çalışmalar insan ve makine arasındaki birçok paralellikleri ortaya çıkarmıştır yılında Norbert Wiener sibernetik üzerine yayınladığı yazısında, insan beynindeki tüm fonksiyonların elektronik olarak kopyalanmasının mümkün olduğunu iddia etti. İleriki yıllarda sibernetik, bilgi teorisi, geri beslemeli kontrol sistemleri ve elektronik bilgisayarlarla ilgili kavramları birleştiren önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir larda John von Neumann günümüz bilgisayarlarının temelini oluşturan özellikleri açıklamış ve modern bilgisayarların mimarisini tasarlamıştır.

5 1950 lerde bilgisayarların ticari şirketlerde kullanılmaya başlaması ile yapay zeka ayrı bir araştırma alanı olarak ortaya çıkmıştır. Claude Shannon ve Allen Newell in geliştirdikleri satranç programları ve diğer oyunları oynayan programlar ortaya çıkmıştır. Otomatik çeviri programları üzerine çalışmalar da bu yıllarda başlamıştır yılında IBM tarafından düzenlenen konferansa yapay zekanın öncüleri olarak sayılan Marvin Minsky, Allen Newell, Claude Shannon ve Herbert Simon katılmış ve aynı toplantıda John McCarthy bu alandaki çalışmalara yapay zeka adını vermiştir. Allen Newell ve Herbert Simon daha sonra ilk teorem ispatlayıcısı olan Logic Theorist programını geliştirdiler (bakınız: Russell & Norvig, 1995, s. 17). Bu program Whitehead ve Russell ın eseri Principia Mathematica daki teoremleri ispatlamak üzere düşünülmüştü. Bu çalışma, Newell ve Simon ın sonraki projesi GPS sistemi (Genel Problem Çözücü) için de bir temel oluşturdu. GPS sistemi, sembolik integral almadan yamyamlar- misyonerler problemine kadar çeşitli problem çözümleri için geliştirilmişti (bakınız: Russell & Norvig, 1995, s. 17). Herbert Gelernter tarafından geliştirilen geometri teoremi ispatlama makinesi ortaokul düzeyi düzlem geometrisi problemlerini çözebiliyordu lerin sonlarına doğru çalışmalar şekil tanıma ve kendi kendine adapte olan sistemler üzerine yoğunlaştı. Aynı dönemde John McCarthy MIT de önemli yapay zeka programlama dillerinden biri olan Lisp i geliştirdi yılında kimyasal bileşenler ve kütle spektrometri verilerinden moleküler yapıları bulan DENDRAL programı çalışması J. Lederberg, Edward Feigenbaum ve Carl Djerassi tarafından Stanford Üniversitesi nde başlatıldı. DENDRAL programı, ilk bilgi tabanlı uzman sistem olarak geliştirildi (bakınız: Feigenbaum, Buchanan & Lederberg, 1971; Lindsay, Buchanan, Feigenbaum & Lederberg, 1980).

6 1965 yılında Weizenbaum ELIZA adındaki ilk psikiyatrist programını geliştirdi (bakınız: Russell & Norvig, 1995, s. 20). Bu basit fakat etkileşimli bir programdı de ise bir çok matematik problemini çözen MACSYMA programının çalışmaları MIT de Carl Engelman,William Martin ve Joel Moses tarafından başlatıldı (bakınız: Firebaugh, 1988, s. 189) de yapay zeka dili Prolog, Alan Colmaurer tarafından geliştirildi. Bu programlama dili 1975 te D. Warren tarafından bilgisayarlarda uygulandı. Prolog, bu gün yapay zeka çalışmalarında kullanılan önemli bir programlama dilidir yılında Japonlar yeni başlattıkları 5. Nesil Bilgisayar Projesi nde Prolog programlama dilini kullanmayı planladıklarını duyurdular. Bilgi tabanlı sistemlerin başarılı uygulamaları daha sonra genel bilgi sistemlerinin geliştirilmesine yol açtı ve 1983 de Amerika da CYC, 1984 de Japonya da EDR Projeleri başlatıldı. Son 60 yıldaki yapay zeka çalışmalarını üç safhada özetlemek mümkündür: 1) Algılayıcılar ve Yapay Sinir Ağları üzerinde yapılan çalışmalar. Bu safhadaki çalışmalar yılları arasında ve 1982 den günümüze kadar devam etmiştir. 2) Sembolik Yapay Zeka dönemi yılları arasında ön plana çıkmıştır. 3) Bilgi Tabanlı Sistemler alanındaki çalışmalar 1975 ten günümüze kadar gelmektedir.

7 YAPAY ZEKA ARAŞTIRMA ALANLARI Yapay zeka araştırma alanlarını şöyle sıralayabiliriz: Oyunlar, Otomatik Teorem İspatlama, Doğal Dil Anlama ve Çeviri, Şekil Tanıma, Robotik, Bilgi Tabanlı Sistemler, Makina Öğrenmesi, Makina Buluşları, Bilimsel Buluşların Modellendirilmesi ve Bilimsel Araştırma Yardımcıları. İŞLETMELERDE YAPAY ZEKA ÖNCESİ ÇÖZME TEKNİKLERİ İşletmelerde yönetim faaliyetlerinin temelini karar verme oluşturmaktadır. Ne yapılacak, ne zaman yapılacak, kimler tarafından, hangi kaynaklar kullanılarak yapılacak gibi sorular bir takım kararların verilmesini zorunlu kılmaktadır. Kıt kaynakların yalnızca tek kullanım yeri olsaydı insanlar için bir ekonomik karar verme sorunu olmazdı. Yönetimin odak noktası, amaçlara ulaşabilmek için etkin kararlar vermek ve bu kararların yerine getirilmesini, eyleme dönüşmesini sağlamaktır. Karar verme yöneticinin aslî görevidir. Karar verme birden fazla seçeneğin bulunması durumunda bunlar arasından bir seçim yapılmasıdır. Bir problemin varlığını algılamak, değişik kaynaklardan bilgiler toplayarak problemi tanımlamak, söz konusu problemin değişik çözüm yollarını ortaya koymak, bunları birbirleri ile karşılaştırarak en faydalı olanını seçmek ve böylece bir uygulama planı elde etmektir. Karşılaşılan problemler karmaşık veya basit olabilir. Alternatif hareket tarzlarından şartlara göre en uygununun seçilmesi gerekir. Problem çözme aynı zamanda bir karar verme faaliyeti, karar vermede bir problem çözme faaliyetidir denilebilir.

8 BİLGİ TABANLI SİSTEMLER Bu alandaki çalışmaları üç alt başlık altında değerlendirebiliriz: Bilgi Gösterimi, Bilgi Tabanlı Simülasyon, Uzman Sistemler ve Genel Bilgi Sistemleri. Bilgi Gösterimi: Bilgi sistemlerinde bilgi çok farklı şekillerde gösterilebilmektedir. Yapay zekada bilgi gösterim metotlarını üç seviyede sınıflandırıyoruz: Bilgi Düzeyi, Sembol Düzeyi, Aygıt Düzeyi. Bilgi düzeyi metotlarda bilgi, kurallar, mantık yapıları, çerçeveler, senaryolar ve vak a kayıtları şeklinde gösterilmektedir. Sembol düzeyi metotlarda ise bilgi, vektörler ve matris yapıları içinde gösterilmektedir. Aygıt düzeyinde bilgi, bir ağ yapısı içinde gösterilir. Uzman Sistemler: Tasarım, planlama, teşhis, özetleme, kontrol ve tavsiyede bulunma gibi konularda insan uzmanların yaptıkları tür faaliyetleri otomatik olarak uygulamak üzere geliştirilen bilgisayar programlarıdır. Bir uzman sistem, sınırlı bir alan içinde uzmanlık bilgisini depolayabilir, mantıksal sonuçları takip ederek problemin çözümüne ulaşabilir. İlk geliştirilen uzman sistemlerden biri 1970 lerde tıpta bazı hastalıkların teşhisini yapabilen MYCIN programıdır. Günümüzde tıptan mimarlığa, bankacılıktan savunmaya kadar akla gelebilecek birçok alanda uzman sistemler geliştirilmiş bulunmaktadır. Bilgi Tabanlı Simülasyon: Bu alanda kullanılmak üzere geliştirilen sistemler afet yönetimi, kriz yönetimi, stratejik planlama ve bazı askeri alanlarda uygulanmaktadır. Batı Avrupa ülkelerinin katıldığı EUCLID projeleri çerçevesinde bizim Tübitak MAM da geliştirdiğimiz AISim sistemi hava muharebesi simülasyonu ortamında bir F16 uçağını hiçbir pilot veya operatör müdahalesi olmadan yönetebilen bir sistemdi (bakınız: Kocabaş, Öztemel, Uludağ & Koç, 1996). Genel Bilgi Sistemleri: Uzman sistemlerin en zayıf tarafı insan uzmanların sahip olduğu sağduyu bilgisine ve genel bilgilere sahip olmamasıdır. Bundan dolayı uzman sistemlere, insan uzmanların aksine kendi uzmanlık alanlarının biraz dışındaki problemler verildiği zaman ya hiçbir çözüm veremezler, yahut anlamsız bir çözüm verirler. Uzman sistemlerin bu eksikliğinin giderilmesi için insanların sahip oldukları genel bilgileri ve sağduyu bilgilerini de taşıyan genel bilgi sistemleri geliştirilmeye başlanmıştır. Bu sistemlerden ilki CYC, 1983 yılında Amerika da, diğeri

9 EDR sistemi Japonya da başlatılmıştır. CYC projesi yapay zeka alanında en uzun dönemli (30 yıllık) bir proje olarak geliştirilmek üzere başlatılmıştı. Bu gün her iki sistem de bazı alanlarda başarılı bir şekilde kullanılmaktadır (CYC sistemi ile ilgili ayrıntılar için bakınız: YAPAY ZEKA ÇALIŞMALARININ GELECEĞİ ARPA Raporu na göre (bakınız: AI Magazine, Fall 1994, s ) yirmi birinci yüzyılda yapay zeka şu alanlarda etkili olacaktır: 1) Zeki simülasyonlar, 2) Bilgi kaynaklarına ulaşım sistemleri, 3) Zeki proje yardımcıları, 4) Robot timleri. Zeki Simülasyonlar: Eğitim, öğretim, imalat ve eğlence alanlarında kullanılacaktır. Zeki simülasyonların eğitim alanındaki potansiyel uygulamalar bir çelik fabrikasının kontrolu, ameliyat odası ve acil müdahale eğitimi, büyük bir şirketin yönetimi, kriz yönetimi, savaş alanı simülasyonu (yeni arazilerin, silahların ve taktiklerin denenmesi gibi konular olacaktır. Öğretim alanında ise, etkileşimli tarih dersleri, etkileşimli yapancı dil (mesela Japonca) öğrenme gibi konularda zeki simülasyonların kullanılabileceği düşünülmektedir. Zeki simülasyonların imalatta mamullerin (mesela otomobillerin) imalattan önce tasarımında ve aynı şekilde askeri sistemlerin (mesela denizaltılar, uçaklar ve tankların) tasarımında kullanılacağı öngörülmektedir. Eğlence alanında ise zeki simülasyonlar etkileşimli masallar, dedektif romanları gibi uygulamalarda kullanılabilecektir. Bilgi Kaynaklarına Ulaşım Sistemleri: Gelecekte her ev ve işyerinin televizyon, gazete, bilgisayar ve internet hizmetlerini birleştiren bir

10 cihaza sahip olacaktır. Bilgi kaynaklarına ulaşım sistemleri evde, işyerinde ve okulda bilgiye ulaşım için yardımcı olacaktır. Bu sistemler mesela eğitim, sağlık, pazar analizi gibi konularla ilgili bilgileri bulup çıkartabilecektir. Ayrıca bu sistemler, kullanıcıların uzun veya kısa vadeli alakalarını, onlar için hangi olayların önemli olduğunu öğrenebilecek ve bilgiye ulaşımı buna göre yapacaktır. Bu sistemlerle etkileşim doğal dilde olacaktır. Zeki Proje Yönetim Yardımcıları: Tasarım geliştirme, tasarım analizleri, proses planlama, imalat planlama ve iş sıralaması, imalat kontrolu gibi alanlarda uygulanmak üzere bilgi tabanlı yönetim sistemleri geliştirilecektir. Bu tür yardımcı sistemler iş dünyasında, hükümet işlerinde politikalar oluşturulmasında, bilimsel araştırmalarda ve mühendislikte kullanılacaktır. Robot Timleri: Zeki araçlardan oluşan timler fabrikalarda veya askeri tesislerde gözetleme yapmak için geliştirilip kullanılabilecektir. Hareketli robotlar ise zehirli, yangın tehlikeli ve radyasyonlu ortamlarda yapılacak operasyonlarda kullanılabilecektir. Çevre temizliği, mayın temizleme, kurtarma operasyonları, yangın söndürme gibi alanlarda kullanılabilecek robot timleri geliştirilecektir. Ayrıca, ev işlerinde yardımcı robotlar geliştirilecektir. Büyük laboratuvar deneylerinde (mesela genetik araştırmalarda) kullanılabilecek sistemler geliştirilecektir. KARAR VERME VE PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ 1.) Gelişigüzel Yöntem (Sezgisel Karar Alma Yaklaşımı) Bir problemin varlığını ortaya koyarken, çözüm yollarını geliştirirken ve bunlardan birini seçerken, bilimsel bir çabada bulunmaksızın, yalnızca tecrübeden, görmüş geçirmişlikten ve sezgiden faydalanılması, karar almaya sezgisel olarak yaklaşıldığını gösterir. Karar verilirken değerler, duygular, siyasî ve eğitime ait etkilerle en iyi çözüm yerine en tatmin edici çözüm yeğlenir. İstenilen sonuca ulaşılır ise hep aynı yönde uygulamada bulunulur. Aksi halde başka bir karar denenir. Hemen hemen hiçbir üretici yönü yoktur. Geçmişte uygulanan bir plan, şartlar sürekli değiştiği için aynı sonucu vermeyebilir. Bu durumda zaman kaybı ve grup moralinin bozulması kaçınılmazdır. Karar alınırken, kişi ve işletmelerin geçmiş tecrübeleri, başka kişi ve işletmelerin geçmiş tecrübeleri ve şu andaki uygulamaları, göz önünde bulundurulmalıdır.

11 Ancak bu göz önünde bulundurma, karar almada tek ölçü olmamalıdır. Özellikle bilimsel yöntemlerden faydalanılarak geliştirilen çözümler ile birlikte göz önünde bulundurulmalıdır. 2.) Rasyonel Yöntem (Bilimsel Karar Alma Yaklaşımı) Karar verirken problemlere sistemli bir açıdan bakılmakta ve çözümlerde bilimsel yöntemler kullanılmaktadır. Kurucusu ve önderi Amerikalı Frederic Winslow Taylor dur. Bazı soruların akılcı bir sıra ile sorularak, ulaşılan cevaplara göre alınan karardır. Bilimsel karar verme aşamaları; problemin tanımlanması, çözüm yollarının tasarlanması, muhtemel sonuçların tespit edilmesi ve sonuçların karşılaştırılması aşamalarını kapsar. Daha sonra mevcut sonuçlardan en iyi tercihi seçip uygulamak gerekir. Bazı kısıtlayıcı şartlar nedeni ile en iyi tercih uygulanamıyor ise, tercih sıralamasındaki daha iyiler ile yetinilmelidir. Uygulamaya geçilmesi yeterli para, teknik ve zaman gerektirir. PROBLEM ÇÖZME Problem çözme yeteneği, yöneticiliğin mihenk taşıdır. Sorunlar yöneticinin işinin sürekli bir parçasıdır. O yalnızca doğru bir çözüm bulma değil, insan faktörünü hesaba kattığı için başarılı olacak tek çözümü bulma ihtiyacındadır. Problem çözmenin yöneticinin yaşamındaki önemi kurumlardaki sorunların sürekli olarak ortaya çıkmasından kaynaklanmaktadır. Yöneticinin karşılaştığı sorunlar; bilinen ya da yeni durumlar ile, kişiler arası ilişkiler ile ilgili olabilir. Problem çözme, temelde sorunun nedenini belirlemek için eldeki bilgiyi kullanmak ve aynı bilgiyi kullanarak çözüm yolunu bulmaktır. Problemi çözecek kişi, verileri bir araya getirmeli, belli maddeler arasındaki ilişkiyi ortaya koymalı ve bir sonucu haklı çıkaracak şekilde veriler üzerinde bir yapı kurmalı ve bu arada faydalı bilgi ile yanıltıcı bilgiyi birbirinden ayırması gerekmektedir. Problem çözme yolu ile etkili kararlara ulaşmak başarılı yönetimin gereklerindendir. Yöneticinin problem çözme yeteneğini geliştirmesi gerekir. Bu yeteneği geliştirmenin ön basamakları; - Sorunları görebilmek - Sorunları incelemeye istekli olmak

12 - Sorunların çözümünde, bilimsel sorun çözme yaklaşımını uygulamaktır. Yöneticinin karşılaştığı sorunların çoğu insanlar ile ilgilidir. İnsan unsurunu doğru bir şekilde ele almak başarılı çözümler bulmak için zorunludur. Ortaya çıkabilecek sorunları önceden tahmin ederek, bunları önleyici doğrultuda plân yapılması iyi bir yönetimin esaslarından biridir. Ancak en ince noktaların dikkate alınarak planlandığı şartlarda bile çeşitli sorunların ortaya çıkması muhtemeldir. Önemli olan, sorunun ortaya çıkardığı yan etkilerin zarar vermesine engel olmak için, zaman kaybetmeden sorunun çözümlenmesidir. PROBLEM ÇÖZME TEKNİKLERİ Problem çözümü konusunda, günümüzde uygulana gelen bir takım teoriler, modeller, yöntemler vardır. Bunların bazıları: - Problem çözümüne yardımcı düşünme yöntemleri - Iraksamalı düşünme - Yakınsamalı düşünme - Beyin fırtınası - DAADİ modeli İŞLETME PROBLEMLERİNDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI YAPAY ZEKA ; Bilgisayar, matematik, mühendislik, biyoloji, dilbilim ve psikoloji bilimlerinin ortak etkileşiminden oluşan yeni bir bilim dalının yaratmayı tasarladığı yapay beyine, yapay zeka adı verilmiştir. Yapay zeka, insan zekasının benzetimi çalışmalarının bir sonucu olan yazılımdır. Yapay zeka çalışmalarının amacı, gören, duyan, hisseden, koklayan, dokunan, yürüyen, konuşan ve düşünen sistemler geliştirip, insanlığın hizmetine sunmaktır. Yapay zekada başarıya ulaşabilmek için, değişik bilim dallarından birçok uzmanın birlikte çalışması gerekir.

13 RASYONEL (AKILCI) KARAR ALABİLEN VE DAVRANAN SİSTEMLER: Araştırmacılar mantığa ağırlık vermişlerdir. Bu araştırmacılar, sorunu mantıksal bir gösterimle tanımladıktan sonra,çıkarım kurallarını kullanarak, söz konusu sorunun çözümünü bulmayı hedeflerler. Amaçlara ulaşmak için, inançlara uygun davranan sistemlere rasyonel (akılcı) sistem denir. Yaygınlaşan yapay zeka uygulamaları, işletmelerde önemli verimlilik artışları sağlamaktadır. ZEKİ BİLGİSAYARLAR: Yapay Zeka uygulamalarının birçoğu için, çok güçlü süper bilgisayar donanım ve yazılımına gereksinim duyulmaktadır. Bu gereksinimin ilk aşamasını, beşinci kuşak olarak adlandırılan Zeki Bilgisayarlar olmuştur. Bu bilgisayarlar, yeterli düzeyde mantıksal anlam çıkarma işlevi görecek şekilde tasarlanmıştır. Örnek: Bu tür bir bilgisayar, önceden gördüğü resimleri tanımakta, önceden öğrendiği sorunları çözmek,ç,n program yazabilmektedir. ROBOTİK: Robotik teknolojisi, tıpkı insanın fiziki kapasitelerine sahip, bilgisayar denetiminde çalışan robotların üretilmesini başarmıştır. Bu alandaki ileri yazılımlar, robotlara, fiziki hareketliliğin yanında, yol bulabilme zekası, görme yeteneği, görsel algılama yeteneği, dokunsal algılama yeteneği, yönetim becerisi ve benzer becerileri kazandırmaktadır. Çok yakın bir gelecekte, bireysel günlük yaşamda ve işletmecilikte, fiziksel iş ve işlemlerin hiç birisi insanlar tarafından yapılmayacaktır. Bu tür işler robotlar tarafından, sıfır hata ile yapılacaktır. DOĞAL ARABİRİMLER: Kullanıcı ile bilgisayar arasındaki ilişkinin kurulmasını sağlayan her türlü araç gerece arabirim (interface) denir. (fare,klavye gibi). Yapay zeka çalışmaları sonunda doğal arabirimler gündeme gelmiştir. Artık insanlar, bilgisayarlarla ve robotlarla, kendi doğal dilleriyle konuşabileceklerdir. İşletme yönetiminde doğal arabirim uygulamaları şunlardır: Bilgisayar yardımıyla tercüme,

14 Otomatik metin özeti hazırlama, Otomatik resmi yazı yazma, Otomatik rapor hazırlama, Otomatik metin üretme, Otomatik yazışma, Belge hazırlarken yardım, İnsan sesinin algılanması, Doğal ana dil ile Web sayfalarına girilme ve araştırmalar yapma, YAPAY SİNİR AĞLARI: İnsanın sinir yapısının taklit edildiği yazılım çözümleridir. Örnek yoluyla öğrenebilmekte, öğrendiklerini kullanabilmekte, saklayabilmekte ve sonra tekrar kullanabilmektedir. Öğrenme sürecinde, yapay sinir ağları, birçok örneği işleyerek sonuca ulaşır. Yapay sinir ağlarının öğreniminde belirli bir sapma söz konusudur. Yapay sinir ağları, olguları tanır, olaylar arasındaki ilişkileri saptar ve bu ilişkilerden sonuçlar çıkarır. BULANIK MANTIK: Belirsizliklerin anlatımı ve belirsizliklerle çalışabilme olanağı olarak tanımlanabilir. Ör: orta yaş kavramı. Japonya da bu teknoloji fotoğraf makineleri, çamaşır makineleri, klimalar ve otomatik iletişim hatlarında uygulanmaktadır. SANAL GERÇEKLİK: Cyberspace olarak da bilinen sanal gerçeklik, bilgisayar ortamında oluşturulan bir dünyadır. Sanal gerçeklik, gözlük ve stereo kulaklıklı bir başlık seti, vücut hareketlerini algılayan özel bir giysi veya eldiven ve çok algılayıcılı giriş- çıkış cihazlarıyla oluşturulur. Böylelikle üç boyutlu sanal bir dünyaya girilir. İşletmecilikteki uygulamalar: Bilgisayar destekli tasarım (CAD), tıbbi teşhis ve tedavide, fizik ve biyoloji bilimlerindeki deneylerde, pilotların ve astronotların eğitiminde (simülatörlerinde), üç boyutlu video oyunlarında. Akıllı Evler Dijital Cüzdan Cisimlerin Arkasını Gören Kamera

15 Sanal Bellek ve Düşünür Akıllı Yazılımlar Sesi Yazıya- Yazıyı Sese Dönüştürme Anında Sesli Çeviri Yapabilen Yazılım Yapay Duyular İŞLETMELERDE UZMAN SİSTEMLERİN KULLANILMASI Yapay zeka uygulamaları üzerine kurulan sistemler günümüzde pek çok sorunu çözmede bize kolaylık sağlar. Bu sistemlere uzman sistemler denilmektedir. Uzman Sistemler, gerçek uzmanların bilgi birikimlerinin, düşüncelerinin, yorumlarının ve konuya yaklaşımlarının bilgisayara aktarılması temeline dayanır. Uzman sistemler, işletmelerin en yaygın olarak kullandıkları yazılımlardır. Tıpkı insan uzmanlarda olduğu gibi, bilginin veri haline getirilerek soruna uygulandığı bilgisayar bütünleşik bilgi sistemleridir. Uzman Sistemler, uzman bir kimsenin işlevlerin büyük bir kısmını, bazı alanlarda da tamamını yaparlar. İŞLETMELERDE YAPAY ZEKANIN ÖZELLİKLERİ İşletme yöneticilerine ve işletmedeki uzmanlara, sorunları tanımlamada ve çözümlemede yansızlık, kolaylık, isabet ve hız sağlar. Bilimsel bulguları, tanı ve çözüm kalıpları veya kuralları biçimine getirerek, gerçek bir uzman gibi işlev görür. Konunun insan olan uzmanıyla etkileşimli olarak çalışabilir. Tanı ve çözüm süreçlemesi sırasında, ayni anda birçok hipotezi sınar ve geçerli olanını bulur. İŞLETMELERDE YAPAY ZEKANIN ÖĞELERİ Uzman Sistemler her türlü soruna uygulanamaz. Daha çok tipik tarama, yorumlama, izleme, tanı koyma, çözüm önerilerinde bulunma gibi sınırlı görevleri yerine getirir. Uzman sistemler, işlevlerini, davranışlarını ya da eylemlerini, fizik ilkelerinden çok, uzman insan bilgilerine dayanan işlem süreçlerine dayandırırlar. Kullanıcı ile uzman sistem, belirli bir sorunu sonuca ulaştırırken karşılıklı etkileşimde bulunarak çalışır.

16 İŞLETMELERDE YAPAY ZEKANIN FAYDALARI İşletmelerde yapay zeka uygulamalarının pek çok faydası olduğu görülmüştür. Bunlardan bazıları aşağıdaki gibidir: Karar almaya yardımcı olmak ve karar almayı kolaylaştırmak, Yönetici ya da kullanıcı ile iletişim kurması, etkileşimli olarak çalışması, Kararların doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır, Karar sürecini olağanüstü hızlandırarak, yöneticilerin tam zamanında karar almasını sağlar, Uzman elemanların verimini artırır, Karar almaya belge desteği verir, Kaliteyi iyileştirir, Can güvenliği sağlar. İŞLETMELERDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI Günümüz teknoloji çağında pek çok firma teknoloji uygulamalarını kullanmaktadır. Bunlar işletmelerde çözüm kolaylığı sağlaması yanısıra üretimde verimliliği, kaliteyi arttirmış, maliyetleri azaltmıştır. Bugün pek çok üretim yapan firma otomasyon sistemi benimsemiştir. Bu yüzden yapay zeka günümüzde ve ileri ki dönemlerde işlerimizi önemli ölçüde kolaylaştıracaktır. İşletmelerde yapay zeka aşağıdaki alanlarda kullanılmaktadır: Müşteri İlişkileri Yönetiminde Yapay Zeka Uygulamaları, Üretim Yönetiminde Yapay Zeka Uygulamaları, Finans Yönetiminde Yapay Zeka Uygulamaları, Yapay Zeka ve İnsan İlişkileri.

17 YAPAY ZEKA ÇALIŞMALARININ GELECEĞİ ARPA Raporu na göre (bakınız: AI Magazine, Fall 1994, s ) yirmi birinci yüzyılda yapay zeka şu alanlarda etkili olacaktır: 1) Zeki simülasyonlar, 2) Bilgi kaynaklarına ulaşım sistemleri, 3) Zeki proje yardımcıları, 4) Robot timleri. Zeki Simülasyonlar: Eğitim, öğretim, imalat ve eğlence alanlarında kullanılacatır. Zeki simülasyonların eğitim alanındaki potansiyel uygulamalar bir çelik fabrikasının kontrolu, ameliyat odası ve acil müdahale eğitimi, büyük bir şirketin yönetimi, kriz yönetimi, savaş alanı simülasyonu (yeni arazilerin, silahların ve taktiklerin denenmesi gibi konular olacaktır. Öğretim alanında ise, etkileşimli tarih dersleri, etkileşimli yapancı dil (mesela Japonca) öğrenme gibi konularda zeki simülasyonların kullanılabileceği düşünülmektedir. Zeki simülasyonların imalatta mamullerin (mesela otomobillerin) imalattan önce tasarımında ve aynı şekilde askeri sistemlerin (mesela denizaltılar, uçaklar ve tankların) tasarımında kullanılacağı öngörülmektedir. Eğlence alanında ise zeki simülasyonlar etkileşimli masallar, dedektif romanları gibi uygulamalarda kullanılabilecektir. Bilgi Kaynaklarına Ulaşım Sistemleri: Gelecekte her ev ve işyerinin televizyon, gazete, bilgisayar ve internet hizmetlerini birleştiren bir cihaza sahip olacaktır. Bilgi kaynaklarına ulaşım sistemleri evde, işyerinde ve okulda bilgiye ulaşım için yardımcı olacaktır. Bu sistemler mesela eğitim, sağlık, pazar analizi gibi konularla ilgili bilgileri bulup çıkartabilecektir. Ayrıca bu sistemler, kullanıcıların uzun veya kısa vadeli alakalarını, onlar için hangi olayların önemli olduğunu öğrenebilecek ve bilgiye ulaşımı buna göre yapacaktır. Bu sistemlerle etkileşim doğal dilde olacaktır.

18 Zeki Proje Yönetim Yardımcıları: Tasarım geliştirme, tasarım analizleri, proses planlama, imalat planlama ve iş sıralaması, imalat kontrolu gibi alanlarda uygulanmak üzere bilgi tabanlı yönetim sistemleri geliştirilecektir. Bu tür yardımcı sistemler iş dünyasında, hükümet işlerinde politikalar oluşturulmasında, bilimsel araştırmalarda ve mühendislikte kullanılacaktır. Robot Timleri: Zeki araçlardan oluşan timler fabrikalarda veya askeri tesislerde gözetleme yapmak için geliştirilip kullanılabilecektir. Hareketli robotlar ise zehirli, yangın tehlikeli ve radyasyonlu ortamlarda yapılacak operasyonlarda kullanılabilecektir. Çevre temizliği, mayın temizleme, kurtarma operasyonları, yangın söndürme gibi alanlarda kullanılabilecek robot timleri geliştirilecektir. Ayrıca, ev işlerinde yardımcı robotlar geliştirilecektir. Büyük laboratuvar deneylerinde (mesela genetik araştırmalarda) kullanılabilecek sistemler geliştirilecektir. SONUÇ Yapay zekâ günümüz teknolojisinin gözde alanlarından biri. Bu sayede, gelişen teknoloji ve üretilen algoritmalarla birlikte hızla gelişecektir. Bu alan üzerinde yapılacak olan gerek bilimsel çalışmalar gerekse de felsefi çıkarımlar, yapay zekâya ve onun ördüğü ağlara yeni gelişmeler sağlayacak ve yeni rotalar belirleyecektir. Bunun birlikte, bilgisayarların işlem yeteneği ve insan zekasının esnekliği her alanda insanlığın yararına üretimler yapabilecektir. Bu gelişmelerin olumsuz yanları da olabileceği gibi, bunları şimdiden kestirmek zor olacaktır.